Bu ne? - sayfa 19
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
1200/800 olayının olasılıklarını düşündünüz, yani. P(A1 && A2)
Ve A2|A1 olayından bahsettiler (A1 olayının zaten gerçekleşmiş olması şartıyla, A2 olayının koşullu olasılığı)
Koşullu olasılıklardan nerede bahsettim???
kazmıyorum. Sadece beni doğru anlamazlarsa, bunun için kısmen suçlu olduğumu düşünüyorum.
Teşekkür ederim.
Sekei'de. Olasılık ve Matematikteki Paradokslarında. istatistikler de Moivre'nin paradoksunu tanımlar. Avatara görünüşe göre ona ima etti ..
Ve Candidrus ile tartışmak anlamsız, istemleri anlamadı ve hemen karalamaya başladı.
kendim ölçtüm.
Tartışmamız için şu tanımla tatmin olmanın oldukça mümkün olduğunu düşünüyorum: MO, rastgele bir değişkenin tüm olası gerçekleşmelerinin ortalamasıdır.
Entegrasyonun ortalama alma anlamına geldiğinin (genel durumda, normalleştirme faktörüne kadar) yazıldığı kitapların bağlantılarını aramak için çok tembelim, ancak bu forumdaki birçok kişi bunu size doğrulayabilir. Aynı kişiler size ayrık miktarlar için entegrasyonun toplama ile değiştirildiğini söyleyecektir.
MO beklenen değerdir. Başka bir deyişle, beklediğimiz budur, davranışı (dağılımı) idealindeki bir rastgele değişkenden ne sıklıkta meydana gelmeyi bekleriz .
Matematiksel Beklenen değil, ikinci 1000 olay serisinden (500) Math.Happed (600) + MO'nun bir karışımını hesapladınızMO'dan bahsederken önemli bir ipucunu kaçırdınız.Değerin ne olduğunu her zaman belirtmelisiniz. Yani, probleminizde, tam olarak hakkında yazdığım şeyden bahsediyoruz: 2000 atışlık serideki MO kırmızı oluşum sayısı hakkında, ancak ilk binden sonra 600 olacak . 2000 ruloluk bir serideki kırmızı rulo sayısının yalnızca MO'su ile değiştirmeye çalışıyorsunuz. Bunlar farklı miktarlar, Bayes'e yemin ederim :)
Peki, başka ne söyleyebilirim? MO = 1100 olduğunda, A1 && B2 ve A1 && A2 seçenekleri MO etrafında simetrik olarak yer alır, böylece olasılıklarının eşitliğinin nedeni sorusunu ortadan kaldırır. İşte bu kadar yoruldum, bu size yetmezse sizi referans grubunuzdan çıkarmak zorunda kalırsınız :) .
Not: Söylemeyi unuttum, anlamak için yararlı olan başka bir numara daha var - her şeyi dikkatlice yeniden okuyun.
Meslektaşlarım, sessiz olun. Sessizlik. Şimdi her şeyi parçalayalım. Sadece, lütfen, "Michurinitler" ve "genç doğa bilimcileri" dahil etmeden, hesaplarla makul bir şekilde puanlarımızı savunalım.
Bu alıntı bir MO tanımı değildir. Matematiksel beklentinin tanımı biraz daha düşüktür.
MO beklenen değerdir. Başka bir deyişle, beklediğimiz budur, davranışı (dağılımı) idealindeki bir rastgele değişkenden ne sıklıkta meydana gelmeyi bekleriz .
Ve MO, belirli (yerel) olay serilerinin sonuçlarına bağlı değildir.
MO varsayılır: a) nesnenin fiziksel özelliklerine göre, örneğin, doğru küp p=1/6 MO=n*p
Veya belirlenir: b) ampirik olarak. Örneğin, her seride 50 seri 1000 test yaptı. Ve zaten her seride elde edilen değerlerden ortalama değeri buluyoruz.
Bu doğru değil. MO dediğiniz şey olasılıktır ve ayrık bir dağılım için MO, olası değerlerin çarpımının toplamına ve olasılıklarına eşittir. Yazı/tura olasılığı = 0,5/0,5 ise ve tura düştüğünde CB=+1, tura=-1 ise, MO=1*0.5-1*0.5=0.
Ancak, olasılıklarımız yoksa (ve pratikte hiçbir zaman yoklarsa), o zaman onları değerlendirmeliyiz P (kartallar) = Düşen tura sayısı / Toplam atış sayısı. Onlar. olasılık tahmini olayın sıklığına eşittir
MO \u003d (1 * Tura sayısı - 1 * Tura sayısı) / Atış sayısı. Bu, SW'nin iki değeri içindir.
Daha büyük bir değerle, bir formül olacaktır: MO \u003d (x1 * N1 + x2 * N2 + ... + xi * Ni) / N, burada x1 ... xi - CB değerleri , N1 ... Ni - atış sayısı, N= N1+...+Ni - toplam atış sayısı
600/400 atarsanız, olasılığın neden 0,5/0.5'e döneceğini merak ediyor musunuz? Yani bu, satırın bir şeyi hatırlaması ve telafi etmesi değildir. Bu büyük sayılar yasasıdır. Bu sapma, sapmanın N büyümesiyle N'nin kendisinden daha yavaş büyüyeceği gerçeğiyle telafi edilecektir.İlk seferde 600/400 ise, olasılık tahmini 0.6/0.4.0.55/0.45'tir. Kabaca söylemek gerekirse, bu sapma, test sayısındaki artışla bulanıklaşacaktır. Olasılık tahmini (olayın sıklığı), yalnızca sonsuzluk sınırındaki olasılığa indirgenecektir (ve bu arada, daha fazla test, ona eşit olma olasılığı o kadar az olacaktır).
Koşullu olasılıklardan nerede bahsettim???
kazmıyorum. Sadece beni doğru anlamazlarsa, bunun için kısmen suçlu olduğumu düşünüyorum.
yani, bunu kastetmediyseniz, göreviniz basitçe formüle edilmiştir: 2000 test yapıldı - 1200 kırmızı, 800 siyah. 1000'li serilere ayrılıp ara sonuç almada sorun yaşamadan
(1) Görüyorsunuz, bir rakibin seviyesini değerlendirmeye çalıştığınızda ya onun seviyesini ya da tavanınızı değerlendiriyorsunuz.
(2) Ve birini diğeriyle karıştırmayın.
1) Bu doğru.
2) Ve bu imkansız. Ancak, belki de sadece benim tavanımdır... ;) Teknolojiyi paylaşır mısınız? Kendi kendine sabotaj varsa.
Lütfen bu tür ilginç bilgilerin kaynaklarını sağlama zahmetine girin. Böyle bir bilgi nerede dağıtılır?
Forumcular! Sizden sessiz kalmamanızı rica ediyorum, ama - tartıştı. Bu sayfadaki ilk mesajımda yanlış olan ne?
Bu konuda yazmaktan bıktım ama tekrar ediyorum: ........ Yüzyılların ve binlerce rulet gözleminin sonuçlarından ve direksiyon simidi varsayımından yola çıktım. masa ve tekerlek mükemmel bir şekilde yapılmış ve dengelenmiştir. Rulette sıfır yok (böylece daha fazla kaybolmayız). 36 delik. 18 kırmızı. 18 siyah. onlar. tamamen 0,5 ila 0,5
Yani, probleminizde, tam olarak hakkında yazdığım şeyden bahsediyoruz: 2000 atışlık serideki MO kırmızı oluşum sayısı hakkında, ancak ilk binden sonra 600 olacak . 2000 ruloluk bir serideki kırmızı rulo sayısının yalnızca MO'su ile değiştirmeye çalışıyorsunuz. Bunlar farklı miktarlar, Bayes'e yemin ederim :)
Peki, MO tanımında herhangi bir koşul yok (... ilk binden sonra 600 olması şartıyla ... ) HAYIR !!! Aksi takdirde - kaynağa bir bağlantı gereklidir!
İşte bu kadar yoruldum, bu size yetmezse sizi referans grubunuzdan çıkarmanız gerekecek :) .
Numara. Numara. Aklından bile geçirme... Turun ortasında, ancak çok yorgunsan kendin yatabilirsin...)) Ama ayrılamazsın. Kimse anlamayacak.
Tabii ki boksla ilgileniyorsanız. ))
Teşekkür ederim Avals . Pratikte görüşlerimiz örtüşüyor. Ve sonra seni zaten "düşmanlar" kampı arasında sıraladım)))) Ama yine de ....
İlk seferde 600/400 ise, olasılık tahmini 0,6/0,4'tür.Başka 1000 test yapılırsa ve örneğin 500/500 elde edilirse, olasılık tahmini zaten 0,55/0,45 olacaktır.
Bir kez daha tekrarlıyorum, RULETTE Kırmızının olasılığını bazı ayrı olaylar dizisine göre tahmin ETMİYORUZ , bu bizim öncellerimiz (Laplace, Bernoulli, Bayes), bizim tarihimiz, Kırmızı-Siyahın tarihi tarafından zaten BİZE ÖNCE YAPILMIŞTIR. . Herşey!!! p=q=0.5 ya da öylesine #define p 0,5 BU NOKTADA.
yani, bunu kastetmediyseniz, göreviniz basitçe formüle edilmiştir: 2000 test yapıldı - 1200 kırmızı, 800 siyah. 1000'li serilere ayrılıp ara sonuç almada sorun yaşamadan
Hayır, kolay değil. uyuşukluk içindeyim. Fikrinizi nasıl iletebilirsiniz??? Lütfen sorunun orijinal versiyonu hakkında tekrar okuyun https://www.mql5.com/en/forum/122871/page14#254008
ve sapanla ilgili yorumu https://www.mql5.com/ru/forum/122871/page16#255508
Matematiksel beklentinin tanımı biraz daha düşüktür.
MO beklenen değerdir. Başka bir deyişle, beklediğimiz budur, davranışı (dağılımı) idealindeki bir rastgele değişkenden ne sıklıkta meydana gelmeyi bekleriz .
Bu, dünyevi anlam açısından bir yorumdur, ancak bir tanım değildir. Tanım Biliyorsunuz: bu ideal uygulamaların ortalamasıdır; beklentiler veya gelecek hakkında hiçbir şey yok. Gelecekteki bir noktada rastgele bir sürecin tahmini, tam olarak aynı şekilde belirlenir: m.o. ve daha fazlası değil.
Olasılığın doğası ve anlamı hakkında uzun süre konuşabilirsiniz, ancak bu kavram hala sıklıkta olmayan bir şeye sahiptir: olasılık, bizim görüşümüze göre her ikisi için de geçerli olan bir olgunun davranışının bir modelini dolaylı olarak içerir. geçmişte ve şimdide ve gelecekte. Ve frekansta sadece geçmiş var.
Peki, MO tanımında herhangi bir koşul yok (... ilk binden sonra 600 olması şartıyla ... )
Tamam, yapmayalım. Ve şimdi, inatla fark etmek istemediğiniz güvenilir olayları hesaba katmayı reddetmeniz mi gerekiyor? Güvenilir bir etkinliğimiz var: İlk test serisi bize Red'e 600 isabet getirdi. Tam bir etkinlikten (2000 deneme) ortalama olarak ne bekleyebileceğimizi hesaplamalıyız - ancak ilk bin denemenin zaten 600 Kırmızı ile sona erdiğini varsayarsak .
Evet, kötü bir şey olmayacak. 1000 denemelik ikinci serideki Kırmızı sayısı beklentisinin tam olarak 500 olduğunu biliyoruz. Sürecimiz Bernoulli yani geçmişin bu beklentiyi etkilemediğini biliyoruz: yine aynı 500. 600 zaten ilk serideydi, 500 tane daha ekliyoruz.
Bu rakama ne derseniz deyin - beklenti, tahmin ya da her neyse - yine de 500 + 600, 2000 denemelik bir dizi sonucunda elde edeceğiniz şeyin merkezinde olacak.
Lütfen bu tür ilginç bilgilerin kaynaklarını sağlama zahmetine girin. Böyle bir bilgi nerede dağıtılır?
Peki, MO tanımında herhangi bir koşul yok (... ilk binden sonra 600 olması şartıyla ... )
Bir kez daha, bu kesinlikle sonuncusu. Bu MO tanımında olamaz, MO bilmek istediğiniz miktarın tanımındadır. Ve bu tanımı bizzat sen verdin, kimse seni dilinden çekmedi.
Bir yazı yazmaya başladığımdan beri, başka bir yol önereceğim.
Bu nedenle, doğru şerit metrenizi alın ve birçok kez döndürün (topu atmayı unutmayın). TÜM sonuçları 2000 atışlık bir seriye bölün. Sonuçların ortalamasını hesaplayın ve iyi bir iş çıkardıysanız 1000'e yakın bir sonuç elde edersiniz. Bu , 2000 atışlık bir dizideki kırmızı oluşum sayısının MO tahmini olacaktır. Sonsuza kadar dönmeye devam ederseniz, 1000'e sonsuz yakın bir sayı elde edersiniz.
Ama rahatlama! :) Bir sonraki görev daha zor olacak. İlk binden sonra 600 tane olması şartıyla, 2000 atışlık bir dizideki kırmızı oluşum sayısının MO'sunu tahmin etmek gerekli olacaktır. Alınan tüm 2000 atış serisinden, yalnızca ilk binden sonra 600 kırmızı damla olanlardan ayrılmanız gerekecek. Ve çok daha az olacaklar. Bu nedenle, MO'nun iyi bir değerlendirmesi için, ruleti birçok kez değil, birçok kez daha fazla döndürmeniz gerekecektir. Kendileri suçlu. Ama şimdi sonunda bu türden oldukça fazla sayıda dizi elde ettiniz, ortalamayı hesapladınız ve ... bahse gireriz 1000'den 1100'e çok daha yakın olacak? 1000'e ulaşana kadar veya benimle aynı fikirde olana kadar size ruleti döndürme fırsatı vermeye hazırım.
Hatta önce daha basit bir görev üzerinde pratik yapabilirsiniz. 2000, 1000 ve 600 değil, 4, 2 ve 2 olmasına izin verelim. Yani, çekiliş sonuçlarını 4'e bölün ve iki çekilişten sonra 2 kırmızı olanı seçin. Burada, ilk makul tahminler için, fahiş sayıda çekilişe ihtiyacınız olmayacak, bu yüzden bir jeton alabilir (rulet yoksa) ve hemen şimdi başlayabilirsiniz. Daha önce olduğu gibi, bunu MO puanı 2'ye yaklaşana veya bu değer için MO'nun 3 olacağını kabul edene kadar yapabilirsiniz.
Katılıyor musun?
Bir dizi 4 atış, iki kırmızıdan sonra onların (daha doğrusu sizin) beklentilerine mi yönelmeli?
600/400 atarsanız, olasılığın neden 0,5/0.5'e döneceğini merak ediyor musunuz?
Bu soru beni hiç rahatsız etmiyor. Bu kadar çok oyun oynanmasına ve bu kadar olumsuz bir matematiksel beklentiye ( 1/37 = sıfır ) ve böyle bir başlangıç sermayesine (depozito) rağmen, ruletteki kazancımı (para cinsinden) matematiksel olarak açıklayamadığım gerçeği beni üzüyor. ) En az 6-7 kez iflas etmeliydik. Ama bu olmadı.
......
Başlangıç konusuyla aynı şey beni rahatsız ediyor. Sadece küçük bir farkla: Birinin çizelgelerini gösterdi ve "Bu nedir?" Diye sordu.
Ben çizelgelerimi "gösteriyorum" (rulette de olsa, özü değil) ve aynı "Bu nedir?" Diye soruyorum. Ama Grafiklerden farklı olarak - bir şeyi açıklayabilirim. Ama kimse umursamıyor gibi görünüyor!
Peki neden buradayız beyler?