Т.е. мы получаем равные вероятности того, что работает или не работает другая теорема
так как при событии A4 кол-во Красное = кол-ву Черное (отклонение 0 СКО), а при событии A3 кол-во Красное = 1200, кол-во Черное = 800 при n = 2000. Т.е СВ отклонилась на 9 СКО.
在 第2个系列n = 2000之后 A3 = A1 && A2 = {(600K, 400Ch in series 1) AND (600K, 400Ch in series 2) } ...........................................................................................
你不需要移动任何地方。它只是一系列的伯努利试验，有其固有的规律。是的，在概率p=0.5的情况下，600比400的结果确实不太可能，但从不可能的系列来看，根本不可能。但如果一系列10000次试验的结果是6000次对4000次，这时你就得认真思考了，因为这将是几乎100%的非随机偏离预期（尽管成功率将是一样的，60%）。
你不需要移动任何地方。它只是一系列的伯努利试验，有其固有的规律。是的，在概率p=0.5的情况下，600比400的结果确实不太可能，但从不可能的系列来看，根本不可能。但是，如果10000次测试的系列中，有6000次为4000次，这时你就需要认真思考了，因为这将是几乎100%的非随机偏离预期（尽管成功率将是相同的，60%）。
6000人对4000人的10000人是可以理解的。我们不会超越常态。
再次提出同样的问题，但以不同的方式提出来。
我们创建一个新的对象--一个事件系统（如轮盘赌）。没有零。红色/黑色 - 50/50。我们已经做了1000次试验。事件A1发生了（一个事件），其中红方跌出600次，黑方跌出400次。 相应地，有极小的、但可接受的P(A1)，例如=0.0001。
就是这样，我们已经忘记了这一千次测试。 我们从一块干净的石板开始。
问题：在接下来的1000次试验中（在同一系统中），哪种事件的概率更大--A3={红色掉出600次，黑色掉出400次}或A4={红色掉出400次，黑色掉出600次}。
或者P(A4)=P(A3)？ 如何根据伯努利先生的方案进行计算？
概率是相等的，因为基本结果（红/黑）的概率是0.5。让我找到公式。在这里。
在伯努利方案中 ， 一系列 n次 试验 中出现 k个 成功结果 的概率的经典公式 如下（成功的概率为 p） 。
在你的情况下，它更简单，因为p=q=0.5。
但通常人们对结果{600，400}的概率不感兴趣，而是说，下一系列试验至少有600次落在红色的概率。将得到相应的和。
Получится соответствующая сумма.
...顺便说一下，使用高斯分布表可以方便地进行近似计算--在大的n下它非常接近伯努利。
或者说不是伯努利式，而是二项式
概率是相等的，因为基本结果（红/黑）的概率是0.5。让我找到公式。给你。
好的。P(A4)=P(A3)。而这个定理恰恰是正确的。而表格有时是必要的。但是...
试着理解我，设身处地为我着想。否则你将无法解释任何事情。试着忘记TheorWer，你（这是指所有人）在你的时间里完美（或不完全）地研究了它。
因此，再次强调。创建一个新的对象--一个事件系统（如轮盘）。没有零。红色/黑色 - 50/50。进行了1000次试验。事件A1已经发生（一个事件），其中红方跌了600次，黑方跌了400次。相应地，有极小的，但可以接受的P(A1)例如=0.0001，即处于第三西格玛的区域（在我们的例子中已经进一步）。
现在（如果你愿意）计算概率，得到 P(A3)={下一系列的1000次试验中，红色将不少于600次}等于P(A4)={ 下一系列的1000次试验中，黑色将不少于600次}。
也就是说，我们得到的 另一个定理起作用或不起作用的概率相同
因为在事件A4中红色数量=黑色数量（偏差为0 RMS），而在事件A3中红色数量=1200，黑色数量=800，n=2000。即SV偏离了9RMS。
矛盾然而.....
............
ps 我是在工作中写的，所以可能有一些不准确的地方，但观点是正确的。
在特维尔有许多悖论。你的悖论看起来很有道理。的确，偏差不是9，而是只有4.5个括号，但这不是重点。
让我们理清事件记号中的混乱。
A1={600K，400Ch串联1}。
A2 ={600K，400F串联2}。
B2={400K，600F串联2}。
A3 = A1 && A2 = {(600K, 400F串联1) AND (600K, 400F串联2) }
A4 = A1 && B2 = {(600K, 400F串联1) AND (400K, 600F串联2) }
是的，A2和B2的概率是相等的。但你从哪里得知A3和A4的概率是相等的？
简而言之，我还不知道该如何让你放心。如果你这么烦恼，可以试着读一些经典作品，比如说，费勒。还有一本关于特维尔悖论的经典书籍，但我不记得作者是谁了。
Т.е. мы получаем равные вероятности того, что работает или не работает другая теорема
так как при событии A4 кол-во Красное = кол-ву Черное (отклонение 0 СКО), а при событии A3 кол-во Красное = 1200, кол-во Черное = 800 при n = 2000. Т.е СВ отклонилась на 9 СКО.
Противоречие однако ....
你计算的有效值是错误的，对于这个过程，它与n成正比。在第二轮测试后，与预期的相对偏差已经减少。
在特维尔有许多悖论。你的悖论看起来很有道理。的确，偏差不是9，而是只有4.5个括号，但这不是重点。
让我们理清事件记号中的混乱。
A1={600K，400Ch串联1}。
A2 ={600K，400F串联2}。
B2={400K，600F串联2}。
A3 = A1 && A2 = {(600K, 400F串联1) AND (600K, 400F串联2) }
A4 = A1 && B2 = {(600K, 400F串联1) AND (400K, 600F串联2) }
是的，A2和B2的概率是相等的。但你从哪里得知A3和A4的概率是相等的？
简而言之，我还不知道该如何让你放心。如果你那么烦恼，可以试着读一些经典作品，比如说，费勒。还有一本关于特维尔悖论的经典书籍，但我不记得作者是谁了。
至少你明白这个道理。虽然这也不是一个事实，因为我说的事件A3和A4是指
疼吗？ 我不知道。 我曾经得到了与电视教授、知名大学的系主任的会面，然后呢？ 他们要么告诉我，我什么都不懂，要么（那些试图进入的人）就举手投降了。
也许，很多人认为我们正在讨论的情况是一个离题。 但事实并非如此。
这些情况基本上是相同的。 钱是 "加号"，而点子（对话题交易者而言），或计算期望值为负值的玩家的余额（在我的例子中）是 "减号"。
利润从哪里来？ 我们必须找到一个答案。否则我们为什么要来这里？
你是错过了我的帖子还是没有理解？:)
事实上，在第二轮测试后，A3的RMS（或者说RMS期望值）单位的偏差已经减少（相对于A1而言），并意味着非常 "有志气"。请注意，即使第二系列的结果非常不可能和不利，它也会减少。更好地计算出概率比，以增加和减少第二系列中与MO的相对偏差。
在特维尔有许多悖论。你的悖论看起来很有道理。的确，偏差不是9，而是只有4.5个括号，但这不是重点。
的确，不是重点，决定不详述。但是，既然出现了第二个反驳者，说我的计算是错误的，让我们检查一下我们的风铃。
我的计算结果如下。(根据Mathemat 对事件的标记)
.......
第1系列后 n=1000 A1={600K，第1系列400Ch} MO=500 Disp=1000*0.5*0.5 RMS=15.8 3*SCO=47.43 偏差（A1）=（600-500）/15.8=6.32
在 第2个系列n = 2000之后 A3 = A1 && A2 = {(600K, 400Ch in series 1) AND (600K, 400Ch in series 2) } ...........................................................................................
.....................................................................................MO=1000 Disp=2000*0.5*0.5 RMS=22.36 3*SCO=67.08 偏差（A3）=（1200-1000）/22.36=8.94