Итак, заново. Создаем новый объект - систему событий (напр. рулетка). Зеро нет. Красное/Черное - 50/50. Сделали 1000 испытаний. Произошло событие A1 (одно событие) при котором Красное выпало 600 раз, Чёрное выпало 400 раз. Соответственно есть крайне малая, но допустимая P(A1) например = 0.0001, т.е. находится в районе третьей сигмы (в нашем случае уже дальше).
Теперь (будь по Вашему) расчитываем вероятности и получаем, что P(A3) ={в следующей серии из 1000 испытаний выпадет не менее 600 на красное} равно P(A4)={в следующей серии из 1000 испытаний выпадет не менее 600 на черное}
Как Вы эту цифру ни назовете, - матожиданием, прогнозом или еще как, - все равно 500+600 будет в центре того, что Вы получите в результате от серии из 2000 испытаний.
да, как угодно. Увеличиваешь кол-во бросков увеличивается возможное отклонение. В пределе бесконечность может отклониться бесконечно далеко ;)
Само собой, я не считаю, что при 10 бросках монеты (орел=+1,решка=-1) кумм.сумма уйдет на расстояние больше 10 от начала координат О))))
呃...这让人松了一口气。;)
Итак, заново. Создаем новый объект - систему событий (напр. рулетка). Зеро нет. Красное/Черное - 50/50. Сделали 1000 испытаний. Произошло событие A1 (одно событие) при котором Красное выпало 600 раз, Чёрное выпало 400 раз. Соответственно есть крайне малая, но допустимая P(A1) например = 0.0001, т.е. находится в районе третьей сигмы (в нашем случае уже дальше).
Теперь (будь по Вашему) расчитываем вероятности и получаем, что P(A3) ={в следующей серии из 1000 испытаний выпадет не менее 600 на красное} равно P(A4)={в следующей серии из 1000 испытаний выпадет не менее 600 на черное}
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
II）在大量试验 n的情况下，事件A的数量将趋于n*P（A）--理解并接受。
而这恰恰是误解存在的地方。对于所描述的程序来说，一连串的2000次投掷是一次试验，但如果我们的争论发生了，那么我们将有大量的试验。
所以你试图从一个以不可能的结果结束的单一试验的结果中得出结论。
对知识的渴望是美好的。你读过Mathemat 推荐的书吗，它没有这样说？关于Yandex搜索中的平均化整合？
P.S. 理解，不太可能发生的事件。
Как Вы эту цифру ни назовете, - матожиданием, прогнозом или еще как, - все равно 500+600 будет в центре того, что Вы получите в результате от серии из 2000 испытаний.
"'测试中心'正在迫近。已经有一个伴侣的期望，而且平均水平很低。是啊...
好的，有条件的期望。
阅读。
你从哪里得到这个？
II）在大量试验n的情况下，事件A的数量将趋于n*P（A）--我理解并接受。
没有这样的事情。事件A的数量可以偏离n*P(A)的任何距离。查一查阿基努斯的法律。http://polbu.ru/safonov_dealing/ch61_all.html
是的，作为一个变体，我只是从你的链接中提取。我引用一下。
其实这里并没有矛盾。大数法则之所以被称为大数法则，是因为它只对越来越多到无限多的测试系列是正确的。这时胜率趋向于1:2。
这就是你得到它的地方<<.........>> ???特别是：只要你喜欢 就好。
....
而且，请让我们参考引起一些信心的材料，至少是接近科学的。
对你来说，PO-LBU.RU网站的萨福诺夫-V.S.先生是TheorWer的权威？更为重要的是，他是一个烂摊子......我再次引用。
结果。
T = 154,126,100,75, 50, 35,20, 9, 2;
P = 0.9, 0.8, 0.7, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1.
这意味着，在概率为0.9的情况下，运气好的玩家每年有211 天处于赢钱的状态，也就是说，几乎有60%的时间。还不错!
甚至数字也是分散的。
总的来说，这篇文章看起来像是特区贸易学院的口香糖。(或者说是正确的高中？)
对知识的渴求是美好的。你读过Mathemat 推荐的那本书吗？您是否尝试过在Yandex上搜索 "平均化整合"？
看看你是怎么读的。DECAN。不遑多让。))))
不要再向我介绍DC贸易学校、Yandex等。
我在这里问了一个具体的问题。没明白，对不起。我将重述....你想说得更具体一些吗？我将永远回答：....
如果我错了，缺乏知识，而且已经被合理地证明。好的。因此，我将研究并尝试理解所提出的内容。这符合我的最大利益。但你也可以从我这里学到有用的东西，相信我。
我已经准备好进行对话，但要有足够的人。
因此，提出了这个问题。结论是什么？
我们需要对这个简单的问题做出回答。
我想请你作实质性发言。如果你无话可说，那就安静地坐在一旁吧。
我不再有时间进行这种闲聊式的通信。按照你的分类：我是一个无知的人。而学习需要大量的时间。不要让我分心，我很客气地问你。
.....
我想听听Vinin、KimIV、Prival和其他许多人的 意见。
如果事实证明，他们中的大多数人认为我写的一切都是废话，那么我就带着最后一句话，道歉并离开。我在这里 没有提出任何要求。
Итак, вопрос задан. Какой вывод?
Нужен ответ на этот простой вопрос.
我将尝试用上述参数模拟许多伯努利数列，看看可能出现的情况。脚本已经准备好了，我只是需要记住如何使用它。不要指望迅速得到答复。
同时在纯粹的实验材料上，看看有哪一部分弹道会最终进入你的增益区域。
У меня более нет времени на подобную пустопорожнюю переписку.
一个女人带着一辆车，一匹母马带着一匹母马
我将尝试用上述参数模拟许多伯努利数列，看看可能发生什么。脚本已经准备好了，我只是需要记住如何使用它。不要指望迅速得到答复。
同时，纯粹在实验材料上，看看有哪一部分轨迹会最终进入你的赢利范围。
谢谢你。我想澄清的是：这个实验是基于交易或轮盘的例子吗？ 也就是说，MathRand只做姿势的输入？ 还是会产生整个CB序列？
我也一直在做轮盘赌的模型。))而看到你的结果将是非常有趣的。