ランダム確率論。ナパームが続く! - ページ 27

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そして、ピッチのことを忘れていますね。ピッチが小さいほど、次の状態が、例えば、統計誤差の範囲内で、古いTFの前の状態と区別がつかなくなる可能性が高くなります（市場に関する限りにおいて）。

GameOver: 最後に、少なくとも私の記憶では、あなたにはユーモアのセンスがありますね ))

"私たちは撮るのではなく、観察 するのです。警告する 動くと皆殺しだ！"(с)

 

キューブの中心ってなんだろう、よくわからない。次の状態の確率は、最後に落ちた側に基づいている。つまり、理論的にはそれらは等しい - 完全な世界、真空では。

ちょっとまとめてみる。
the sequence has

1. 任意の許容状態(1)が落ちる確率は ランダムに分布して いる。

2.前の傾向が変化する、あるいは継続する確率をランダムに分布させたもの

3.そして、おやつには、トレンドの存在する確率やシリーズ自体のランダム性をランダムに分布させたものを使用。

)))) 最初の1枚で全てクリアー、あとはどうでしょう？:-)))))))))))))))))))))))))))))))まあ、天井から取ったのはそうだけど、なんでそれが悪いんだ、正当化するんだ？:-)

 

GameOver: возьмите пример с кубиком. вероятность повторения предыдущего состояния меньше чем какого либо другого, так?

なぜ少ないのか？完全な立方体にはメモリがない。そこでは同じ確率で、同じ1/6。

もう一度、キューブ問題に当てはめると、「統合」された状態、つまり直列だけが記憶を持つ。そして、記憶という概念を初歩的な結果に当てはめるわけです。個々の素子の成果は互いに独立しているので、ここは間違いです。

では、仮に変種が全くないとすると、物体の状態変化の欲求は明白になるのでは？ なぜなら、前の場所に留まる確率は変種の数/1だから？

この問題のことではありません。ここで、ダイスから落ちるバリエーションは、わずか6種類。テーバーでは、初歩的な結果だけでなく、あらゆる組み合わせが考慮されます。他にもたくさんのシリーズバリエーションがあります。ここで彼らと一緒に、あなたの「状態の変化」を刺してみるのも面白いかもしれません。試行回数が1000回で、頭が600回、尻尾が400回落ちたという課題を考えてみましょう。さらに1000回の試行錯誤を繰り返した。2000回の試行の結果、1000羽/1000尾と900羽/1100尾ではどちらが可能性が高いか？カウントされます。

また、「状態が変化しない」ということは、「ランダムである」という前提が崩れてしまうのでは？

州は変わらない」ではなく、その州の 分布 は変わらないのです。その前提は、十分に長い一連の試行において、すべての素因がほぼ同じ頻度で発生することである。

次はあやふやな問題が多すぎて、無理でしょう。

 
Mathemat:

状態が変化しない」のではなく、その 状態の分布 が変化しないのです。その前提は、十分に長い一連の試行において、すべての素因がほぼ同じ頻度で発生することである。

つまり、「大数の法則」は「平均値の法則」よりも強いのです。

 
paukas: つまり、「大数の法則」は「平均値の法則」よりも強いのです。
そのとおりです。
 
GameOver:

同じとは言ってないだろ 違うと決めつけるな

私がどこに月桂樹を主張した？) また嘘をつくのか？:-)

)))つまり、スピンの例ならルーレット、コインの例なら誰？

自分が持っていても、他人が持つことを許せない？

話したくないなら、いいよ、頑張ってね。

kitty、気を悪くした？(с)

あの長いter.faith、サイコロ、ルーレット、コインなどの話は何だったんだ？

指標について議論したいのなら～どうぞ、TSについて議論したいのなら見せてください、でもここに変なものを持ち込まないでください。

 
HideYourRichess:

kitty、気を悪くした？(с)

あの、ter.faith、サイコロ、ルーレット、コインなどの長ったらしい議論は何だったのでしょうか？

指標を議論したい→どうぞ、TSを議論したい→見せてください、でもここに変なものを持ってこなくていいんですよ。


私は無礼な人が嫌いなだけで、同じように折れるかもしれませんよ。

インジケータ、thec、therwerは、ある種の関連性を持っています。
 
Mathemat:

なぜ少ないのか？完全な立方体にはメモリがない。同じ確率で、同じ1/6が存在する。

もう一度、キューブ問題に当てはめると、「統合」された状態、つまり直列だけが記憶を持つ。そして、記憶という概念を初歩的な結果に当てはめるわけです。個々の素子の成果は互いに独立しているので、ここは間違いです。

この問題のことではありません。ここで、ダイスから落ちるバリエーションは、わずか6種類。テーバーでは、初歩的な結果だけでなく、あらゆる組み合わせが考慮されます。他にもたくさんのシリーズバリエーションがあります。ここで彼らと一緒に、あなたの「状態の変化」を刺してみるのも面白いかもしれません。試行回数が1000回で、頭が600回、尻尾が400回落ちたという課題を考えてみましょう。さらに1000回の試作を行った。2000回の試行の結果、1000羽/1000尾と900羽/1100尾ではどちらが可能性が高いか？カウントされます。

州は変わらない」ではなく、その州の 分布 は変わらないのです。その前提は、十分に長い一連の試行において、すべての素因がほぼ同じ頻度で発生することである。

次はあやふやな問題が多すぎて、無理でしょう。


いいね、その話をしたいんだ。 最後のスピンで1Aの確率で突かれ続けるんだ。

1が出たのになぜ少ない？
次に1を打つ確率は1 ,6で、他の数字を打つ確率は5 ,6だろ？ これが意味するのは、繰り返しの確率が他の結果より低いことだ
その結果、無限の変種では、条件の再帰性がゼロに向かって急降下する。
すべての前提は、物体がその状態を変化させる傾向があることであり、それがあって初めてランダムと呼べるのです。

系列についてですが、まさに大きな系列では分布が正規分布に近づくという事実が利用できます。
例えば，20個の結果の系列を考えた場合，100万分の1（0.0000009）のリスクで満足できるでしょうか？ もしそうなら，必要となる20個の結果の系列では，なぜそのようにできないのでしょうか？

カジノはなぜベットを制限するのですか？ マーティンはプレイヤーにとって原則的に負けるからですか？
カジノが5年先まで見通せるから？ 16連に賭けたプレイヤーは勝つけど、20連（プレイヤーが負けた時）は20年待たないといけないから？
シリーズの長さとシリーズを失うリスク[確率]の間には、合理的な限界があるのです。

おそらく誰もがFX市場でマーティンの亜種を研究しています。誰もがそれが役に立たないことを理解しています - 利益はリスク（ドローダウン）に相関していません。
BUT
すなわち、市場は5桁や7桁を通過することはあっても、20桁を平気で通過することはない。
もしあなたがFX市場で取引をしたいのであれば、取引をする際に注意しなければなりません。

 
GameOver:


いいね、その話をしたいんだ。 最後のスピンで1Aの確率で突かれ続けるんだ。

サイコロで1を振って、なぜ少ない？
次に1に当たる確率は1、それ以外に当たる確率は5でしょ？ それが繰り返しの確率が低いことの意味だ

なぜ少ないのか？1発目の前でも後でも確率は同じです。それが確率というものです。あるいは、コインをひっくり返したらワシが出たから、2回目はワシが出る確率が小さくなるとか、どうなんでしょう？全然、同じ50/50です。どんな原始的なLSCPでもいいので、テストしてみてください。同じものが表示されます。
 
そしてフォローアップの質問

例えば、10回のスピンの統計情報を収集するとします。
100種類のバリエーションの統計が必要です。
1000回サイコロを振ってもいいですか？
または
10を出したら、最後の結果を捨て、新しいランダムな結果を追加する。
つまり、出目は10+100=110となる。
質問 - 統計学、分布はどちらの場合も正規分布になるのでしょうか？
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