그래서, 다시. 이벤트 시스템(예: 룰렛 휠)인 새 개체를 만듭니다. 제로가 아닙니다. 레드/블랙 - 50/50. 우리는 1000번의 테스트를 했습니다. 레드가 600번, 블랙이 400번 빠지는 이벤트 A1(1개의 이벤트)이 발생했습니다. 따라서 매우 작지만 허용 가능한 P(A1)(예: = 0.0001, 즉 세 번째 시그마 영역에 위치합니다(우리의 경우에는 이미 그 이상).
이제 (당신이 원하는 것이 무엇이든) 확률을 계산하고 P(A3) ={다음 1000번의 시행에서 최소 600번은 빨간색에 해당} 은 P(A4) ={다음 1000번의 시행에서 최소 600은 검정에 떨어질 것입니다 }
맞습니다. 조건부 확률을 적용해야 하는 절차는 다음과 같습니다. 설명된 두 이벤트는 MO에서 같은 거리에 있습니다.
저것들. 우리 는 다른 정리가 작동하거나 작동하지 않을 동일한 확률을 얻습니다.
II) 시행 횟수가 n인 경우 사건 A의 수는 n * P가 되는 경향이 있습니다. (A) - 이해하고 수용합니다.
그리고 여기에 오해가 있습니다. 설명된 절차의 경우 2000번의 던지기의 한 시리즈는 하나의 테스트 이므로 분쟁이 발생하면 많은 수의 테스트가 필요합니다.
즉, 예상치 못한 결과로 끝난 한 테스트의 결과에서 결론을 도출하려고 합니다.
지식에 대한 갈증은 대단합니다. Mathemat 에서 추천하는 책, 읽어보셨나요? Yandex에서 평균 통합을 찾아 보셨습니까?
예, 무엇이든. 던지기 횟수를 늘리면 가능한 편차가 늘어납니다. 극한에서 무한대는 무한히 멀리 벗어날 수 있습니다 ;)
물론 10번의 동전 던지기(앞면 = +1, 뒷면 = -1)로 총합이 원점에서 10이 넘을 것이라고는 생각하지 않습니다. O))))
어 ... 안심 - 안심 troch. ;)
그래서, 다시. 이벤트 시스템(예: 룰렛 휠)인 새 개체를 만듭니다. 제로가 아닙니다. 레드/블랙 - 50/50. 우리는 1000번의 테스트를 했습니다. 레드가 600번, 블랙이 400번 빠지는 이벤트 A1(1개의 이벤트)이 발생했습니다. 따라서 매우 작지만 허용 가능한 P(A1)(예: = 0.0001, 즉 세 번째 시그마 영역에 위치합니다(우리의 경우에는 이미 그 이상).
이제 (당신이 원하는 것이 무엇이든) 확률을 계산하고 P(A3) ={다음 1000번의 시행에서 최소 600번은 빨간색에 해당} 은 P(A4) ={다음 1000번의 시행에서 최소 600은 검정에 떨어질 것입니다 }
저것들. 우리 는 다른 정리가 작동하거나 작동하지 않을 동일한 확률을 얻습니다.
II) 시행 횟수가 n인 경우 사건 A의 수는 n * P가 되는 경향이 있습니다. (A) - 이해하고 수용합니다.
그리고 여기에 오해가 있습니다. 설명된 절차의 경우 2000번의 던지기의 한 시리즈는 하나의 테스트 이므로 분쟁이 발생하면 많은 수의 테스트가 필요합니다.
즉, 예상치 못한 결과로 끝난 한 테스트의 결과에서 결론을 도출하려고 합니다.
지식에 대한 갈증은 대단합니다. Mathemat 에서 추천하는 책, 읽어보셨나요? Yandex에서 평균 통합을 찾아 보셨습니까?
추신: 예상 밖의 사건도 발생합니다.
이 수치를 무엇이라고 부르든 - 기대치, 예측치 또는 무엇이든 동일하게 500 + 600은 일련의 2000번의 시도의 결과로 얻을 수 있는 것의 중심에 있을 것입니다.
"테스트 센터"가 그려졌습니다. 이미 매트. 기대치와 평균이 낮습니다. 흠..
좋아, 조건부 기대.
읽다.
어디서 얻었습니까?
II) 시행 횟수가 n인 경우 사건 A의 수는 n * P가 되는 경향이 있습니다. (A) - 이해하고 수용합니다.
이것은 아니다. 사건 A의 수는 n*P(A)에서 임의로 벗어날 수 있습니다. 아크사인의 법칙을 보세요. http://polbu.ru/safonov_dealing/ch61_all.html
흠. 글쎄, 나는 당신의 링크에서 방금 가져온 옵션으로. 나는 인용한다:
사실 여기에는 모순이 없습니다. 큰 수의 법칙은 테스트 시리즈의 수가 무한대로 증가할 때만 유효하기 때문에 그렇게 불립니다. 그러면 승률이 1:2가 되는 경향이 있습니다.
그리고 그것이 <<.... 사건의 수 A가 n*P(A)에서 임의로 멀리 벗어날 수 있는 곳입니다. .....>> ??? 특히: 원하는 만큼
....
그리고 최소한 과학적 자료에 가까운 일종의 신뢰를 불러일으키는 자료를 참조하십시오.
당신을 위해, Mr. Safonov V.S. 사이트 PO-LBU.RU에서 TheorVer'e의 권위입니까? 게다가, 그는 엉망이되었습니다 ... 나는 다시 인용합니다.
결과:
T = 154.126.100.75.50.35.20.9.2;
P = 0.9, 0.8, 0.7, 외경 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1.
이것은 특히 0.9의 확률로 운이 좋은 플레이어가 1년에 211 일 우승할 것임을 의미합니다. 시간의 거의 60%. 나쁘지 않다!
숫자조차 사라졌다.
일반적으로 기사는 DC 무역 학교의 껌처럼 보입니다. (또는 이것이 올바른 대학입니까?)
지식에 대한 갈증은 훌륭합니다. Mathemat 에서 추천하는 책, 읽어보셨나요? Yandex에서 평균 통합을 찾아 보셨습니까?
그가 어떻게 책망했는지 보십시오. 학장. 덜하지 않습니다. ))))
DC의 Trading Schools, Yandex 등으로 저를 보내지 마세요.
여기에 구체적인 질문을 던졌다. 이해하지 못했습니다. 죄송합니다. 나는 다시 공식화할 것이다.... 명확히 하고 싶은가? 나는 항상 대답 할 것입니다 ...
내가 뭔가 잘못 알고 있다면, 지식이 충분하지 않으며, 이것은 합리적으로 입증되었습니다. 확인. 그래서 나는 연구하고 제안을 이해하려고 노력할 것입니다. 그게 최선이야. 그러나 나는 또한 나에게서 유용한 것을 배울 수 있습니다. 저를 믿으십시오.
나는 대화할 준비가 되어 있지만 적절한 사람들과 대화할 준비가 되어 있습니다.
그래서 질문이 제기되었습니다. 결론은 무엇입니까?
우리는 이 간단한 질문에 대한 답이 필요합니다.
요점을 말씀해 주십시오. 할 말이 없으면 조용히 옆자리에 앉습니다.
나는 더 이상 그런 공허한 서신을 할 시간이 없습니다. 당신의 분류에 따르면: 나는 무지합니다. 그리고 공부는 시간이 많이 걸립니다. 주의를 산만하게 하지 마십시오. 인간적으로 묻습니다.
.....
Vinin, KimIV, Prival 등 존경받는 분들의 의견을 듣고 싶습니다.
내가 쓴 모든 것이 헛된 것으로 밝혀지면 마지막 말을하고 사과하고 떠날 것입니다. 나는 여기에서 아무 것도 주장하지 않습니다.
그래서 질문이 제기되었습니다. 결론은 무엇입니까?
우리는 이 간단한 질문에 대한 답이 필요합니다.
지정된 매개변수를 사용하여 많은 베르누이 급수를 시뮬레이션하고 어떤 일이 발생하는지 살펴보겠습니다. 스크립트가 준비되었습니다. 사용 방법만 기억하면 됩니다. 빠른 응답을 기대하지 마십시오.
동시에 순전히 실험 자료에 대해 그리고 상금 영역에서 궤적의 비율이 어느 정도인지 봅시다.
나는 더 이상 그런 공허한 서신을 할 시간이 없습니다.
수레의 여자, 암말이 더 쉽습니다
지정된 매개변수를 사용하여 많은 베르누이 급수를 시뮬레이션하고 어떤 일이 발생하는지 살펴보겠습니다. 스크립트가 준비되었습니다. 사용 방법만 기억하면 됩니다. 빠른 응답을 기대하지 마십시오.
동시에 순전히 실험 자료에 대해 그리고 상금 영역에서 궤적의 비율이 어느 정도인지 봅시다.
고맙습니다. 나는 명확히하고 싶습니다 :이 실험은 거래 또는 룰렛의 예에서 설정됩니까? 저것들. MathRand는 포즈만 입력합니까? 아니면 전체 CB 시퀀스가 생성됩니까?
나는 또한 룰렛 바퀴를 모델링했습니다. )) 결과를 보는 것은 매우 흥미로울 것입니다.