큐브에 대해 이야기합니다. 반복 확률도 1\6이지만 다른 결과의다른 결과 가 나올 확률보다 훨씬 적습니다[5\6].
그것은 단지 필요한 trollolizma가 아닙니다! 당연히 다른 숫자가 빠질 확률은 추측한 것보다 더 큽니다. 그리고 숨겨진 인물이 더 일찍 빠졌는지 아닌지는 절대적으로 중요하지 않습니다. 3을 추측하고 3이 빠졌다가 3을 다시 추측했습니다. 3이 떨어지지 않을 확률은 5/6입니다. 그러나 떨어질 확률은 예를 들어 6 이 아니라 정확히 5/6이지만 이전에는 떨어지지 않았습니다.
상태 변경에 대해 이야기하고 있습니다. 나는 첫 번째 던지기에 대해 전혀 신경 쓰지 않는다. 어떤 것이든, 가능한 결과의 무한한 반복은 0이 되는 경향이 있습니다. 동전의 응용 프로그램에서는 분명하지 않습니다. 명확하지 않은 것은 무엇입니까? 이것은 확률의 기초가 상태의 변화라는 가정의 기초입니다. 변화가 없다면 추세, 추세가 있습니다. 즉, 시퀀스가 랜덤하다고 가정하더라도 추세와 비 추세의 확률은 동일한 것으로 판명됩니다.
하지만 어땠어? 흰 공과 검은 공을 항아리에 넣었을 때 빨간 공을 뽑을 확률은 얼마입니까? 0이 아닌 것을 기억하세요. 맞죠? ;-)))))
SERIES - NOT MANDATORY 연속 결과를 추가하는 것을 잊었습니다. 분석을 위한 시리즈를 만들기 위해 1st, 2nd, 3rd, 6th, 7th, 25th, 26th, 30th, dropout 값,
그리고 이 시리즈의 확률적 출현 시간의 계산은 더 복잡해 지지만, 이러한 개별 낙진은 또한 긴 최종 시리즈 중 하나와 관련하여 고유한 발생 확률을 가지고 있습니다.
결과적으로 긴 최종 시리즈 내에서 이러한 시리즈를 조합하는 것이 가능하며, 각 구성원은 최종 시리즈에 대해 우리 방향으로 치우친 각 개별 발생의 확률로 구성됩니다.
아이디어는 명확하고 본질적으로 시리즈 옵션이 무한하므로 현재 꼬리가 표시된 것을 선택하기가 어렵습니다. 다른 시리즈가 꼬리를 따라 이 꼬리를 곧게 펴고 작업할 가능성이 높습니다. 당신이 여기로 끌고 다니는 것이 부끄럽습니다. mm. 그것은 마틴 냄새가 나고, 아시다시피, 좋은 결과로 이어지지 않습니다.)))))))
10번의 회전에 대한 통계를 수집한다고 가정해 보겠습니다. 100개 옵션에 대한 통계가 필요합니다. 질문에 주의하십시오 - 주사위를 1000번 굴릴 필요가 있습니까? 또는 10을 굴린 다음 마지막 결과를 버리고 새로운 임의의 결과를 추가합니다. 즉, 10 + 100 = 110개의 던지기가 있을 것입니다. 질문 - 통계, 분포는 두 경우 모두 정상입니까?
여기에서 누가 스레드를 설명하고 정당화합니까? :-( 평등한 분배가 있을 것인가? 차이점이 있습니까? 완전히 임의적이거나 부분적으로 동일한 역사를 가진 시리즈를 사용합니까?
큐브에 대해 이야기합니다.
반복 확률도 1\6이지만 다른 결과의 다른 결과 가 나올 확률보다 훨씬 적습니다[5\6].
그것은 단지 필요한 trollolizma가 아닙니다! 당연히 다른 숫자가 빠질 확률은 추측한 것보다 더 큽니다. 그리고 숨겨진 인물이 더 일찍 빠졌는지 아닌지는 절대적으로 중요하지 않습니다. 3을 추측하고 3이 빠졌다가 3을 다시 추측했습니다. 3이 떨어지지 않을 확률은 5/6입니다. 그러나 떨어질 확률은 예를 들어 6 이 아니라 정확히 5/6이지만 이전에는 떨어지지 않았습니다.
그래서 나는 그것에 이르고 있습니다 - 모든 것이 타협이지만, 그것은 무엇을 기반으로합니까? 그것에 대해 시리즈의 길이와 이벤트에 필요한 시간 사이의 합리적인 선택.
오, 아니 아니, 아니 아니, 하지만 전혀 아닙니다. 모든 것은 우리가 춤을 추는 자본과 이 자본에 대해 선택된 위험/시간 비율의 합리성을 기반으로 합니다.
루블이 있고 10루블을 줄이려면 첫 번째 코펙에 베팅하면 어느 정도 안전하게 할 수 있지만 그렇게 하면 몇 년 안에 10이 쌓이게 됩니다.... 5)))) 한마디로 오랫동안.
그리고 초기 베팅은 각각 3코펙부터 설정할 수 있으며, 위험도가 다르기 때문에 희귀한 이벤트에 대한 베팅으로 보상할 수 있습니다.
그리고 가장 흥미로운 점은 동일한 초기 자본으로 게임 중에 1 페니와 3 코펙에서 다른 순간에 춤을 추는 선택 메커니즘에 있습니다.
시리즈는 시간에 따라 발생 확률과 시리즈 자체의 내부 상태 변경 확률을 모두 가지고 있으며 통계에 따르면 증가하는 샘플과 균형을 이루는 경향이 있습니다.
그러나 이 열망에 이르는 과정에서 그들은 정해진 50/50 코스에서 벗어나고, 이러한 편차의 경계도 오래전에 계산되었습니다.
결론은 하나의 시리즈가 더 유리하게 빗나가면 3개의 kopecks에서 시작 메커니즘을 켜고 동시에 선택 및 그룹화할 수 있는 다른 시리즈가 많이 있다는 것입니다. 스큐가 우리 방향으로 움직이지 않고 첫 번째 페니에서 춤을 추는 반대 시리즈.
어떤 숫자가 나올 확률은 1/6입니다. 아무도 이의를 제기하지 않습니다.
반복 확률도 1\6이지만 다른 결과가 나올 확률[5\6]보다 훨씬 적습니다.
우와! 누가 이런일이 일어날 거라고 생각 했 겠어!
첫 번째 던질 때 "또 다른 결과"의 확률도 5/6이라고 생각한 적이 있습니까?
오, 아니 아니, 아니 아니, 하지만 전혀 아닙니다. 모든 것은 우리가 춤을 추는 자본과 이 자본에 대해 선택된 위험/시간 비율의 합리성을 기반으로 합니다.
루블이 있고 10루블을 줄이려면 첫 번째 코펙에 베팅하면 어느 정도 안전하게 할 수 있지만 그렇게 하면 몇 년 안에 10이 쌓이게 됩니다.... 5)))) 한마디로 오랫동안.
그리고 초기 베팅은 각각 3코펙부터 설정할 수 있으며, 위험도가 다르기 때문에 희귀한 이벤트에 대한 베팅으로 보상할 수 있습니다.
그리고 가장 흥미로운 점은 동일한 초기 자본으로 게임 중에 1 페니와 3 코펙에서 다른 순간에 춤을 추는 선택 메커니즘에 있습니다.
시리즈는 시간에 따라 발생 확률과 시리즈 자체의 내부 상태 변경 확률을 모두 가지고 있으며 통계에 따르면 증가하는 샘플과 균형을 이루는 경향이 있습니다.
그러나 이 열망에 이르는 과정에서 그들은 정해진 50/50 코스에서 벗어나고, 이러한 편차의 경계도 오래전에 계산되었습니다.
결론은 하나의 시리즈가 더 유리하게 빗나가면 3개의 kopecks에서 시작 메커니즘을 켜고 동시에 선택 및 그룹화할 수 있는 다른 시리즈가 많이 있다는 것입니다. 스큐가 우리 방향으로 움직이지 않고 첫 번째 페니에서 춤을 추는 반대 시리즈.
SERIES - NOT MANDATORY 연속 결과를 추가하는 것을 잊었습니다. 분석을 위한 시리즈를 만들기 위해 1st, 2nd, 3rd, 6th, 7th, 25th, 26th, 30th, dropout 값,
그리고 이 시리즈의 확률적 출현 시간의 계산은 더 복잡해 지지만, 이러한 개별 낙진은 또한 긴 최종 시리즈 중 하나와 관련하여 고유한 발생 확률을 가지고 있습니다.
결과적으로 긴 최종 시리즈 내에서 이러한 시리즈를 조합하는 것이 가능하며, 각 구성원은 최종 시리즈에 대해 우리 방향으로 치우친 각 개별 발생의 확률로 구성됩니다.
우와! 누가 이런일이 일어날 거라고 생각 했 겠어!
첫 번째 던질 때 "또 다른 결과"의 확률도 5/6이라고 생각한 적이 있습니까?
상태 변경에 대해 이야기하고 있습니다. 나는 첫 번째 던지기에 대해 전혀 신경 쓰지 않는다. 어떤 것이든, 가능한 결과의 무한한 반복은 0이 되는 경향이 있습니다.
동전의 응용 프로그램에서는 분명하지 않습니다.
명확하지 않은 것은 무엇입니까? 이것은 확률의 기초가 상태의 변화라는 가정의 기초입니다.
변화가 없다면 추세, 추세가 있습니다. 즉, 시퀀스가 랜덤하다고 가정하더라도 추세와 비 추세의 확률은 동일한 것으로 판명됩니다.
하지만 어땠어? 흰 공과 검은 공을 항아리에 넣었을 때 빨간 공을 뽑을 확률은 얼마입니까? 0이 아닌 것을 기억하세요. 맞죠? ;-)))))
SERIES - NOT MANDATORY 연속 결과를 추가하는 것을 잊었습니다. 분석을 위한 시리즈를 만들기 위해 1st, 2nd, 3rd, 6th, 7th, 25th, 26th, 30th, dropout 값,
그리고 이 시리즈의 확률적 출현 시간의 계산은 더 복잡해 지지만, 이러한 개별 낙진은 또한 긴 최종 시리즈 중 하나와 관련하여 고유한 발생 확률을 가지고 있습니다.
결과적으로 긴 최종 시리즈 내에서 이러한 시리즈를 조합하는 것이 가능하며, 각 구성원은 최종 시리즈에 대해 우리 방향으로 치우친 각 개별 발생의 확률로 구성됩니다.
아이디어는 명확하고 본질적으로 시리즈 옵션이 무한하므로 현재 꼬리가 표시된 것을 선택하기가 어렵습니다. 다른 시리즈가 꼬리를 따라 이 꼬리를 곧게 펴고 작업할 가능성이 높습니다.
당신이 여기로 끌고 다니는 것이 부끄럽습니다. mm. 그것은 마틴 냄새가 나고, 아시다시피, 좋은 결과로 이어지지 않습니다.)))))))
그리고 또 다른 후속 질문
10번의 회전에 대한 통계를 수집한다고 가정해 보겠습니다.
100개 옵션에 대한 통계가 필요합니다.
질문에 주의하십시오 - 주사위를 1000번 굴릴 필요가 있습니까?
또는
10을 굴린 다음 마지막 결과를 버리고 새로운 임의의 결과를 추가합니다.
즉, 10 + 100 = 110개의 던지기가 있을 것입니다.
질문 - 통계, 분포는 두 경우 모두 정상입니까?
여기에서 누가 스레드를 설명하고 정당화합니까? :-(
평등한 분배가 있을 것인가? 차이점이 있습니까? 완전히 임의적이거나 부분적으로 동일한 역사를 가진 시리즈를 사용합니까?
여기에서 누가 스레드를 설명하고 정당화합니까? :-(
평등한 분배가 있을 것인가? 차이점이 있습니까? 완전히 임의적이거나 부분적으로 동일한 역사를 가진 시리즈를 사용합니까?