Что это? - страница 15
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Вы неправильно посчитали СКО, для этого процесса оно пропорционально n. После второй серии испытаний относительное отклонение от матожидания уменьшилось.
Так-так, а я почему-то был уверен, что распределение количества попаданий на Красное (если нет зеро, т.е. p=q=0.5) - биномиальное, которое в свою очередь хорошо аппроксимируется нормальным, для которого справедлива теорема Лапласа... Может, ты спутал с дисперсией, которая равна npq?
Так-так, а я почему-то был уверен, что распределение количества попаданий на Красное (если нет зеро, т.е. p=q=0.5) - биномиальное, которое в свою очередь хорошо аппроксимируется нормальным, для которого справедлива теорема Лапласа... Может, ты спутал с дисперсией, которая равна npq?
Может и спутал. Но вроде СКО=Корень(Дисп)??
А как по тов. Лапласу будет?
Кажись, начинаю въезжать, о чем говорит Candid. О процессе (бернуллиевском). В данном случае - о накопительной сумме элементарных исходов испытаний, т.е., скажем, 1 при выпадании Красного, и 0 - Черного.
А мы с тобой, lasso, говорим о распределении вероятностей.
Теорема Лапласа - частный случай Центральной предельной теоремы. Она как раз и говорит о сходимости распределения количества удач к нормальному с дисперсией npq.
Да, верно, я спутал насчёт n, правильно корень из n. Я не знаю о чём вы говорите, но в примере lasso речь идёт именно о процессе :).
Ошибка у него есть, матожидание после второй серии будет не 1000 на 1000 а 1100 на 900. Он также похоже путает вероятность получения 1000 после 2000 испытаний и полную вероятность двух маловероятных серий по 1000 испытаний подряд ( А1 && В2 ).
P.S.
После 2-ой серии n = 2000 А3 = А1 && А2 = {(600К, 400Ч в серии 1) И (600К, 400Ч в серии 2)}.......... .................................................................................
..................................................................................... МО=1100 Дисп= 2000*0,5*0,5 СКО=22,36 3*СКО = 67,08 Отклонение(A3)=(1200-1100)/22,36=4,47
Ну вот, и тут меня нашли. Но я еще не готов :)
Не могу прикрепить..
Г.Секей. "Парадоксы в теории вероятностей и мат. статистике"
4.5 М в дежавью..
А если сжать - сильненько так? А выслать его можешь ко мне на почту (см. профайл)?
Ну вот, и тут меня нашли.
Нашли или достали? :)
Ну я еще сам не разобрался. Наверно, надо попытаться что-нибудь сделать самому, чтобы почувствовать твою идею. А как пощупаю ее - может, и новые мысли появятся.
Получил?
И мне. Плиззз.
big[мойлогин]@mail.ru
6000 против 4000 при 10000 - это понятно. Мы не будем выходить за пределы нормальности.
Еще раз тот же вопрос, но поставлю его по другому.
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
Всё, забыли про эту тысячу испытаний. Начинаем с чистого листа.
Вопрос: При следующей 1000 испытаний (в этой же системе) Вероятность какого события больше - A3={Красное выпало 600 раз, Чёрное выпало 400 раз} или A4={Красное выпало 400 раз, Чёрное выпало 600 раз}
Или P(A4)=P(A3) ? Как расчитать это по схеме тов. Бернулли?
Если забыли, уже случилось то вероятность что повторится такая же как и перед первым испытанием. А до первого испытания вероятность что два раза будет 600/400 иная - равная квадрату вероятности один раз получить 600/400. Это просто разные события.