Страницы: 0 | 20 | 40 | 60 | 80 | 100 | (107) | показать все
В ответ на:
Ой, даже троечник химфака знает, что вероятность будущего события не зависит от предыдущих исходов.
Троечник химфака не знает что такое вероятностное пространство? Не проходили условные вероятности?
Если на бытовом уровне то так: ты сам можешь решать учитывать предыдущие исходы в расчете вероятности события или нет. Получишь пару циферок для вероятности события. Какой циферке верить - решать тебе. В приципе любой здравомыслящий человек обычно соглашается с тем, что надо учитывать предыдущие исходы - но это уж дело твое=)
Quote:
В приципе любой здравомыслящий человек обычно соглашается с тем, что надо учитывать предыдущие исходы - но это уж дело твое=)
А в какой главе это таки написано?
В ответ на:
в случае вероятности угона машины глеб прав. Вероятность угона в н+1ый день не зависит от вероятности угона в н ый день
мне тоже кажется так разумнее предполагать =)
Есть априорное распределение вероятности угона машины. Например можно в качестве априорного распределения взять распределение с центром в средних показателях угона по нужной марке, ну и с какой-то дисперсией.
Дальше ты каждый день проводишь эксперимент - угнали ли лично у тебя, с учетом твоего круга общения, того, где ты ставишь машину и оставляешь ключи, когда уходишь купаться.
выписываем теорему байеса
P(x | m,n,H) = P(m,n | x, H) * P(x | H) / P(m,n | H)
где H это наша априорная гипотеза, m,n - испытания (успехом будет считать угон, попыткой - каждый день), P(x | H) - априорное распределение, P(m,n | H) - нормировочный коэффициент, P(m,n | x, H) - вероятность наступления исходов, которые мы наблюдали, при условии априорного распределения.
Очевидно что P(m,n | x, H) меняется с каджым новым наблюдением. Но насколько сильно меняется зависит от априорной гипотезы H. Если априорное распределение это дельта функция с центром в среднем, то понятно, что никакие испытания (даже бесконечные) не утащат апостериорное распределение от априорного. В реальной жизни скорее всего вероятность будет меняться, но чаще всего незначительно.
Quote:
в случае вероятности угона машины глеб прав. Вероятность угона в н+1ый день не зависит от вероятности угона в н ый день, если без дополнительных условий
Конечно, зависит. Если угнали в день Д, то в день Д+1 уже не угонят. Не говоря уже о том, что в жизни угоны бывают неудачными и могут сильно повлиять на последующие угоны (см. Коша).
И вообще тут теория вероятностей не к месту.
Quote:
Конечно, зависит. Если угнали в день Д, то в день Д+1 уже не угонят.
Да нихуя не зависит. Еще раз повторю. Оценка вероятности зависит от того, что было ранее. Но сама вероятность - постоянная, если не рассматривать сложные модели, что угонщики Д'Артаньяны и по 2 раза не угоняют у одного чувака или еще чего-нибудь подобное.
От предыдущих наблюдений будет изменяться только _оценка_ вероятности. И чем больше наблюдений, тем точнее будет наша оценка.
замок на руль с кодовым замком?
