(no subject)
Туплю.
Чему равна дисперсия (теорвер) бросания монетки (предположим, что выпадение орла оцениваем в единицу, выпадение решки в ноль. Вероятности обоих событий, естественно, по 0.5)? 0.25?
Для проверки кинул 50 коп 10 раз. 8 решек, 2 орла. (правда, хотел провести 10 экспериментов, потом по привычке еще раз кинул одинадцатый раз - орел. 8 к трем).
Из ста бросаний, наиболее вероятно какое отличие выпадения самой выпадающей стороны от 50? Вот не верю, что если я сто раз монетку брошу, то 50:50 будет.
Чему равна дисперсия (теорвер) бросания монетки (предположим, что выпадение орла оцениваем в единицу, выпадение решки в ноль. Вероятности обоих событий, естественно, по 0.5)? 0.25?
Для проверки кинул 50 коп 10 раз. 8 решек, 2 орла. (правда, хотел провести 10 экспериментов, потом по привычке еще раз кинул одинадцатый раз - орел. 8 к трем).
Из ста бросаний, наиболее вероятно какое отличие выпадения самой выпадающей стороны от 50? Вот не верю, что если я сто раз монетку брошу, то 50:50 будет.
no subject
Например, для идеальной монеты вероятность 50:50 около 8 процентов.
no subject
Попробую сформулировать точно что мне интересно.
Например, бросаем монетку 100 раз, получаем 47 орлов, 53 решки. "отклонение" (назовем так) - 3.
Какое матожидание отклонения, скажем, для 100 бросков и для тысячи?
Я набросал, как посчитать, но, получается, что нужно считать вероятность отклонения 0, отклонения 1, ... отклонения 50. А потом уже из них вычислять.
Интуитивно кажется, что матожидание отклонения - 25. (то есть 75/25 - нормальный исход). И, соответственно, 250 для тысячи бросков. Но как-то не очень самому верится в эти числа.
no subject
no subject
no subject
Есть еще "правило трех сигм": выход числа орлов за пределы (35; 65) практически невозможен (вероятность 0,0026).
А для локальных вероятностей (скажем, 8 орлов при n=10) используется: при малых n - формула Бернулли, при больших - локальная теорема Лапласа. То и другое Excel с удовольствием по заказу посчитает и график нарисует.