Разоблачение MagicSpins

[Veyts]

Vano, нигде в твоих ссылках я не увидел даже намёка на то что могут существовать предельные отклонения независимых друг от друга событий. На то, что события на рулетке зависят друг от друга тоже. Речь там идёт о совсем другом.

[Veyts]

Vano, те ссылки, которые ты привёл, ничего не говорят в пользу существования предельных отклонений. Там решаются совсем другие вопросы. По-моему, ты просто пытаешься выдать желаемое за действительное.

[Pokerboy]

Vano, те ссылки, которые ты привёл, ничего не говорят в пользу существования предельных отклонений. Там решаются совсем другие вопросы. По-моему, ты просто пытаешься выдать желаемое за действительное.

Это его стандартный ход.

1. Найти научно-популярное изложение чего-либо
2. В этом изложении найти слова и фразы, по смыслу напоминающие то, что относится к его фантазиям
3. Дать ссылку и победоносно заявить, что "не все так просто"

Вано, по поводу дилетантизма. Не знаю как кто, а лично я никогда не скрывал, что я дилетант в ТВ. Но если я дилетант, то ты - человек, не представляющий даже основ. Не только ТВ. Если тебе 5 раз (ровно 5 раз, без преувеличения) приходится говорить, что понятие независимости событий в ТВ применяется к событиям независимым друг от друга, а ты продолжаешь буровить, что все события от чего-то зависимы и либо не понимаешь либо не хочешь понимать, что это напоминает разговор о крокодилах, один из которых плывет на север, а другой зеленый, то просто там чтото или сложно - не тебе в этом разбираться.
Это первое.
А второе - есть вещи, которые очевидны даже для дилетанта. Одна из таких вещей - абсурдность твоей "гипотезы".

ЗЫ. На досуге поищи у Колмогорова что-нибудь про то, как субъект "решает", какую вероятность ему применить к следующему событию на основе своей "истории"

[vano]

Вы не уловили мой последний мессидж (насмотрелся фримана на ночь )

Я понял, как весело выглядят дилетанты (и я первый в их числе в этой теме)... А что касается "предельных отклонений". Так вы не только по ссылке смотрите, но и по ссылкам в ссылке, по ключевым словам, по цитатам.

Колмогоров (создатель классического теорвера в математическом смысле) тебе ПокерБой по-моему вполне ясно сказал, что теорвер (основанный на инфинитивоном подходе) неприменим к анализу конечных выборок.
А "слабая вероятностная аксиоматика" например, выводит нас на что?
О, ужас, на тему прогнозирования случайных событий! Интересно, каким образом, правда?

[Pokerboy]

Кроме того, Вано, прежде чем запостить какую-либо ссылку, в особенности с ресурса, построенного по принципу Википедии, где в общем-то можно почти безнаказанно писать все, что угодно, ты должен хотя бы озаботиться пониманием корректности того, что ты почел и спешишь запостить.
Потому как статья, ссылку на которую ты победоносно привел, есть комментарий, причем комментарий, чудовищно безграмотный и некорректный. Сей комментарий писал человек, примерно так же как и ты относящийся к изучаемому материалу: похватать по верхам, наложить на собственные ошибочные представления, сдобрить собственным неправильным пониманием: и вперед!
Ярчайший пример:

При таком подходе, подбрасываемая монета не обязательно характеризует случайность: если бы мы достоверно знали форму и вес монеты, силу броска, атмосферные условия в месте проведения испытания, расстояние от руки, которая подбрасывает монету, до земли, и т.д., мы могли бы предсказать с уверенностью, будет ли это "орел" или "решетка". Однако, поскольку данная информация обычно неизвестна, более удобно допустить, что это — случайный результат, и приписать значение вероятности каждому исходу. Короче говоря, при таком подходе, вероятность — действительно мера недостатка знаний относительно условий, которые могли бы влиять на результат при подбрасывании монеты. Таким образом, вероятность просто представляет наши убеждения относительно исхода эксперимента.

В том-то и дело, что не мера недостатка знаний. Недостаток знаний о факторах, влияющих на полет монеты - очевидный факт. Но при определении вероятности им пренебрегают не потому что они принципиально неисчислимы, а потому, что на 2 равновероятных события влияют миллионы факторов:

а) одного и того же типа для двух событий
б) влияние каждого из них относительно равнодействующей пренебрежимо мало

Именно поэтому определяя вероятность допустим орла как 1\2 мы никак не можем судить о том, орлом или решкой в данном испытании упадет монета. Но мы можем достоверно судить о том, что чем больше мы сделаем бросков, тем ближе выпадение орла будет к 50% от общего числа бросков.

Вот этого не понимает ни автор комментария, ни ты, Вано

Далее, как уже говорилось, данные события, завися от миллионов факторов, никак не зависят друг от друга, поэтому называются независимыми. Только в этом смысле независимыми!

[Pokerboy]

Вы не уловили мой последний мессидж (насмотрелся фримана на ночь )

Я понял, как весело выглядят дилетанты (и я первый в их числе в этой теме)... А что касается "предельных отклонений". Так вы не только по ссылке смотрите, но и по ссылкам в ссылке, по ключевым словам, по цитатам.

Колмогоров (создатель классического теорвера в математическом смысле) тебе ПокерБой по-моему вполне ясно сказал, что теорвер (основанный на инфинитивоном подходе) неприменим к анализу конечных выборок.
А "слабая вероятностная аксиоматика" например, выводит нас на что?
О, ужас, на тему прогнозирования случайных событий! Интересно, каким образом, правда?

Вано, эклектика помогает человеку выглядеть более знающим, чем он есть на самом деле. Но не помогает ему достигать практических целей, если только эта цель не состоит в том, чтобы ввести публику в заблуждение.
Ссылку можно на Колмогорова?

[Pokerboy]

Колмогоров (создатель классического теорвера в математическом смысле) тебе ПокерБой по-моему вполне ясно сказал, что теорвер (основанный на инфинитивоном подходе) неприменим к анализу конечных выборок.
А "слабая вероятностная аксиоматика" например, выводит нас на что?
О, ужас, на тему прогнозирования случайных событий! Интересно, каким образом, правда?

Не интересно. Потому что ты снова сделал эклектический выверт и радуешься. Пока ты ищешь ссылку на Колмогорова, я тебе могу тебе разъяснить ситуацию.

1. ТВ (как вполне ясно по твоим словам сказал Колмогоров) неприменима к анализу конечных выборок - какому именно анализу? Ты выдрал "вполне ясно сказанное" из контекста и радостно постишь набор слов.
2. Термин "слабая вероятностная аксиоматика" что означает? Не в твоей голове а у Колмогорова?

[vano]

2. Термин "слабая вероятностная аксиоматика" что означает? Не в твоей голове а у Колмогорова?

В бане у яндекса?

слабая вероятностная аксиоматика

[Pokerboy]

В бане у яндекса?

слабая вероятностная аксиоматика

Нет.
Просто ты в свойственной тебе манере не видишь разницы между понятием и его применением, контекстом.
Слабая вероятностная аксиоматика, в отличие от сильной применяется в основном для процессов с зависимыми событиями. И для прогнозирования зависимых событий соответственно. Поэтому я и не ответил на твои очередные высказывания о прогнозировании. Ты нахватываешься терминов, не понимая, что они означают и с чем их едят и бросаешься их "применять".
Ты по-прежнему не понимаешь, что называется независимым событием в ТВ? Или притворяешься?
По поводу применения слабой вероятностной аксиоматики - вот тебе достаточно простой и иллюстративный пример:

Пусть задано множество объектов X и выборка X L = (x1 , . . . , xL ) ⊆ X
длины L. Рассмотрим множество всех её разбиений на две подвыборки
длины ℓ и k соответственно: X L = Xn ∪Xn , ℓ+k = L, где нижний индекс
ℓ k
k
n = 1, . . . , N пробегает все N = CL разбиений.
Пусть задано множество R и функция T : X∗ × X∗ → R, где X∗
множество всех конечных выборок из X.
Рассмотрим эксперимент, в котором с равной вероятностью реали-
зуется одно из разбиений n, после чего наблюдателю сообщается вы-
ℓ k
борка Xn . Не зная скрытой выборки Xn , наблюдатель должен постро-
ˆ ∗
ить функцию T : X → R, значение которой на наблюдаемой выборке
ˆ ˆ ℓ k ℓ
Tn = T (Xn ) предсказывало бы значение Tn = T (Xn , Xn ), существенно за-
k
висящее от скрытой выборки Xn . Требуется также оценить надёжность
предсказания, т. е. указать оценочную функцию η(ε) такую, что
ˆ
Pn d(Tn , Tn ) > ε η(ε), (1)

где d : R × R → R заданная функция, характеризующая величину от-
клонения d(ˆ, r) предсказанного значения r ∈ R от неизвестного истин-
r ˆ
ного значения r ∈ R. Параметр ε называется точностью, а величина
(1 − η(ε)) надёжностью предсказания. Если в (1) достигается равен-
ство, то η(ε) называется точной оценкой. Оценка η(ε) может зависеть
ˆ
от ℓ и k, а также от вида функций T и T . Если (1) выполняется при
достаточно малых ε и η, то говорят, что в окрестности предсказываемого
значения имеет место концентрация вероятности [5].
Заметим, что данная постановка задачи не опирается на классиче-
скую аксиоматику теории вероятностей. Здесь понятие вероятности яв-
1 N
ляется лишь синонимом доли разбиений: Pn {ϕ(n)} = N n=1 ϕ(n) для
произвольного предиката ϕ : {1, . . . , N } → {0, 1}, заданного на множестве
разбиений выборки X L . Тем не менее, мы предпочитаем пользоваться
привычным термином вероятность и говорить, что задача эмпириче-
ского предсказания поставлена в слабой вероятностной аксиоматике.
Слабая аксиоматика ориентирована на задачи анализа данных, в ко-
торых все выборки конечные и все величины наблюдаемые, т. е. являют-
ся функциями конечных выборок.

[vano]

Слабая вероятностная аксиоматика, в отличие от сильной применяется в основном для процессов с зависимыми событиями. И для прогнозирования зависимых событий соответственно

Откуда ты это взял???
Слабая вероятностная аксиоматика призвана как раз избегать приближений (ассимптот) с которыми приходится иметь дело, когда класс. теорвер используется для анализа конечных выборок.

Слабая аксиоматика ориентирована на задачи анализа данных, в ко-
торых все выборки конечные и все величины наблюдаемые, т. е. являют-
ся функциями конечных выборок.

Ну и где здесь про зависимые события???? Наблюдаемые и конечные выборки. При чем здесь зависимые события?