AUMRAM @ 14.7.2012
1. Четкое определение случайной величины с точным указанием ее вероятности
2. Вытекающие из этого переменные для формулы
3. Подставляем переменные в формулу, получаем расчет
1. Случайная величина - это количество выпадения конкретной ячейки (например, зеро) за 700 спинов.
Данная случайная величина имеет классическое
биноминальное распределениеПри этом 700 спинов - это одно испытание для нашей случайной величины. Т.е. чтобы получить ряд таких случайных чисел нам надо следать следующее.
Прокрутили рулетку 700 раз, посчитали, сколько раз выпал зеро, записали. Прокрутили ещё 700 раз, записали. И т.д. В итоге получим ряд случайной величины, который будем анализировать.
2. Из теории (см. ссылку в п.1) известно что при достаточно большом n (в нашем случае n=700) биноминальное распределение примерно равно нормальному распределению с математическим ожиданием (np) и дисперсией (npq). Поэтому у нас есть право делать оценку в "сигмах" (хотя и с некоторой натяжкой)
Здесь n=700
p=1/37 вероятность положительного исхода (выпадение нашего числа за 1 спин.)
q=36/37 вероятность отрицательного исхода (невыпадение нашего числа за 1 спин)
3. Средне-квадратичное отклонение (сигма) равно квадратному корню из дисперсии, поэтому получаем
Сигма=(npq)^0.5=(700*1/37*36/37)=4.29
Смысл сигмы в том, что она показывает "степень рассеяния" случайной величины вокруг её математического ожидания. Т.е. чем сигма больше, тем больше верояность получить значения случайной величины, далеко (в ту или другую сторону) отсвоящие от МО. Другой важный факт, что для нормального распределения (к которуму мы приравняли наше фактическое распределение) можно посчитать, какой процент значений случайной величины окажется в границах от -xS до +xS. В частности "попсовое" правило трёх сигм утверждает, что 99,7% значений нормально распределённой случайной величины будет лежать в интервале от -3S до +3S вокруг МО. В общем же случае, зная МО и сигму, можно посчитать с какой вероятностью нормально распределённая случайная величина окажется в том или ином интервале.
______________________________________
Теперь самое главное, из-за чего, как мне кажется, возник спор.
Если взять произвольные 700 спинов, то для КАЖДОГО из 37-ми номеров можно посчитать, как далеко фактическое количество выпадений ЛЮБОГО номера отклонилось от математического ожидания количества выпадений.
Т.е. например, №16 выпал 21 раз. МО=18.9, отклонение=21-18.9=2.1, это значит что результат для №16 лежит в пределах 2.1/4.29=0.48 сигм.
№27 выпал 3 раза => отклонение=15.9, или 3.7 сигмы
Один из частных случаев: №7 выпал 0 раз => отклонение=18,9 или 4.4 сигмы.
1. Случайная величина - это количество выпадения конкретной ячейки (например, зеро) за 700 спинов.
Данная случайная величина имеет классическое биноминальное распределение
При этом 700 спинов - это одно испытание для нашей случайной величины. Т.е. чтобы получить ряд таких случайных чисел нам надо следать следующее.
Прокрутили рулетку 700 раз, посчитали, сколько раз выпал зеро, записали. Прокрутили ещё 700 раз, записали. И т.д. В итоге получим ряд случайной величины, который будем анализировать.
2. Из теории (см. ссылку в п.1) известно что при достаточно большом n (в нашем случае n=700) биноминальное распределение примерно равно нормальному распределению с математическим ожиданием (np) и дисперсией (npq). Поэтому у нас есть право делать оценку в "сигмах" (хотя и с некоторой натяжкой)
Здесь n=700
p=1/37 вероятность положительного исхода (выпадение нашего числа за 1 спин.)
q=36/37 вероятность отрицательного исхода (невыпадение нашего числа за 1 спин)
3. Средне-квадратичное отклонение (сигма) равно квадратному корню из дисперсии, поэтому получаем
Сигма=(npq)^0.5=(700*1/37*36/37)=4.29
Смысл сигмы в том, что она показывает "степень рассеяния" случайной величины вокруг её математического ожидания. Т.е. чем сигма больше, тем больше верояность получить значения случайной величины, далеко (в ту или другую сторону) отсвоящие от МО. Другой важный факт, что для нормального распределения (к которуму мы приравняли наше фактическое распределение) можно посчитать, какой процент значений случайной величины окажется в границах от -xS до +xS. В частности "попсовое" правило трёх сигм утверждает, что 99,7% значений нормально распределённой случайной величины будет лежать в интервале от -3S до +3S вокруг МО. В общем же случае, зная МО и сигму, можно посчитать с какой вероятностью нормально распределённая случайная величина окажется в том или ином интервале.
______________________________________
Теперь самое главное, из-за чего, как мне кажется, возник спор.
Если взять произвольные 700 спинов, то для КАЖДОГО из 37-ми номеров можно посчитать, как далеко фактическое количество выпадений ЛЮБОГО номера отклонилось от математического ожидания количества выпадений.
Т.е. например, №16 выпал 21 раз. МО=18.9, отклонение=21-18.9=2.1, это значит что результат для №16 лежит в пределах 2.1/4.29=0.48 сигм.
№27 выпал 3 раза => отклонение=15.9, или 3.7 сигмы
Один из частных случаев: №7 выпал 0 раз => отклонение=18,9 или 4.4 сигмы.