AUMRAM @ 20.10.2012
Ерунда. 300 тысяч случаев нам не надо. Сколько их надо - я лично рассчитать не могу, не владею формулами. Но тот же SCRTR, я уверен, может.
Тут вот какое дело. С точки зрения классической ТВ надо действовать примерно так.
1. Выдвигаем следующую гипотезу "Вероятность выпадения невыпадавшего 600 спинов подряд числа на 601 спине =1/37"
2. Получаем некую
экспериментальная статистика выпадения числа на 601 спине за ПРОИЗВОЛЬНОЕ количество испытаний.
3. Строим доверительный интервал (как правило +- 3 сигмы от математического ожидания)
4. Если экспериментально полученное значение находится в рамках доверительного интервала, то делаем вывод "гипотеза не отвергается"
5. Если экспериментально полученное значение выходит за рамки доверительного интервала, то делаем вывод "гипотеза отвергается"
Из того, что я написал выше надо обратить внимание на две вещи:
1. Современная ТВ не позволяет сделать вывод "гипотеза приниматеся". Максимум, на что она способна, это на "не отвержение" гипотезы. Иными словами, на свой вопрос мы можем получить 2 варианта ответа:
- точно пиздёж
- а хуй его знает
Вариант "это правда" не предусмотрен :)
Это в теории. На практике, разумеется, считается, что "гипотеза не отвергается"="гипотеза принимается", поскольку этого вполне достаточно для большинства практических задачю.
2. Доверительный интервал такая хитрая хрень, что чем меньше количество испытаний, тем шире (в %%) он будет :)
Т.е. если мы проведём всего одно испытание, то доверительный интервал будет настолько широк, что мы не сможем отвергнуть никакой из утвержений о вероятности от 1 до 1/10000
Поэтому дать какой-то теоретически обоснованный совет о том, сколько испытаний необходимо, не возможно. Тут всё эмирически с оглядкой на "закон больших чисел" (чем больше испытаний, тем лучше).
____________________________________________________
И ещё одна важная мысли. Я лично уверен, что не зависимо от количества испытаний, экспериментальный результат ВСЕГДА быдет лежать в рамках доверительного интревала (иначе бы вихрь выкинули на помойку, как плохо моделирующий заданные параметры распределения случайной величины). Но значит ли это, что на методе Тестера можно поставить крест? На мой взгляд нет.
Небольшое отступление. Мне лично, не нравится термин "предельные отклонения". Он подразумевает наличие где-то точки с вероятностью 1, что очень спорно и вызывает массу вопросов. На мой взляд уместнее было говорить о чём-то вроде "стабильных отклонений", понимая под этим стабильно воспроизводимое при определённых условиях отклонение случайной величины в определённую сторону от МО отклонение, лежащее, при этом, в размках доверительного интервала, т.е. не отвергающее основ классической ТВ.Важно понимать, что, вполне может быть, что Тестер со своими идеями вторгается в тот класс явления, которые классическа ТВ просто игнорирует. Т.е. то, что для "ТВ имени Колмогорова" - дисперсия, для "ТВ имени Тестера" - поле для исследований.
На ум приходит такой пример. Я несколько лет назад читал книжку нобелевского лауреата по химии
Ильи Пригожина, который изучал неравновесные термодинамические процессы. Там был описан такой случай из жизни. Когда он был ещё толи студентом, толи аспирантом и проявлял интерес к неравновесным системам, препод ему как-то сказал (в переводе на современный язык) "Илья - не занимайся хернёй! Дождись, пока у тебя в пробирке всё перестанет бурлить и изучай. Нахер тебе нужно отлавливать события, которые существую считанные секунды?"
_________________________________________
В общем, учитывая всё сказанное, а также учитывая упёртость Тестера, я предлагаю всем заинтересовавшимся не ждать от Тестера формулировки каких-то условий, при которых он признает, что его теория - херня, а самостоятельно сформулировать для себя условия, при которых Вы готовы признать, что в теории Тестера есть рациональное зерно.
Покажу пример.
Я сочту теорию Тестера достойной более пристального внимания, если после 10 000 испытаний по системе "Ждём 600 невыпадений, ставим 1 раз на 601-м спине", мы получим МО >= -1%.
Видео с 25-м кадром забыл.