|
|
Пишет Misha Verbitsky (![[info]](http://lj.rossia.org/img/userinfo.gif){kind=small} tiphareth) |
Sergei Ozerov
Dec 27, 2019 ·
Статья к сожалению безграмотная.
Во-первых то что игра убыточная легко понять перейдя к логарифмам. Если мы выигрываем — то умножаем сумму на 1.5, если проигрываем — то умножаем на 0.6; конечный выигрыш есть произведение 100$ на последовательность подобных коэффициентов. Если взять от всего этого логарифм (ну, скажем, по основанию 10) то вместо произведения получится сумма. При выигрыше — прибавляем 0.1761, при проигрыше — вычитаем 0.2218. В самом конце надо 100 умножить на 10 в степени x где x — получившаяся сумма. Вам все еще нужна эргодичность чтобы понять почему игра убыточна?
Во-вторых основная ошибка в рассуждениях автора состоит в том что он подменяет понятие “вероятности” на “математическое ожидание”. Сергей, но это подход полнейшего дилетанта! Фундаментальной основой теории вероятности является т.н. “распределение вероятности”, весьма небанальная штука в целом, но “на пальцах” — в данном примере на N-м шаге это будет набор из 2^N разных возможных исходов игры, у *каждого* из которых будет посчитана вероятность такого исхода. Не одно число, а 2^N чисел! Да, нередко подобный набор можно описать простой формулой, в которую подставляется всего одно-два числа. Часто одним из этих чисел будет матожидание и наибольшая вероятность будет наблюдаться именно вокруг этого значения. Но это *не всегда так*. Конкретно в данном случае мы имеем дело с т.н. “лог-нормальным распределением” которое отличается асимметричностью и имеет ярко выраженное различие между “матожиданием”, намного меньшей “медианой” (максимальной величиной выигрыша для 50% игроков) и еще меньшей “модой” (выигрыш обладающий наибольшей вероятностью). Но это, черт возьми, вообще никак не связано с “эргодичностью”. Только с асимметричной формой распределения вероятности и безграмотностью людей которые рассуждают о теорвере не зная в нем даже элементарных азов.
Dec 27, 2019 ·
Статья к сожалению безграмотная.
Во-первых то что игра убыточная легко понять перейдя к логарифмам. Если мы выигрываем — то умножаем сумму на 1.5, если проигрываем — то умножаем на 0.6; конечный выигрыш есть произведение 100$ на последовательность подобных коэффициентов. Если взять от всего этого логарифм (ну, скажем, по основанию 10) то вместо произведения получится сумма. При выигрыше — прибавляем 0.1761, при проигрыше — вычитаем 0.2218. В самом конце надо 100 умножить на 10 в степени x где x — получившаяся сумма. Вам все еще нужна эргодичность чтобы понять почему игра убыточна?
Во-вторых основная ошибка в рассуждениях автора состоит в том что он подменяет понятие “вероятности” на “математическое ожидание”. Сергей, но это подход полнейшего дилетанта! Фундаментальной основой теории вероятности является т.н. “распределение вероятности”, весьма небанальная штука в целом, но “на пальцах” — в данном примере на N-м шаге это будет набор из 2^N разных возможных исходов игры, у *каждого* из которых будет посчитана вероятность такого исхода. Не одно число, а 2^N чисел! Да, нередко подобный набор можно описать простой формулой, в которую подставляется всего одно-два числа. Часто одним из этих чисел будет матожидание и наибольшая вероятность будет наблюдаться именно вокруг этого значения. Но это *не всегда так*. Конкретно в данном случае мы имеем дело с т.н. “лог-нормальным распределением” которое отличается асимметричностью и имеет ярко выраженное различие между “матожиданием”, намного меньшей “медианой” (максимальной величиной выигрыша для 50% игроков) и еще меньшей “модой” (выигрыш обладающий наибольшей вероятностью). Но это, черт возьми, вообще никак не связано с “эргодичностью”. Только с асимметричной формой распределения вероятности и безграмотностью людей которые рассуждают о теорвере не зная в нем даже элементарных азов.
Добавить комментарий:Sorry, this entry already has the maximum number of comments allowed.
