Cтраница 3
Руководствуясь для выбора любым произвольным методом ( подбрасыванием монеты или бросанием костей), получите десять предложений в соответствии с грамматикой табл. 2.2.2. Какая часть из них будет синтаксически правильной. [31]
Если, например, опыт заключается в подбрасывании монеты, то случайным событием, связанным с этим опытом, будет выпадение герба: в одних случаях монета упадет / гак-что сверху окажется герб. Случайными событиями являются также: выпадение шестерки при бросании игральной кости, выход из строя электролампы в течение определенного времени, гибель клетки под действием радиоактивного облучения. Во всех перечисленных случаях невозможно-предсказать заранее, до опыта, произойдет иля не произойдет соответствующее событие, так как результат зависит от слишком многих факторов, учесть которые не представляется возможным. Никакая наука, в том числе и математика, не претендует на то, чтобы делать какие-либо предсказания относительно исхода какого-либо одного подобного эксперимента Изучать случайное событие можно только тогда, когда есть хотя бы принципиальная возможность повторить опыт многократно и каждый раз фиксировать осуществление ( или неосуществление) рассматриваемого события. [32]
Так же, например, как при двукратном подбрасывании монеты, можно получить четыре исхода ( герб - герб, решетка - решетка, герб - решетка и решетка - герб), так и статистическое решение с использованием метода Монте-Карло получается путем неоднократного повторения экспериментов при обязательном фиксировании одних и тех же значений на входе и закона распределения случайных величин. [33]
Тогда оно дает среднее приращение информации при многократном подбрасывании деформированной монеты. [34]
Например, появление герба и появление решки при подбрасывании монеты, отсутствие бракованных изделий и наличие хотя бы одного бракованного изделия в партии - события противоположные. [35]
Вначале теория вероятностей имела дело со случайными экспериментами ( подбрасывание монеты, игральной кости и т.п.), для которых подсчитывались вероятности, с которыми может произойти то или иное событие. Затем возникло понятие случайной величины, позволившее количественно описывать результаты проводимых экспериментов, например, размер выигрыша в лотерее. Наконец, в случайные эксперименты был явно введен фактор времени, что дало возможность строить стохастические модели, в основу которых легло понятие случайного процесса, описывающего динамику развития изучаемого случайного явления. [36]
Мы можем промоделировать процесс, обозначенный переменной X, многократным подбрасыванием монеты и фиксированием значений: 1 - при выпадении орла, - 1 - при выпадении решки. [37]
Какова вероятность выпадения двух и более орлов при трех подбрасываниях монеты. [38]
Вероятно ли выпадение 11 и более орлов при 12 подбрасываниях монеты. [39]
Вероятно ли выпадение 3 н менее орлов при 12 подбрасываниях монеты. [40]
В качестве примера можем взять испытание, состоящее в подбрасывании монеты, и, как возможные при этом события, появление на верхней стороне монеты после ее падения либо герба, либо решетки. Это испытание может быть повторено произвольное число раз. [41]
Оптимальная фракция составляет реинвестируемые 25 % прибыли при каждом подбрасывании монеты. Вспомните также, что эта функция характеризуется гауссовой кривой. [42]
Этот метод аналогичен тому, который использовался в случае с подбрасыванием монеты, описанном во второй главе. Управление капиталом, основанное на принципах фиксированной фракционности, просто утверждает, что в каждой сделке риску подвергается х % от суммы счета. В примере с монетой это были 10 %, 25 %, 40 % или 51 % величины счета, используемые для ставки при очередном подбрасывании монеты. Пятая глава этой книги посвящена подробному объяснению Фиксированно-Фракционного метода, поэтому сейчас я не стану приводить о нем подробные сведения. Тем не менее я должен отметить, что Фиксированно-Фракционный метод имеет множество различных воплощений. [43]
Для измерения степени неопределенности исхода какого-либо случайного события ( например, подбрасывания монеты) используют меру математически совпадающую с мерой количества информации. [44]