Le dernier numéro disait que Jacob Bernoulli n’avait pas encore publié son livre de théories de la probabilité. La tâche de compiler ses manuscrits fut confiée à son neveu Nicolas II Bernoulli, le génie de l’aube. Après avoir terminé le testament de son oncle, Nicolas commença à vouloir étudier le niveau de déviation de la probabilité réelle dans le cas où le nombre d’observations avait été déterminé. Le nom de Moivre (Abraham de Moivre) a été traduit en plusieurs endroits en Moivre, mais après avoir vu son portrait, je ne suis pas très d’accord avec cette traduction. Cette invitation aurait pu aboutir à une série de discours élogieux sur la théologie de l’au-delà, mais Moivre a refusé. Et il a refusé parce qu’il ne se sentait pas encore assez fort.
Mais nous allons faire un grand cri ici: Que Tom Morver soit immortel ! En 1711, Tom Morver a publié un livre sur la mesure de la fortune, qui, s’il avait été publié à l’époque, aurait été accompagné de la recommandation de Newton: “ Demandez à M. Tom Morver, il en sait plus que moi “.
Malheureusement, ce n’était pas le cas à l’époque, et ainsi, il n’a pas pu se mettre la tête dans les poches pour toucher trop de droits de la propriété.
Vous vous souvenez peut-être du problème que nous avons posé dans le précédent article (Résumé du risque 3: Le petit Bernoulli) pour lequel on peut faire 25 500 prises pour estimer la proportion de la masse totale. Mais vous devriez aussi constater que 25 500 prises répétées sont bien trop nombreuses pour que vous puissiez en tirer un seul.
En utilisant la méthode de calcul et celle du triangle de Pascal, Montmorency utilise la méthode de l’échantillonnage par groupe. Il suppose que, chaque fois, on prend 100 pierres précieuses dans un panier, on enregistre la proportion de pierres précieuses noires et blanches, puis on les remet et on fait la même extraction. De cette façon, Montmorency peut vous dire à l’avance quel est le décalage approximatif entre les proportions que vous avez enregistrées et les proportions réelles et comment ces proportions sont réparties autour de leur moyenne.
La courbe de la distribution normale ressemble à une courbe en forme de cloche, la plupart des valeurs observées se regroupent au milieu, près de la moyenne de toutes les valeurs observées, puis s’incline symétriquement vers les deux extrémités de la moyenne, et le nombre d’observations des deux extrémités de la moyenne est égal. Au début, la courbe est inclinée vers le bas à vitesse rapide, et à chaque extrémité, cette inclinaison devient plate, ce qui signifie que la probabilité d’observations plus éloignées de la moyenne est moindre.
Nous introduisons ainsi le concept d’écart-type, que nous avons déjà mentionné dans d’autres articles de la revue Public (pourquoi l’écart-type ? Mesure du risque aux yeux de Dieu). L’écart-type décrit le degré d’écart de la valeur observée par rapport à la moyenne, ou nous l’interprétons comme une unité d’écart par rapport à la moyenne.
En tant que croyant pieux, Dunmore considérait la courbe en forme de cloche comme un produit de Dieu. Selon lui, c’est par cette mesure que nous pouvons vaincre l’incertitude et donc conquérir tous les risques, car la courbe décrit tous les phénomènes possibles et leurs probabilités, peut-être en raison de ce que l’on appelle des écarts par hasard, mais au fil du temps, ces écarts n’affectent plus la loi que nous résumons.
L’explication que nous donnons à l’expérience est que la déception est un numéro de téléphone que l’on ne peut pas appeler de temps en temps, essayez plusieurs fois et vous répondrez toujours . Il y a aussi un thème classique de l’école secondaire (, pourquoi j’utilise toujours le thème de l’école secondaire) qui concerne le taux de réussite des produits. Si pour un lot de produits, la norme de l’industrie considère que le taux de déchets n’excède pas 0,1% est un taux de réussite, cela signifie que nous choisissons au hasard 10 000 produits, et si le taux de déchets n’excède pas 10, nous passons.
Mais la plupart du temps, cette question n’a aucun sens pour nous. En fait, nous ne savons peut-être pas quel est le taux de déchets moyen d’un produit, et si le taux de déchets moyen est supérieur à la norme de détection, quelles sont les chances qu’un lot de nos produits passe le test? Si 20 000 produits sont testés, les résultats de 10 000 produits peuvent-ils être utilisés directement?
Par ailleurs, il est possible que les investisseurs chinois aient des investissements dans le secteur de l’immobilier.