Chuyện ngắn nguy hiểm (IV) Van Mover và đường cong của Chúa

Phong trào Phong trào Phong trào Phong trào Phong trào Phong trào Phong trào

Theo số trước, Jacob Bernoulli đã không xuất bản cuốn sách của mình về thuyết xác suất khi ông qua đời. Nhiệm vụ sắp xếp bản thảo của ông được giao cho cháu trai của ông, Nicholas II Bernoulli (người thiên tài sớm). Nicholas đã hoàn thành di chúc của chú và bắt đầu nghiên cứu về mức độ lệch so với xác suất thực với số lần quan sát đã được xác định. Abraham de Moivre đã được dịch là Abraham de Moivre ở nhiều nơi, nhưng sau khi nhìn thấy bức chân dung của ông, tôi không ủng hộ cách dịch sau này. Đáng lẽ lời mời này có thể hoàn thành một số lời khen ngợi của thế giới ji học, nhưng Abraham de Moivre đã từ chối. Và lý do ông từ chối là vì ông cảm thấy mình chưa đủ sức mạnh để phá hoại.

• Kim Mover Sau đó, vua Pháp Louis XIV đã ban hành một sắc lệnh tuyên bố rằng người Tin Lành trong nước là công dân thấp kém và trẻ em phải chuyển sang Tin Lành, một phương pháp về cơ bản đã biến Tin Lành thành một giáo phái tôn giáo ở Pháp, và vì vậy, ông còn ngồi tù hai năm nữa. Sau khi ra khỏi tù, ông đã tìm cách chạy trốn đến Anh, nhưng ông vẫn không nhận được chức vụ học thuật, mặc dù ông và Newton là bạn bè, mặc dù ông 30 tuổi là một thành viên bình thường của Hiệp hội các học giả Hoàng gia Anh.

  Tuy nhiên, chúng ta vẫn phải kêu lên ở đây rằng, Vonnegut là bất tử! Năm 1711, Vonnegut đã xuất bản một cuốn sách về Vonnegut, một cuốn sách đo lường vận may, và nếu nó được xuất bản vào thời điểm đó, nó sẽ có những lời khuyên của Newton trên nó: Vonnegut hãy hỏi ông Vonnegut, ông biết nhiều hơn tôi về vấn đề này.

  

  Thật không may là vào thời điểm đó, vì vậy Tom Mover cũng không thể kiếm được quá nhiều tiền thuế bản quyền.

  Bạn cũng nên nhớ câu hỏi trong bài viết trước đó (Tạm dịch: Tiểu sử mạo hiểm 3) rằng với 5000 viên đá trong hộp, chúng ta có thể lấy 25,500 lần để ước tính tỷ lệ tổng số viên đá. Nhưng bạn cũng nên nhận ra rằng 25,500 lần lấy lại là quá nhiều, và nó không giống như đổ đá một số.

  Sử dụng phương pháp toán học và tam giác của Pascal, Tommower đã thực hiện một phương pháp lấy mẫu phân loại. Ông giả định rằng mỗi lần lấy 100 viên đá từ kho, ghi lại tỷ lệ của viên đá màu đen và trắng, sau đó đặt lại viên đá, và sau đó thực hiện lại lần nữa. Bằng phương pháp này, Tommower có thể cho bạn biết trước tỷ lệ mà bạn ghi lại và sự lệch gần đúng của tỷ lệ thực, và cách các tỷ lệ này được phân bố xung quanh mức trung bình của chúng.

  Câu nói này có quen thuộc, có cảm giác ngay trên miệng, hoặc ngay lập tức muốn gọi tên nó? Vâng, đây là sự phân bố bình thường mà mọi người đều quen thuộc. Dòng đường cong của sự phân bố bình thường giống như một đường cong hình chuông, hầu hết các giá trị quan sát tập trung ở giữa, gần với sự đồng đều của tất cả các giá trị quan sát, và sau đó nghiêng từ mức đồng đều đối xứng về hai đầu, và số lượng các giá trị quan sát đồng đều ở hai đầu là bằng nhau.

  

  Như vậy, chúng ta có thể giới thiệu khái niệm chênh lệch chuẩn, trong thực tế, trong bài viết khác của tạp chí công chúng (tạm dịch: Tại sao chênh lệch chuẩn? Đánh giá rủi ro trong con mắt của Thiên Chúa) chúng ta đã đề cập đến nó. Phương chuẩn mô tả mức độ lệch của giá trị quan sát đối với giá trị trung bình, hoặc chúng ta hiểu nó như một đơn vị của chênh lệch đối với giá trị trung bình. Đối với một phân bố bình thường, tỷ lệ của 100 viên đá phiến mà chúng ta rút ra sẽ có khoảng 68% nằm trong phạm vi chênh lệch chuẩn ở hai bên của giá trị trung bình, trong khi phạm vi của hai chênh lệch chuẩn có thể bao gồm khoảng 95% các quan sát.

  Là một tín đồ tôn giáo, Von Mover cho rằng đường cong hình chuông là một sản phẩm của Thiên Chúa. Theo ông, bằng cách đo như vậy, chúng ta có thể vượt qua sự không chắc chắn, và sau đó chiến thắng tất cả các rủi ro, bởi vì đường cong đã mô tả tất cả các hiện tượng có thể xảy ra và xác suất của chúng, có lẽ do sự ngẫu nhiên gây ra những sai lệch được gọi là sai lệch, nhưng theo thời gian, những sai lệch này sẽ không ảnh hưởng đến luật pháp mà chúng ta kết luận nữa.

  Theo cách dễ hiểu của mọi người, cách giải thích của Tommover là: "Tôi thất vọng là số điện thoại thỉnh thoảng không được gọi, tôi thử nhiều lần, tôi luôn trả lời Tom". Trường trung học cũng có một bài toán cổ điển ((Ôi, tại sao tôi luôn sử dụng bài toán ở trường trung học) là về tỷ lệ tiêu chuẩn sản phẩm. Nếu cho một loạt sản phẩm, tiêu chuẩn ngành công nghiệp cho rằng tỷ lệ chất thải không quá 0,1% là đủ điều kiện, điều đó có nghĩa là chúng ta chọn ngẫu nhiên 10.000 sản phẩm, nếu không quá 10, chúng tôi đủ điều kiện. Nhưng kết quả cuối cùng là 12 trong số 10.000 sản phẩm này, nếu tỷ lệ tiêu thụ sản phẩm trung bình là 0,1%, thực tế chúng ta có thể sử dụng phương pháp của Tommover để tính toán xác suất của 12 chất thải là bao nhiêu.

  Tuy nhiên, hầu hết thời gian, câu hỏi này không có ý nghĩa gì với chúng ta. Bởi vì chúng ta có thể không biết trung bình sản phẩm sẽ bị lãng phí bao nhiêu, nếu trung bình sản phẩm bị lãng phí cao hơn tiêu chuẩn kiểm tra, thì một loạt sản phẩm của chúng ta có khả năng vượt qua kiểm tra như thế nào? Nếu lấy 20.000 sản phẩm để kiểm tra, liệu kết quả của 10.000 sản phẩm có thể được đưa ra trực tiếp?

Được chuyển từ Hiệp hội Đầu tư định lượng Trung Quốc