Здравствуйте, alpha21264, Вы писали:
A>Только ты пожалуйста заранее скажи, гауссиана это хорошо или плохо. A>И отдельно — если её раньше не было, а теперь она появилась.
Гауссиана — это хорошо и она должна быть. Но только в пределе. При количестве экспериментов сколь угодно большом.
При конечном количестве распределение может иметь хоть квадратно-гнездовую форму, это ни о чем не говорит.
Но жулики все пытаются задвинуть нам ЦПТ с гауссианой на конечном количестве экспериментов.
Здравствуйте, andrey.desman, Вы писали:
AD>Гауссиана — это хорошо и она должна быть. Но только в пределе. При количестве экспериментов сколь угодно большом. AD>При конечном количестве распределение может иметь хоть квадратно-гнездовую форму, это ни о чем не говорит. AD>Но жулики все пытаются задвинуть нам ЦПТ с гауссианой на конечном количестве экспериментов.
Даже я, троечник по математике, вижу что ты написал глупость.
Здравствуйте, vl690001x, Вы писали:
AD>>Гауссиана — это хорошо и она должна быть. Но только в пределе. При количестве экспериментов сколь угодно большом. AD>>При конечном количестве распределение может иметь хоть квадратно-гнездовую форму, это ни о чем не говорит. AD>>Но жулики все пытаются задвинуть нам ЦПТ с гауссианой на конечном количестве экспериментов.
V>Даже я, троечник по математике, вижу что ты написал глупость.
Здравствуйте, andrey.desman, Вы писали:
AD>Потому что ты — троечник. Ничего удивительного.
Тогда объясни мне как я в школе за 40 минут на Qbasice мог написать программу которая демонстрирует очень красивую и ровную гаусиану на экране 640 480 и функции RND?
640 * 480 (точнее, примерно 1/3 от этого числа) это бесконечность?
Здравствуйте, vl690001x, Вы писали:
AD>>Потому что ты — троечник. Ничего удивительного.
V>Тогда объясни мне как я в школе за 40 минут на Qbasice мог написать программу которая демонстрирует очень красивую и ровную гаусиану на экране 640 480 и функции RND? V>640 * 480 (точнее, примерно 1/3 от этого числа) это бесконечность?
Легко. У тебя ведь не случайные величины, а псевдослучайные. Я тебе даже определение подкину:
Генератор псевдослучайных чисел (ГПСЧ, англ. pseudorandom number generator, PRNG) — алгоритм, порождающий последовательность чисел, элементы которой почти независимы друг от друга и подчиняются заданному распределению (обычно равномерному).
Тут все задом наперед работает.
Сама бесконечность не требуется, но требуется возможность бесконечно повторять экспримент (получать случайную величину).
Ну а предел, он и есть предел.
AD>Легко. У тебя ведь не случайные величины, а псевдослучайные. Я тебе даже определение подкину: AD>
AD>Генератор псевдослучайных чисел (ГПСЧ, англ. pseudorandom number generator, PRNG) — алгоритм, порождающий последовательность чисел, элементы которой почти независимы друг от друга и подчиняются заданному распределению (обычно равномерному).
Спасибо, КЭП. Запишу на листочке чтобы не забыть. А то я не знал...
Только как это относится к гауссианне? То есть если бы я мог получить истинную случайность, то никакой гаусианны бы не было?
AD>Тут все задом наперед работает.
Это почему?
AD>Сама бесконечность не требуется, но требуется возможность бесконечно повторять экспримент (получать случайную величину). AD>Ну а предел, он и есть предел.
Ну причем тут бесконечность вообще, я не пойму. И возможность бесконечно что-то повторять. Какая эта возможность должна быть — теоретическая? Или практическая?
Объясни нормально причем тут конечное количество экспериментов и гауссиана.
Может быть где-то можно почитать об этом?
А что, опять пошли потуги прилепить Гаусса к относительному числу проголосовавших за каждого кандидата по участкам? Видно мало в предыдущие разы опасные интеллектуалы порезвились .
A>Когда мухлюешь, трудно сделать так, чтобы всё было "как по настоящему".
Это так. Именно поэтому, например, экспертиза легко определяет подделки. Даже поддельные подписи.
A>Десять лет назад за счёт гауссианы поймали мошенников. A>Теперь они стали обращать внимание на гауссиану и вбрасывают так, A>чтобы выглядело похоже. Теперь надо ловить по другим параметрам.
Вряд ли... На участках тупо не до этого чтобы соблюдать еще какую-то гауссиану. Тем более все мы знаем, что потом над твоими математическими доводами лишь поржут.
Объяснение простое — если распределение нормальное, то нарушений не было, или было мало.
Я и правда не вижу смысла для Собянина накручивать себе голоса, т.к. почитал что он и так побеждал по всем опросам в первом туре с гарантией.
Распределение должно отличаться от нормального в тех местах, где высокая конкуренция. На примере Приморского края, как я приводил ссылку, это правило работает.
У действующего ВРИО, была задача — набрать 50% для победы в первом туре. С задачей этой он не справился, правда, но был близок... И распределение не нормальное. Нарушений было много.
Без них он бы не дотянул наверное и до 30%.
Здравствуйте, vl690001x, Вы писали:
AD>>Легко. У тебя ведь не случайные величины, а псевдослучайные. Я тебе даже определение подкину: AD>>
AD>>Генератор псевдослучайных чисел (ГПСЧ, англ. pseudorandom number generator, PRNG) — алгоритм, порождающий последовательность чисел, элементы которой почти независимы друг от друга и подчиняются заданному распределению (обычно равномерному).
V>Спасибо, КЭП. Запишу на листочке чтобы не забыть. А то я не знал...
Запиши, конечно.
V>Только как это относится к гауссианне? То есть если бы я мог получить истинную случайность, то никакой гаусианны бы не было?
Могло бы не быть на твоей выборке.
AD>>Тут все задом наперед работает. V>Это почему?
Ну не задом наперед, зависит от генератора. С хорошим распределением улетит в гауссиану быстро. С не очень хорошим — побольше надо будет.
В пределе (ака бесконечности) точно уйдет.
AD>>Сама бесконечность не требуется, но требуется возможность бесконечно повторять экспримент (получать случайную величину). AD>>Ну а предел, он и есть предел. V>Ну причем тут бесконечность вообще, я не пойму. И возможность бесконечно что-то повторять. Какая эта возможность должна быть — теоретическая? Или практическая?
Если мы практику рассматриваем, то практическая, разумеется. Случайная величина является результатом случайного эксперимента.
V>Объясни нормально причем тут конечное количество экспериментов и гауссиана.
Почитай, о чем говорит Центральная Предельная Теорема. Слово "предельная" понятно? С понятием предела знаком?
V>Может быть где-то можно почитать об этом?
Здравствуйте, andrey.desman, Вы писали:
AD>Да например тут: ЦПТ.
Ну ясно, слушай. А как ты думаешь, твой препод по математике поставил бы тебе тройку, если ты не видишь разницы между понятиями "достаточно большое число" и "бесконечность"?
Здравствуйте, vl690001x, Вы писали:
V>Ну ясно, слушай. А как ты думаешь, твой препод по математике поставил бы тебе тройку, если ты не видишь разницы между понятиями "достаточно большое число" и "бесконечность"?
Да откуда я знаю его, но это явно не бесконечность.
В любом случае, наверняка на какое-то любое число, можно вывести вероятность правдоподобности распределения.
Здравствуйте, vl690001x, Вы писали:
AD>>Назови мне достаточно большое число.
V>Да откуда я знаю его, но это явно не бесконечность.
Я вот тоже не знаю. Может, кто-то знает?
Конечно не сама бесконечность. Теорема утверждает, что при стремлении n к бесконечности, распределение стремится к нормальному.
V>В любом случае, наверняка на какое-то любое число, можно вывести вероятность правдоподобности распределения.
Скорость сходимости можно оценить с помощью неравенства Берри — Эссеена. Но есть нюансы.
AD>Скорость сходимости можно оценить с помощью неравенства Берри — Эссеена. Но есть нюансы.
Зачем мне, троечнику, все эти высокие материи?))
Мне важно знать — реально ли взглянув на распределение КОНЕЧНОГО кол-ва экспериментов, сказать с достаточной долей вероятности — нормальное оно или тут что-то не так.
Здравствуйте, vl690001x, Вы писали:
AD>>Скорость сходимости можно оценить с помощью неравенства Берри — Эссеена. Но есть нюансы. V>Зачем мне, троечнику, все эти высокие материи?)) V>Мне важно знать — реально ли взглянув на распределение КОНЕЧНОГО кол-ва экспериментов, сказать с достаточной долей вероятности — нормальное оно или тут что-то не так.
На глазок?
Сперва надо определиться, есть ли у нас эксперимент и случайная величина. А то все сразу поскакали на ЦПТ и гауссиану с конечным набором некоторых чисел, что само по себе слабо выглядит, так еще и не обосновали случайность величины. И что есть сумма этих случайных величин, а то что-то суммирования я не припомню.
Здравствуйте, andrey.desman, Вы писали:
AD>На глазок? AD>Сперва надо определиться, есть ли у нас эксперимент и случайная величина. А то все сразу поскакали на ЦПТ и гауссиану с конечным набором некоторых чисел, что само по себе слабо выглядит, так еще и не обосновали случайность величины. И что есть сумма этих случайных величин, а то что-то суммирования я не припомню.
Случайностей как известно не бывает. Мы называем случайностью то что не можем предсказать.
Поэтому, зачем обосновывать случайность величины применительно к выборам?
Нам достаточно видеть что данные голосований по участкам вообще говоря, подчиняются закону нормального распределения.
А если в некоторых случаях не подчиняются, вот это и выглядит странно.
Здравствуйте, Iron Monkey, Вы писали:
IM>Все разъехались по шашлыкам? Недовольные просто не пошли голосовать? IM>Недовольные просто не пошли голосовать и разъехались по шашлыкам?
Да какая нафиг разница?! Выборы в РФ — карго-культ, а их анализ напоминает поиск зависимости числа увиденных туземцами самолетов в небе от громкости ударов по бубну главного шамана.
Здравствуйте, vl690001x, Вы писали:
V>Здравствуйте, andrey.desman, Вы писали:
AD>>На глазок? AD>>Сперва надо определиться, есть ли у нас эксперимент и случайная величина. А то все сразу поскакали на ЦПТ и гауссиану с конечным набором некоторых чисел, что само по себе слабо выглядит, так еще и не обосновали случайность величины. И что есть сумма этих случайных величин, а то что-то суммирования я не припомню.
V>Случайностей как известно не бывает. Мы называем случайностью то что не можем предсказать.
Угу.
V>Поэтому, зачем обосновывать случайность величины применительно к выборам?
Случайность здесь не повседневный житейский смысл имеет, а это конкретное определение и условия, при которых ТВ применима. И их надо соблюсти. В частности, для случайного эксперимента требуется принципиальная возможность его повторения бесконечное число раз (опять эти бесконечности!) при одних и тех же начальных условиях. Я не видел обоснований, что данные (каждый раз разные) являются случаными величинами в определении ТВ.
V>Нам достаточно видеть что данные голосований по участкам вообще говоря, подчиняются закону нормального распределения. V>А если в некоторых случаях не подчиняются, вот это и выглядит странно.
Какие данные?
Данные, что тут приводили вообще к случайным величинам отнести сложно. А когда ЦПТ применяют, то почему-то уверены, что n "достаточно большое". Ну на свое "достаточно большое" n они получают "достаточно близкую" гауссиану. Вроде все верно даже, но почему-то люди ожидают равенства. И суммирование делается весьма странное, с отбрасыванием предыдущих значений. Точнее там вообще не суммируют, но тогда и непонятно, что за величина тогда распределяется...
Вообще говоря, не понятно, чему они там подчиняются. Может пиле подчиняются, а гауссиана говорит о мухлеже?
На обывательском уровне, картинки выглядят убедительно. Но с научной точки зрения с применением матаппарата в этих "доказательствах" все очень плохо.
Здравствуйте, andrey.desman, Вы писали:
AD>Какие данные? AD>Данные, что тут приводили вообще к случайным величинам отнести сложно. А когда ЦПТ применяют, то почему-то уверены, что n "достаточно большое". Ну на свое "достаточно большое" n они получают "достаточно близкую" гауссиану. Вроде все верно даже, но почему-то люди ожидают равенства. И суммирование делается весьма странное, с отбрасыванием предыдущих значений. Точнее там вообще не суммируют, но тогда и непонятно, что за величина тогда распределяется...
AD>Вообще говоря, не понятно, чему они там подчиняются. Может пиле подчиняются, а гауссиана говорит о мухлеже?
AD>На обывательском уровне, картинки выглядят убедительно. Но с научной точки зрения с применением матаппарата в этих "доказательствах" все очень плохо.
Давай формализуем задачу.
Я уже не очень помню о чем вообще речь конкретно, в моем понимании вопрос звучит так.
Имеем некоторое количество участков голосвания... Ну предположим, порядка 2000 участков.
Явка избирателей в процентах это есть то что нам надо. Или любой другой параметр. Например % проголосовавших за партию/кандидата.
Вопрос — будет ли распределение нормальным?
Ты утверждаешь что оно не может быть нормальным? Я например думаю что может. И более того, обязано быть. 2000 — более чем достаточное количество для того чтобы сделать вывод, подчиняется ли голосование закону нормального распределения.
Насколько я нагуглил щас, вообще выборы подчиняются этому закону.
Ты же утверждаешь по факту, что "на глазок" ниче нельзя понять, то есть если распределение и кажется нормальным, то это только кажется, а реально все сложнее.
Я считаю это неубедительно.
Здравствуйте, andrey.desman, Вы писали:
V>>Тогда объясни мне как я в школе за 40 минут на Qbasice мог написать программу которая демонстрирует очень красивую и ровную гаусиану на экране 640 480 и функции RND? V>>640 * 480 (точнее, примерно 1/3 от этого числа) это бесконечность?
AD>Легко. У тебя ведь не случайные величины, а псевдослучайные. Я тебе даже определение подкину:
...
Перестань пудрить "троечникам" мозги и сначала разберись с предметом. Оценка сходимости n^(-1/2) здесь и зависит она от размера сэмпла, а не от того псевдо или истинный у тебя генератор. Если взять исходные данные получается 0.003125=(640*480/3)^-0.5, то есть на дискретном экране (640х480) ты это не увидишь, так как примерно равно размеру одного пиксела(0.002=1/480).
.
И суммирование делается весьма странное, с отбрасыванием предыдущих значений. Точнее там вообще не суммируют, но тогда и непонятно, что за величина тогда распределяется...