Portál AbcLinuxu, 1. května 2025 23:05
6 z nich bylo rozhodnuto méně než 10 hlasy, 49 bylo rozhodnuto méně než 100 hlasy.A to se počítá jako remíza nebo nepočítá (tj. remíza znamená že rozdíl byl 0)?
31.12.2015 04:17
Bedňa | skóre: 34
| blog: Žumpa
| Horňany
Jen se snažím upozornit, že bavit se o pravděpodobnosti jedné konkrétní události, která už nastala (nebo nenastala), nemá podle mne dost dobrý smysl.
Dobře to ilustruje i ta diskuse, kde každému vyjde jiný výsledek podle toho, jaké dodatečné podmínky zahrne do výběru toho vzorku, vůči kterému počítá.
30.12.2015 20:47
P(padne orel pri hodu N) = 0.5 a tyto pravdepodobnosti jsou nezavisle. Zadny problem s byesovskou interpretaci tam nevidim.
V zadani by vlastne melo byt bud P(v pristim hodu padne orel) = 0.5 nebo P(v N-tem hodu padne orel) = 0.5. V tom prvnim pripade ale neni definovana pravdepodobnost pro dalsi hody.
Tady zadne nezname parametry nejsou, takze se tam ani nepracuje s apriorni pravdepodobnosti.Neznamym parametrem je zde prave bias mince, oznacme si ho M. Plati p(padne orel | M=x) = x, pri libovolnem hodu, a tyto pravdepodobnosti jsou nezavisle. Vime ze p(padne orel) = 0.5, pokud toto tvrzeni intrepretujeme klasicky, tak je to silnejsi tvrzeni a bezprostredne odvodime, ze M=0.5. Pokud toto tvrzeni intrepretujeme bayesovsky, tak nam zarucuje pouze omezeni na pravdepodobnostni rozlozeni na M (tedy zuzuje mnozinu pripustnych rozlozeni M), mezi pripusnyma distribucema je treba uniformni distribuce; distribuce kde p(M=0.5) = 1, p(jinak) = 0; ci distribuce kde p(M=0) = 0.5, p(M=1) = 0.5, p(jinak) = 0; a mnoho dalsich.
Vime ze p(padne orel) = 0.5, pokud toto tvrzeni intrepretujeme klasicky, tak je to silnejsi tvrzeni a bezprostredne odvodime, ze M=0.5.I pri bayesovske interpretaci z toho lze odvodit, ze M=0.5. Staci to tvrzeni prelozit jako P(pri N-tem hodu padne orel)=0.5 pro vsechny N. Pokud to je ale mysleno jako P(pri pristim hodu padne orel)=0.5, tak ani frekventista nemuze udelat zaver, ze M=0.5 (protoze treba je ta mince vybrana z hromady minci, ve ktere na pulce padaji jenom orlove, na druhe pulce jenom panny). Rozdil v bayesovskem a frekvencim pristupu pak bude, ze frekventista chape M jako pevne dany parametr, ne jako nahodnou promennou.
I pri bayesovske interpretaci z toho lze odvodit, ze M=0.5. Staci to tvrzeni prelozit jako P(pri N-tem hodu padne orel)=0.5 pro vsechny N.Ne, pokud se nedozvis vysledky tech hodu (a tedy nemuzes updatovat svou bayesovskou distribuci. Napr. v pripade, ze tech 100 hodu dela druha osoba a ty se vysledky jednotlivych hodu dozvis az nakonec.
Pokud to je ale mysleno jako P(pri pristim hodu padne orel)=0.5, tak ani frekventista nemuze udelat zaver, ze M=0.5 (protoze treba je ta mince vybrana z hromady minci, ve ktere na pulce padaji jenom orlove, na druhe pulce jenom panny). Rozdil v bayesovskem a frekvencim pristupu pak bude, ze frekventista chape M jako pevne dany parametr, ne jako nahodnou promennou.Prave proto, ze M je chapan jako pevne dany parametr, tak nema smysl se bavit o jeho pravdevpodobnosti. Kdyz uz je ta mince je vybrana z hromady minci, tak je M zafixovano, akorat je nezname. Stejny pripad jako v postu Michala Kubecka. Pri 'klasickem' nebayesianskem pojeti pravdepodobnosti je v takovem pripade p(pri pristim hodu padne orel) bud 0 nebo 1, ale nevime, ktery z techto dvou pripadu to je, ale rozhodne to neni 0.5 .
Ne, pokud se nedozvis vysledky tech hodu (a tedy nemuzes updatovat svou bayesovskou distribuci. Napr. v pripade, ze tech 100 hodu dela druha osoba a ty se vysledky jednotlivych hodu dozvis az nakonec.Pokud zadani prelozim jako P(pri N. hodu padne orel)=0.5, s tim ze to je nezavisle pro vsechny N, tak bych rekl, ze lze odvodit ze M=0.5. Protoze tim ze to je nezavisle, mi prvnich 99 hodu nerekne nic o tom poslednim.
Pri 'klasickem' nebayesianskem pojeti pravdepodobnosti je v takovem pripade p(pri pristim hodu padne orel) bud 0 nebo 1, ale nevime, ktery z techto dvou pripadu to je, ale rozhodne to neni 0.5 .Hm, v tomhle mas pravdu :) Nicmene porad mi neni jasna prakticnost nebayesovskeho pristupu, alespon ne v tomhle priklade. V podstate jde jenom o to pochopit, jak je mysleno zadani (IMHO nejasne definovane). V tuhle chvili bych zadani chapal asi takhle: P(pri x. hodu padne orel) = M (nezavisle pro vsechny x), P(pri 1. hodu padne orel) = 0.5 Z toho plyne, ze M = 0.5.
Jen se snažím upozornit, že bavit se o pravděpodobnosti jedné konkrétní události, která už nastala (nebo nenastala), nemá podle mne dost dobrý smysl.Neni to ovsem podstatou filozofickeho sporu mezi bayesianci a frekventisty? (Pokud odhledneme od konkretnich technik, ktere se pouzivaji.) Jinak videl jsem ruzne modely neurcitosti, ale pravdepodobnost je stejne asi nejlepsi pokus.
Monozygotic twins, although genetically very similar, are not genetically exactly the same. The DNA in white blood cells of 66 pairs of monozygotic twins was analyzed for 506,786 single nucleotide polymorphisms known to occur in human populations. Polymorphisms appeared in 2 of the 33 million comparisons, leading the researchers to extrapolate that the blood cells of monozygotic twins may have on the order of one DNA-sequence difference for every 1.2 x 107 nucleotides, which would imply hundreds of differences across the entire genome.[27] The mutations producing the differences detected in this study would have occurred during embryonic cell-division (after the point of fertilization). If they occur early in fetal development, they will be present in a very large proportion of body cells.To protože nastane nějaká mutace po forku, která se dědí na další buňky. Stejnej problém by ale měly i umělé klony. Navíc prokud by se klony vyvíjely prostorově i časově odděleně, tak na ně bude působit rozdílnost prostředí.
Ne tak úplně, 5:12 (neboli 1:2,4) je poměr jednovaječných dvojčat k dvojvaječným dvojčatům:
Vezmeme-li ovšem v úvahu i onu informaci (byť uvedenou v závorce), že tím dvojčetem byl bratr a budeme-li uvažovat pravděpodobnost narození dvojvaječných bratrů 1:4 ze všech dvojvaječných porodů (bratr&bratr, bratr&sestra, sestra&bratr, sestra&sestra) a pravděpodobnost narození jednovaječných bratrů 1:2 ze všech jednovaječných porodů (bratr&bratr, sestra&sestra), pak se nám ta pravděpodobnost poněkud posune:
Potom by ta pravděpodobnost, že jeho bratr byl jednovaječné dvojče, byla 5/11. Přikláním se spíše k tomuhle výsledku, protože v případě, že by tím sourozencem-dvojčetem byla sestra, pak by to zadání nedávalo smysl, jednovaječných sourozenců s různým pohlavím asi moc nebude. Současně si ale uvědomuju, že ty pravděpodobnosti 1:2 a 1:4 nejsou zcela přesné, i když asi docela blízké realitě.
1. Jeden z 300 porodů je porod jednovaječných dvojčat. Pravděpodobnost, že bude náhodně vybraný porod porod jednovaječných dvojčat je tedy 1/300. Bez dalších informací je to tak P = 1/300
2. Moc jsem to nepochopil, ale vidím to takto: Mám 20597 voleb (samostatné jednotky). V každé volbě se mixuje různý počet lidí s různými náhodnými názory. Budu předpokládat, že volba je černobílá (předpoklad, který ale není v zadání!), takže 0, nebo 1.
Remízou rozumím např. stav volby šesti lidí: 011010
6 voleb provádí lidé o počtu 1-9; 49-6=43 voleb provádí lidé o počtu 10-99; 20597-49=20548 voleb provádí lidé o počtu 100 až nekonečno (matematicky, v praxi by byl limit populace- ale to jsou již informace navíc, které v zadání nejsou).
A teď je otázkou, co znamená "příští volby skončí remízou"?
A) Všechny? Pak kvůli nekonečnu lidí, kteří volí se pravděpodobnost blíží nule.
B) Jenom jedna jediná volba skončí remízou? 20548 voleb má P = 0. Počítat se tedy musí pravděpodobnost jenom z těch s menší účastí permutacemi s opakováním.
.
Pokusím se trochu rozebrat hádanku č.2:
To jsou jen drobné odchylky, na výsledku (ani na postupu) to nic zásadního nemění.Snažil jsem se, aby takhle ten komentář vyzněl, ale možná jsem to měl zvýraznit tučně nebo to na konci ještě zopakovat, tak pro příště.
Jen mi trochu uniká, co to má společnýho s Bayesem, mně na to stačil prostý selský rozum, Bayesem zcela nepostižený.Tahle úloha byla na přiřazování pravděpodobností podle empirických dat, ne přímo na byesovskou inferenci.
), 1:2,6.
Conditional probability: approximately 1/125 of all births are fraternal twins and 1/300 of births are identical twins. Elvis Presley had a twin brother (who died at birth). What is the probability that Elvis was an identical twin? (You may approximate the probability of a boy or girl birth as 1/2.)
Jako nejpřirozenější vysvětlení, proč se v některých článcích uvádí poměr 1:1:1, je to, že autoři takových článků si jsou sice vědomi, že k žádné disproporci v počtu narozených stejnopohlavních a různopohlavních dvouvaječných dvojčat nedochází, tak bez hlubší úvahy uvedou onen intuitivní poměr 1:1:1, namísto správného 1:1:2. Rozhodně to nevypadá na údaj získaný vyčerpávajícím studiem statistických ročenek britských porodnic. Pokud by se ten poměr totiž skutečně blížil k bájnému 1:1:1, pak by za tím musel vězet nějaký zajímavý biologický mechanizmus, který znevýhodňuje početí nebo donošení různopohlavních dvouvaječných dvojčat a takový fenomén by jistě dávno neušel pozornosti biologů a lékařů, takže ani autor takového článku by jistě neopomněl zmínit tenhle zajímavý nesoulad.
Jestli ovšem dokážeš statisticky doložit, že oproti předpokladům porodnice produkují jen polovinu různopohlavních dvouvaječných dvojčat, pak pevně věřím, že komise pro udílení Nobelovy ceny se o tobě přinejmenším dozví.
Záhada chybějících různopohlavních dvouvaječných dvojčat vyřešena! Patrně z důvodu vysokých nákladů se u každého porodu dvojčat nezjišťuje, zda jde o jednovaječná či dvouvaječná dvojčata a proto jsou k dispozici jen společné statistiky. Uvědomíme-li si, že na 2 dvouvaječná dvojčata připadají 1 dvojčata jednovaječná, začíná to do sebe krásně zapadat. Můžeme si to demonstrovat na hypotetickém vzorku 300 porodů dvojčat:
To je zcela samozřejmé, že v biologii nic nefunguje strojově na 100%, takže ani poměry narozených dvojčat nebudou zcela přesné, jen ta odchylka bude v řádu malých jednotek procent, ovšem už ne desítek procent, jak by naznačoval poměr 1:1:1 místo 1:1:2. Takhle zásadní odchylka by si už jistě vyžadovala pečlivější studium a nějaké uvěřitelné vysvětlení, které by určitě zaznělo i v povrchnějších článcích o problematice dvojčat. Vzhledem k tomu, že žádné takové zmínky nikde k dohledání nejsou, dá se celkem logicky usuzovat, že poměry narozených dvojčat jsou dostatečně blízké teoretickým předpokladům, což je v případě jednovaječných dvojčat 1:1 a u dvouvaječných 1:1:2.
Vzhledem k předmětu tohohle blogu je tedy podstatné, že zastoupení dvouvaječných bratrů v populaci dvouvaječných dvojčat je 25% a o tom asi celá ta diskuze byla. Nezaznamenal jsem zásadní důkaz, že by jejich podíl měl být 33%, jak se tu někdo snažil argumentovat.
Tiskni
Sdílej:
ISSN 1214-1267, (c) 1999-2007 Stickfish s.r.o.
31.12.2015 09:54