![]() |
|
![]() Полезные ссылки: 0.Ориентация по Форуму 1.Лунные дни 2.ХарДня 3.АстроСправочник 4.Гороскоп 5.Ветер и погода 6.Горы(Веб) 7.Китайские расчёты 8.Нумерология 9.Таро 10.Cовместимость 11.Дизайн Человека 12.ПсихоТип 13.Биоритмы 14.Время 15.Библиотека |
|
Важная информация |
![]() |
|
Опции темы | Поиск в этой теме | Опции просмотра |
![]() |
#1 |
Senior Member
МегаБолтун
|
![]()
https://dzen.ru/a/ZpnbH1Sx2nejFFkr?from_site=mail
Три парадокса вероятности, которые изменят ваше понимание случайности 6 минут 24,6 тыс прочтений 19 июля 2024 Оглавление В мире математики можно ожидать, что вероятность того, что ребенок правильно подберет обувь или что вы правильно вставите USB в порт компьютера, будет равна 50 процентам. Это основано на простом предположении, что есть два возможных исхода — правильно или неправильно. Однако реальность показывает совершенно другую картину: эти шансы ближе к нулю. Опыт подсказывает, что дети почти всегда надевают обувь неправильно, а вставка USB с первого раза — редкость. Этот парадокс бросает вызов нашему базовому пониманию вероятности, заставляя задуматься о случайности и вероятности. Изучая вероятность в библиотеке университета, я наткнулся на книгу «Вероятность: Введение» профессора Дэвида Сантоса. Вступление книги удивило меня, там было написано: «Моему ребру, Джилли, которую я люблю почти наверняка». Эта фраза показала глубокую, но юмористическую сторону профессора, который посвятил свою жизнь математическим вероятностям. Это было как забавно, так и заставляло задуматься: даже в вопросах любви Сантос использовал термин «почти наверняка», подразумевая, что даже здесь не может быть 100% гарантии. В математике вероятность представляется как функция, которая присваивает событию (или несобытию) реальное число в диапазоне от 0 до 1. Это число, или вероятность, указывает на вероятность того, что событие произойдет. Интересно, что корни теории вероятностей можно проследить до Блеза Паскаля, известного французского математика. Возникновение этой теории произошло около 400 лет назад, когда азартный игрок задал Паскалю вопрос: что нужно сделать, чтобы получить желаемый результат при броске костей? Ответ Паскаля на этот вопрос считается началом теории вероятностей, что положило начало новой области математического исследования, изучающей случайность, вероятность и предсказуемость. С момента создания теории вероятностей она нашла свое применение в самых разных областях, поддерживая важные прогнозы и решения. Например, физики используют вероятностные расчеты для прогнозирования различных исходов при изменяющихся условиях, будь то оценка распада радиоактивного атома или определение пути частицы в квантовой механике. Область генетики также использует вероятности для предсказания вероятности различных генетических исходов. Генетики используют это для определения пола будущего ребенка или для расчета шансов на наследование определенных черт, таких как голубые глаза. Этот статистический инструмент позволяет предсказывать и понимать модели наследования у организмов, что помогает в изучении генетических заболеваний. Даже область финансов не осталась в стороне от теории вероятностей. Страховые компании, в частности, активно используют ее в своей бизнес-модели. Они оценивают риски и определяют вероятность наступления определенных событий, таких как несчастные случаи, болезни или повреждение имущества. Эти статистические данные затем используются для расчета премий, что позволяет компаниям взимать более высокие премии с лиц с более высоким риском, обеспечивая их прибыльность. Теория вероятностей, по сути, превратилась из вопроса азартного игрока в универсальный инструмент для предсказания неопределенности. Хотя мы регулярно полагаемся на наше врожденное чувство вероятности для принятия повседневных решений, важно помнить, что наше интуитивное понимание часто противоречит математической реальности. То есть, мы можем считать, что вероятность события составляет 50%, но математический анализ может показать, что вероятность составляет всего 12%. Даже сталкиваясь с этими математическими истинами, мы можем все равно их не принимать, что приводит к кажущемуся парадоксу. Ниже я собрал несколько задач по вероятности, где наша интуиция и математика расходятся. Парадокс лифта Парадокс лифта — это интересное явление, впервые замеченное физиком Джорджем Гамовым. Работая на втором этаже семиэтажного здания, он часто навещал своего друга, жившего на шестом этаже. Гамов заметил странную закономерность во время этих визитов. Когда он ждал лифт, чтобы подняться на шестой этаж со второго, первый лифт, проходящий мимо его этажа, неизменно двигался вниз. Точно так же, когда он вызывал лифт с шестого этажа, чтобы спуститься на второй, первый прибывший лифт поднимался. Это казалось нелогичным, так как можно было бы ожидать, что лифт, прибывающий на шестой этаж, будет спускаться и наоборот. Интуитивно может показаться, что независимо от того, на каком этаже мы находимся, вероятность того, что лифт, проходящий мимо нашего этажа, движется в нужном нам направлении, составляет 50%. Однако наблюдения Гамова бросают вызов этому предположению, указывая на то, что на самом деле это не так. Математическое объяснение этого парадокса довольно простое. Когда вы ждете лифт на нижнем этаже, скорее всего, большинство лифтов в здании находятся выше вашего текущего этажа. Следовательно, первый прибывший лифт, скорее всего, будет двигаться вниз. И наоборот, если вы ждете лифт на верхнем этаже, чтобы спуститься, большинство лифтов, вероятно, находятся ниже вашего этажа. Поэтому вполне естественно, что первый прибывший лифт будет двигаться вверх. Этот простой, но захватывающий наблюдение, известное как парадокс лифта, служит еще одним примером того, как наше интуитивное понимание вероятности не соответствует математической реальности. Парадокс дня рождения Парадокс дня рождения — это еще один классический пример, где интуиция и вероятность расходятся. Представьте, что вы находитесь на вечеринке по случаю дня рождения, где присутствуют 23 человека. Вы можете задаться вопросом: каковы шансы, что два человека на вечеринке родились в один день? Интуитивно можно предположить, что эта вероятность довольно мала. Однако на самом деле вероятность составляет примерно 50%. Это может показаться нелогичным, но давайте разберемся в математике. Рассмотрим двух человек на вечеринке. Вероятность того, что их дни рождения не совпадают, составляет 364 из 365, так как есть 364 дня, когда день рождения второго человека не совпадает с днем рождения первого. Теперь добавим третьего человека. Вероятность того, что день рождения этого третьего человека не совпадает с днями рождения первых двух, составляет 363 из 365. Для четвертого человека эта вероятность становится 362 из 365 и так далее. Следуя этой логике, общая вероятность того, что все 23 человека имеют уникальные дни рождения, становится произведением этих вероятностей, приближаясь к 1/2. Таким образом, вероятность того, что хотя бы у двух человек будет общий день рождения (т.е. дополнение к вероятности уникальных дней рождений), составляет 1 - 0,5 = 0,5 или 50%. Интересно, что по мере увеличения числа людей эта вероятность растет. Для группы из 30 человек вероятность достигает 70%; для 50 человек вероятность возрастает до 97%. Этот интригующий парадокс наглядно демонстрирует, как наше интуитивное понимание вероятности может нас подводить. Парадокс трех детей Рассмотрим семью с тремя детьми и проанализируем вероятность того, что все дети будут одного пола. Интуитивно можно подумать, что если первые два ребенка одного пола, вероятность того, что третий ребенок будет того же пола, составляет 1/2. Однако более внимательный анализ вероятности показывает другую картину. Если обозначить девочек как «Д» и мальчиков как «М», существует восемь возможных комбинаций: МММ, ММД, МДМ, ДММ, ДДД, ДДМ, ДМД и МДД. Из этих комбинаций только МММ и ДДД состоят из всех мальчиков или всех девочек соответственно, что означает, что реальная вероятность того, что все три ребенка будут одного пола, составляет 2/8 или 1/4, а не 1/2, как предполагалось изначально. Теперь расширим этот сценарий на семью с четырьмя детьми. Какой сценарий более вероятен — иметь трех детей одного пола и одного другого или иметь двух мальчиков и двух девочек? На первый взгляд многие люди предположат, что более равномерное разделение двух мальчиков и двух девочек более вероятно. Но, перечислив все возможные комбинации, мы обнаружим, что существует шесть случаев, когда есть два мальчика и две девочки, и восемь случаев, когда есть соотношение три к одному по полу. Это означает, что вероятность того, что есть больше шансов на трех детей одного пола и четвертого другого, составляет 1/2. Этот интересный парадокс служит еще одним примером того, как наше интуитивное понимание вероятности может не соответствовать математической реальности.
__________________
Твори Любовь ЗДЕСЬ и СЕЙЧАС! ЗАВТРА может быть ПОЗДНО! |
![]() |
![]() |
![]() |
#2 |
Senior Member
МегаБолтун
|
![]()
Теорема Байеса: почему стопроцентная уверенность — зло
27 ноября 2023 4162 10 мин Оглавление
Я была ипохондриком большую часть своей жизни. Когда мне было 13, я прочитала статью о девушке моего возраста, которая недавно облысела. Следующие шесть месяцев я одержимо подсчитывала каждую волосинку, оставшуюся на расческе. Несколько лет спустя, когда я была первокурсницей, у меня три дня подряд болела голова, и из-за этого я рыдала в постели, будучи уверенной, что у меня опухоль мозга. (Ее не было.) В 2008 году мой невротизм достиг головокружительного пика. Я занималась вейкбордингом на теплом озере во время поездки в Лас-Вегас и спустя несколько дней после этого проснулась с недомоганием. Спустя три часа чтения Google я была в полной панике. Видите ли, существует чрезвычайно редкая, но тем не менее ужасающая амеба под названием Naegleria fowleri, которая иногда появляется в теплых пресноводных озерах в южных штатах, и если вдохнуть воды из озера, амеба может проникнуть к обонятельному нерву, размножиться и в буквальном смысле поедать ваш мозг. И хотя я понимала смысл слов «чрезвычайно редко», сюжет был чересчур уж идеальным — невротический ипохондрик, который постоянно страшился редких страшных болезней, пал жертвой редкой страшной болезни. Конечно, я снова ошиблась. Единственное, что ело мой мозг, – это мое иррациональное беспокойство, и после нескольких бессонных ночей я почувствовала себя достаточно хорошо, чтобы опять присоединиться к загулу в Вегасе. Перескакивая на сегодняшний день, я рада сказать, что мои ипохондрии — и мои навыки логического мышления в целом — значительно улучшились. По большей части этим я обязана своей профессии: я начала играть в профессиональный покер вскоре после случая с амебой, и за 10 лет игра научила меня лучше справляться с неопределенностью. Но самое сильное противоядие от моей иррациональности я получила из удивительного источника: от английского священника XVIII века - преподобного Томаса Байеса. Его новаторская работа в статистике выявила чрезвычайно мощный инструмент, который при правильном использовании может радикально улучшить наше восприятие мира. Теорема Байеса Наш современный мир, как известно, непредсказуем и сложен. Покупать ли биткойны? Верить ли этому заголовку? Мое смятение действительно существует или просто навязано мне? Будь то финансы, карьера или любовная жизнь, нам приходится ежедневно принимать сложные решения. Кроме того, смартфоны круглосуточно бомбардируют нас бесконечным потоком новостей и информации. Часть этой информации надежна, часть — просто шум, а кое-что и вовсе придумано, чтобы ввести нас в заблуждение. Итак, как же мы решаем, во что верить? Преподобный Байес сделал громадные шаги в решении этой вековой проблемы. Он был статистиком, и его работа над природой вероятности заложила основу того, что теперь известно как теорема Байеса. Хотя его формальное определение представляется довольно устрашающим математическим уравнением, оно, по существу, сводится к следующему: Предыдущие убеждения (априорная вероятность) х новые данные = новые убеждения (апостериорная вероятность) Другими словами, всякий раз, когда мы получаем новое доказательство, насколько оно влияет на то, что мы в настоящее время считаем истиной? Поддерживает ли эта информация наши убеждения, подрывает ли их или вообще никак не влияет? Этот подход известен как "байесовское" мышление, и скорее всего, вы используете этот метод построения убеждений всю свою жизнь, не осознавая, что у него есть формальное название. Например, представьте себе, что коллега приходит к вам с шокирующей новостью: он подозревает, что ваш босс "выкачивает" деньги из компании. Вы всегда уважали своего начальника, и если бы вас попросили оценить вероятность его воровства до того, как вы услышали какие-то сплетни («априорная вероятность»), вы сочли бы это крайне маловероятным. Между тем известно, что ваш коллега преувеличивает и драматизирует ситуации, особенно то, что касается руководства. Таким образом, одно его слово несет в себе небольшой доказательный вес — и вы не слишком серьезно относитесь к этим обвинениям. Статистически говоря, ваша «апостериорная вероятность» остается почти неизменной. Теперь возьмем тот же сценарий, но вместо вербальной информации ваш коллега демонстрирует бумажные доказательства, что денежные средства компании уходят на банковский счет вашего начальника. В этом случае вес доказательств намного сильнее, поэтому вероятность того, что «босс - вор», сильно вырастет. Чем сильнее доказательства, тем сильнее ваши новые убеждения. И если доказательства достаточно убедительные, это побудит вас полностью изменить свое мнение о начальнике. Если это кажется очевидным и интуитивным, так и должно быть. Человеческий мозг в какой-то мере и есть естественная машина байесовского мышления благодаря процессу, известному как прогностическая обработка. Проблема в том, что почти все наши интуитивные чувства развивались в более простых ситуациях, вроде борьбы за выживание в саванне. Сложность более современных решений может иногда приводить к тому, что байесовское мышление не срабатывает, особенно если дело касается того, что нас действительно волнует. Ловушки мотивированных рассуждений Что, если вместо уважения к начальнику вы испытываете раздражение, потому что считаете, что его несправедливо повысили до нынешней позиции вместо вас? Объективно говоря, ваше «априорное» убеждение в том, что он расхищает средства, должно быть почти таким же маловероятным, как в предыдущем примере. Однако поскольку вы не любите его по другой причине, у вас теперь есть дополнительная мотивация поверить в сплетни от вашего коллеги. В результате ваше «апостериорное» убеждение может измениться кардинально, несмотря на отсутствие убедительных доказательств... и возможно, дойдет до того, что вы сделаете или скажете что-то неблагоразумное. Феномен перехода от корректного выстраивания выводов к опоре на личные желания или эмоции известен как "мотивированное рассуждение", и оно затрагивает каждого из нас, какими бы рациональными мы себя ни считали. Сложно сосчитать, сколько объективно глупых игр я провела за покерным столом из-за чрезмерной эмоциональной привязанности к конкретному результату — от погони за потерянными фишками и безрассудными блефами после неудачной раздачи карт до отчаянного геройства против соперников, которые действовали мне на нервы. Когда мы слишком сильно отождествляем себя с глубоко укоренившимся убеждением, идеей или результатом, могут возникнуть множество когнитивных предубеждений. Например, возьмите предвзятость подтверждения. Это наша склонность охотно принимать любую информацию, подтверждающую наше мнение, и недооценивать все, что противоречит ему. Это очень легко заметить у других людей (особенно у тех, с кем вы не согласны в политическом плане), но очень трудно обнаружить у себя, потому что предвзятость возникает бессознательно. Но она всегда есть. И такая байесовская ошибка может иметь очень реальные и трагические последствия: это уголовные дела, в которых присяжные заседатели бессознательно игнорируют оправдательные доказательства и отправляют невиновного в тюрьму из-за своего предшествующего негативного столкновения с кем-то из демографической группы, в которую входит подсудимый. Это и растущая неспособность услышать альтернативные аргументы от представителей другой части политического спектра. Теоретики заговора впитывают любые нетрадиционные убеждения, которые попадаются им под руку: они считают, что Земля плоская, что звезды кино — ящеры, а случайная пиццерия — база сексуального рабства, и все из-за комментариев, прочитанных в интернете. Итак, как нам преодолеть эту глубоко укоренившуюся часть человеческой натуры? Как правильно применять байесовское мышление? Экстраординарные высказывания требуют экстраординарных доказательств Для мотивированных рассуждений решение очевидно: самосознание. Хотя предвзятость подтверждения обычно незаметна для нас, ее физиологические триггеры более очевидны. Есть ли человек, слыша о котором, вы стискиваете зубы, а ваша кровь вскипает? Социальные или религиозные убеждения, которые вам дороги настолько, что вы считаете смехотворным даже обсуждать их? У всех нас есть какое-нибудь глубокое убеждение, которое заставляет нас немедленно занять оборонительную позицию. Это не означает, что убеждение на самом деле неверно. Но это значит, что мы уязвимы к плохой аргументации по поводу этого убеждения. И если вы научитесь определять у себя соответствующие эмоциональные сигналы, у вас будет больше шансов объективно оценить доказательства или аргументы другой стороны. Впрочем, лучшее средство от некоторых байесовских ошибок — точная информация. Именно это помогло мне в битве против ипохондрии. Изучение числовых вероятностей болезней, которых я боялась, означало, что я могу справиться с рисками так же, как и в покере. Уставший от моего невротизма друг оценил приблизительные шансы того, что кто-то моего возраста, пола и истории болезни подцепит эту смертельную амебу после купания в этом конкретном озере. «Лив, вероятность этого значительно меньше того, что ты сделаешь королевский флеш дважды подряд, - сказал он. - Ты сыграла тысячи партий, и этого никогда не случалось ни у тебя, ни у кого-то другого, кого ты знаешь. Перестань беспокоиться об этой гребаной амебе". Если бы я хотела сделать еще один шаг, я могла бы, применив к этой априорной вероятности формулу Байеса, умножить ее на доказательную силу моих симптомов головного мозга. Чтобы сделать это математически, я бы взяла обратную ситуацию: насколько вероятны мои симптомы без амебы? (Ответ: очень вероятны!) Поскольку головные боли бывают у людей постоянно, это очень слабые доказательства амебной инфекции, и поэтому апостериорная вероятность остается практически неизменной. И это важный урок. Когда речь идет о статистике, легко сосредоточиться на жареных заголовках, таких как «тысячи людей погибли от терроризма в прошлом году», и забыть о другой, такой же важной части уравнения: число людей, которые не погибли от него в прошлом году. Иногда энтузиасты заговора попадают в подобную статистическую ловушку. На первый взгляд, оспаривать некие устоявшиеся убеждения — хорошая научная практика, это может раскрыть несправедливость и предотвратить повторение системных ошибок в обществе. Но для некоторых доказательство, что главенствующая точка зрения ошибочна, становится всепоглощающей миссией. И это особенно опасно в эпоху интернета, когда поиск в Google всегда подбрасывает что-то, что соответствует вашим убеждениям. Правило Байеса учит, что экстраординарные высказывания требуют экстраординарных доказательств. Тем не менее, для некоторых людей чем менее вероятно объяснение, тем более вероятно, что они этому поверят. Возьмите тех, кто утверждает, что Земля плоская. Они исходят из представления, что все пилоты, астрономы, геологи, физики и инженеры GPS в мире участвуют в заговоре, чтобы ввести общественность в заблуждение относительно формы планеты. Априорная вероятность этого сценария, учитывая все другие мыслимые возможности, чрезвычайно мала. Но, что совершенно дико, любая демонстрация противоположной точки зрения, какой бы сильной она ни казалась, еще больше укрепляет их мировоззрение. Безусловная неопределенность Если и есть хоть одна вещь, в которой мы благодаря Байесу можем быть уверенными, так это то, что ни в чем нельзя быть уверенными абсолютно. Как космический корабль, пытающийся достичь скорости света, апостериорная вероятность может только приближаться к 100% (или 0%), но никогда не сможет достичь этого показателя. Когда мы говорим или думаем: «Я уверен на 100%!» — даже в отношении чего-то очень вероятного, как шарообразная форма Земли, — это не просто глупость, это фактическая ошибка. Говоря так, мы утверждаем, что в мире нет доказательств, какими бы сильными они ни были, которые способны изменить наше мнение. И это так же смешно, как утверждать: «Я знаю все обо всем, что когда-либо могло произойти во Вселенной», потому что всегда есть нечто неизведанное, что мы не можем себе представить, какими бы знающими и мудрыми мы ни были. Именно поэтому наука никогда официально ничего не доказывает — она просто ищет подтверждения или опровержения существующих теорий, пока степень уверенности не приблизится к 0% или 100%. Это должно служить напоминанием о том, что мы всегда должны допускать возможность поменять мнение, если появятся достаточно сильные доказательства. И самое главное, мы должны смотреть на наши убеждения реально: это просто еще одна априорная вероятность, дрейфующая в море неопределенности.
__________________
Твори Любовь ЗДЕСЬ и СЕЙЧАС! ЗАВТРА может быть ПОЗДНО! |
![]() |
![]() |
![]() |
Закладки |
|
|
![]() |
||||
Тема | Автор | Раздел | Ответов | Последнее сообщение |
вероятность. теория вероятности. случайность или детерминизм. | Феникс Джонатанович ДонХуанЦзы | 3.4.2 наука | 0 | 16.01.2025 17:43 |
Теория игр | Rombus | 2.2 Математика | 0 | 25.07.2019 10:55 |
Теория Вероятности и Математическая Статистика | Скоморох | 2.2 Математика | 2 | 10.11.2006 22:17 |