Площадь под кривой нормального
распределения вероятности шириной в 1 стандартное отклонение с каждой стороны от среднего значения равна 68 % всей площади под этой кривой.
При благоприятной позиции в цикле
распределение вероятности сдвигается вправо, и перспектива доходности склоняется в нашу пользу.
Эти прогнозы могут встраиваться в структуру стратегий в форме смещённых
распределений вероятности либо в виде индикаторов технического и фундаментального анализа.
Это утверждение верно для физических величин, имеющих независимое
распределение вероятности, но не для социальных.
Совокупность исходов может, в долгосрочной перспективе, регулироваться
распределением вероятностей, а вот касательно результата отдельно взятого события может быть большая неопределённость.
Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать
Карту слов. Я отлично
умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!
Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Вопрос: кашубский — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?
Большинство людей считает, будто успешно планировать будущее можно, формулируя мнение – возможно, с использованием
распределения вероятности – о том, что должно произойти.
Иными словами, прохождение через цикл репозиционирует
распределение вероятности, управляющее будущими событиями.
А в IT из-за высокой неопределённости, связанной с исполнением задачи и длинного хвоста
распределения вероятности выполнения, мы, как правило, не можем уверенно выделить этапы, являющиеся ограничениями.
Такого рода события, получившие поэтическое название «чёрных лебедей», находятся за пределом той усечённой кривой
распределения вероятностей, в соответствии с которой мы выстраиваем наши жизни.
При этом полосы выигрышей следует разделить на длинные (по сравнению со средним значением
распределения вероятности) и менее длинные, и только затем искать зависимость между размером выигрышных сделок.
Случайный процесс, образующий временной ряд X1, X2, X3…Xt (буква X обозначает переменную, содержащую определённую рыночную информацию, например, по динамике курсов валют, а, цифры – 1,2,3…t –моменты времени), называется строго стационарным (или, как ещё говорят, стационарным в узком смысле), если совместное
распределение вероятностей всех переменных X1,X2, X3…Xt точно такое же, как и для наблюдений X1+T,X2+T, X3+T…X t+T (где t=t2-t1 – временной лаг).
Следовательно, если бы данные были сгенерированы конкретным процессом с известным
распределением вероятностей, то мы могли бы уверенно идентифицировать аномалию и наблюдать за отклонением данных.
Один из самых интересных результатов – то, что
распределение вероятности экономических колебаний не является нормальным, у него так называемый толстый хвост.
По нему можно было оптимизировать резервы, если знать
распределение вероятности срыва поставок, выхода из строя оборудования, статистику невыхода персонала на работу и т. д.
Таким образом, будет построено эмпирическое
распределение вероятностей реализуемой доходности портфеля облигаций.
Но если мы изменим правила игры и начнём ставить на конкретные числа от 1 до 6, то
распределение вероятностей выпадения удачного исхода сильно изменится.
Его можно назвать аномальным значением, аномалией или разницей, причём любой из этих терминов относится как к наблюдаемым данным, так и к возможному основному
распределению вероятностей, которое генерирует данные.
Маловероятно, что закономерность отклонений или аномальных значений данных является случайным отклонением лежащего в основе
распределения вероятностей.
В контексте оценки аномалий данных важно понимать
распределение вероятности и её вероятность.
При отсутствии признаков отклонения от
распределения вероятностей аномалии данных часто игнорируются.
И напротив, по мере приближения к краям
распределения вероятность правильного ответа возрастает.
Возможность появления больших средних квадратичных отклонений данных измерений, не зависимо от причин их генерирующих, и как следствие появление больших ошибок вычисления средних (больших 100%) приводит к необходимости использования несимметричных доверительных интервалов и несимметричных функций
распределения вероятности.
Виртуальность присуща всему спектру возможных состояний элементов структуры микрочастиц, описываемых не конкретными числами, а волновой функцией, характеризующей закон
распределения вероятностей возможных значений каких-либо физических величин.
Энтропия в математической статистике даёт меру неопределённости
распределения вероятностей событий.
Соответственно, при отрицательной (левосторонней) асимметрии правая ветвь плотности
распределения вероятностей случайной величины будет «короче» левой ветви (рис. 1.21 и 1.22).
При одном и том же стандартном отклонении чем больше эксцесс, тем «тяжелее» ветви плотности
распределения вероятностей случайной величины (рис. 1.23).
Определение распределения состояний: Результат среднего значения QIF даёт информацию о
распределении вероятностей состояний кубитов в системе.
Чтобы обозначить это различие с помощью философских терминов, отметим, что
распределение вероятностей является эпистемологическимфеноменом, описывающим состояние наших знаний, а не онтологическим, который описывал бы некоторое объективное свойство реальности.
Обучающие примеры берутся из некоторого, как правило, неизвестного
распределения вероятностей (считающегося репрезентативным для пространства событий), и от обучающегося требуется построение общей модели этого пространства, способной давать ему в новых случаях отличающиеся достаточной точностью прогнозы.
Исследователи воспользовались методами, применяемыми в статистике и в системах компьютерного зрения, чтобы объединить результаты измерений, учитывая при этом степень их неточности (модель произвольного
распределения вероятностей) при помощи метода, известного как «фильтрация частиц».
В самом общем случае имеется некоторое дискретное
распределение вероятностей того, с каким результатом закончится очередная сделка (игра).
Категории, показанные на горизонтальной оси, представляют собой существующее
распределение вероятностей, учитывающее 100% возможных наблюдений.
Используется, когда по каким-то причинам не удаётся получить искомое
распределение вероятностей по всем вариантам развития событий.
Он, боясь опасностей и неприятностей, прячется от жизни, сужая
распределение вероятностей событий, тем самым снижая возможность осуществления самых благоприятных исходов.
Применение только статистических моделей, на основе информации «работоспособность – отказ» и только формального модельного подхода к
распределению вероятностей отказа, тогда как на самом деле необходимо полноценно использовать данные эксплуатации.
Таким образом, вероятностное описание поведения объекта исследования и, в частности, элемента статистического ансамбля, представляет собой
распределение вероятности интересующего нас события по значениям величины, характеризующей это событие в рамках выбранной нами модели.
При отсутствии знания в наших моделях будет одно
распределение вероятностей прогнозируемых результатов, а при его наличии совсем другое.
Мы постоянно меняем
распределение вероятностей событий в мире, даже сейчас это происходит.
Не зря его графики
распределения вероятности расширили вариации кривых.
Закон вероятностного
распределения вероятностей, вторая функциональная производная событийного ряда.
Такое
распределение вероятностей неизбежно.
Они сливались в тонкие линии зелёного, красного и синего, делая теплее ледяную поверхность астероида, маня красотой математических кривых и линий
распределения вероятностей.
Да и получение некоторых характеристик
распределения вероятностей существенно отличается от получения этих характеристик при полном рассмотрении комплекта полученных статистических данных (мы указали на особенное вычисление среднего значения).
Когда появились первые пророки,
распределение вероятностей перестало быть классической гауссианой – прежде невозможные события стали просто маловероятными, маловероятные оказались более вероятными, понимаете?
Распределение вероятностей действительно изменится, но случайным образом.
Всякий раз
распределение вероятностей задаётся, как, собственно, всегда в математике, начальными и граничными условиями.
Скажем, у вас температура, вы принимаете лекарства, но при этом думаете: «Не хочу болеть, пусть я завтра проснусь здоровым!» Ваше желание, желание сознательного наблюдателя, немного изменяет
распределение вероятностей происходящих событий.
Затруднительно получить достоверные данные о вероятности проявления побочных эффектов препаратов тестостерона, его аналогов, гормона роста и прочих, а также
распределение вероятности возможных побочных действий по силе их проявления.
Счёт Z – это просто число стандартных отклонений, на которое данные отстоят от среднего значения нормального
распределения вероятности.