Задачка

mrmarone @ 22.12.2013
У меня получилось 86.94%

вычисления и формулы в студию

Ганс_Дитрих_Геншер @ 22.12.2013
вычисления в студию

Я считал дважды. Сначала монте-карло. Получилось 86.9
Потом так http://www.r-tutor.com/elementary-statistics/probability-distributions/binomial-distribution
Числа такие
19 2.714495e-05
18 0.0003812095
17 0.002535872
16 0.01062126
15 0.03140199
14 0.0696305
13 0.1200874
12 0.1648404
11 0.1827579
10 0.1651001
9 0.1220305
> sum
[1] 0.8694143

какой size брал при биномиальном распределении? А монте-карло здесь вообще не подходит

Ганс_Дитрих_Геншер, у тебя среднее в районе 11.4 побед. Это 60% ИТМ в среднем. У меня среднее около 11 побед. Это эколо 58%. У меня ближе к реальному итм получается. Ты скорее всего ошибся итм.

Кстати я лишнее слагаемое посчитал. Нужно еще вычесть 12.2% и получится 74.9%

Ганс_Дитрих_Геншер @ 22.12.2013
какой size брал при биномиальном распределении? А монте-карло здесь вообще не подходит

подходит. я прогнал 1кк серий по 19 игр и посчил сколько в среднем выигрывает. Чему тут не подходить то? Он же сходится к МО.

size = 19, prob = 0.575

UPD

для 60% итм получается 81.4

mrmarone @ 22.12.2013
Ганс_Дитрих_Геншер, у тебя среднее в районе 11.4 побед. Это 60% ИТМ в среднем. У меня среднее около 11 побед. Это эколо 58%. У меня ближе к реальному итм получается. Ты скорее всего ошибся итм

Кстати я лишнее слагаемое посчитал. Нужно еще вычесть 12.2% и получится 74.9%



подходит. я прогнал 1кк серий по 19 игр и посчил сколько в среднем выигрывает. Чему тут не подходить то? Он же сходится к МО.

size = 19, prob = 0.575

ну так 74,9 или 86? Ты уж определись

Ганс_Дитрих_Геншер @ 22.12.2013
ну так 74,9 или 86? Ты уж определись

74.9 для итм 57.5%
и твой ответ для 60%

mrmarone @ 22.12.2013
74.9 для итм 57.5%
и твой ответ для 60%

да, я уже понял, что неправильно посчитал, но 74,9 звучит как-то сомнительно, тем более, как же быть с твоим монте-карло в этом случае?

mrmarone @ 22.12.2013
74.9

Ганс_Дитрих_Геншер @ 22.12.2013
да, я уже понял, что неправильно посчитал, но 74,9 звучит как-то сомнительно, тем более, как же быть с твоим монте-карло в этом случае?

0.746485 по монте-карло. Но это около 10 секунд прога работала. Можно загрузить еще в 10 раз и сойдется с обычными расчетами.

да, согласен с 74, но считал по другому:

есть такая функция такая
ОТРБИНОМРАСП

Возвращает отрицательное биномиальное распределение. ОТРБИНОМРАСП возвращает вероятность того, что случится число_неудач неудачных испытаний, прежде чем будет достигнуто число_успехов успешных испытаний, при том условии, что вероятность успешного испытания постоянна и равна значению аргумента вероятность_успеха. Эта функция подобна биномиальному распределению, за тем исключением, что количество успехов фиксированное, а количество испытаний — переменное.

Чем удобно - позволяет не считать 19 партий, а останавливает вычисления именно по достижении нужного числа побед

mrmarone @ 22.12.2013
0.746485 по монте-карло. Но это около 10 секунд прога работала. Можно загрузить еще в 10 раз и сойдется с обычными расчетами.

0,747383789 по формуле, вполне достаточная точность для мк