Comments 101
Рассмотрим следующий эксперимент: подбрасываем две монетки и смотрим на то, какими сторонами они выпали. Можно было бы сказать, что в данной задаче всего три исхода: две решки, два орла и орёл и решка. Если предполагать, что все исходы равновозможны, то получается, что вероятность выпадения двух орлов равна 1/3.
Тут на самом деле 4 исхода:
- два орла
- две решки
- левая — орел, правая — решка
- левая — решка, правая — орел
Тем не менее, часть "Пример вероятностного пространства, не соответствующего физическому миру" получилось ошибочной и требует исправления.
Это вопрос правильности построения вероятностного пространства, и, да, исходов именно 4.
Откуда и ошибка в построении пространства.
Если для меня эти монетки неразличимы, то я не могу различить «орёл и решку» и «решку и орёл».
Постройте таблицу(2*2 для двух монеток) — получите искомое пространство. И никакой проблемы с "неразличимостью" монеток.
Как вам различить «орёл и решку» и «решку и орёл»? Никак.
Неразличимостью кажущейся — их можно бросить последовательно и получить "1Р 2Р" "1О 2О" "1Р 2О" и "1О 2Р" — вот и искомые исходы.
Повторяю: Ваш раздел "Пример вероятностного пространства, не соответствующего физическому миру" необходимо переписать. Там ошибка в построении пространства, а не в том, что, мол "математика не соответствует реальности".
Почему сразу «ошибка» и «переписать»? Автор привел пример вероятностного пространства (2 решки, орел и решка, 2 орла) с вероятностями по 1/3.
Ошибка именно в том, что это не то пространство, которое образует независимый бросок двух монет. Повторюсь:
""1Р 2Р" "1О 2О" "1Р 2О" и "1О 2Р" — вот и искомые исходы." — вот это реальное пространство того примера. 4 исхода, не три. 1/4 для двух решек, 1/4 для двух орлов, 2/4 для "орёл и решка".
Все последующие его выводы из неверного основания невалидны, даже если результат он выписывает правильный. Логика, первый курс института.
Другое дело, что в этом случае мне непонятно, с чего автор взял, будто эти события равновероятны. Очевидно, что это не так.
Это пример неправильно суждения. Там об этом подробно написано:
Если предполагать, что все исходы равновозможны, то получается, что вероятность выпадения двух орлов равна 1/3. Математика не запрещает нам рассматривать такое вероятностное пространство, но экспериментальная проверка подсказывает, что в физическом мире ответ скорее ближе к 1/4. Поэтому не стоит по умолчанию предполагать все исходы равновозможными, иначе мы получим 1/2 в ответ на вопрос о вероятности встречи динозавра.
Постройте таблицу(2*2 для двух монеток) — получите искомое пространство. И никакой проблемы с «неразличимостью» монеток.
Нет никакого универсального способа построить «искомое пространство». Одну и ту же задачу могут с одинаковой успешностью описывать два разных разных вероятностных пространства и в этом нет никакого противоречия.
Неразличимостью кажущейся — их можно бросить последовательно и получить «1Р 2Р» «1О 2О» «1Р 2О» и «1О 2Р» — вот и искомые исходы.
А если нельзя? Представьте, что вы кладёте их в непрозрачный стакан, закрываете его рукой, трясёте и выбрасываете монетки (как делается с игральными костими).
alexzeed совершенно правильно написал, что нет никакой причины считать, что вероятностное пространство с тремя исходами не подходит. Более того, это именно пример того, как можно из общих соображений (равновероятность исходов) получить модель, не соответствующую реальности.
В мешке поровну белых и черных шариков. Далее два вопроса:
1) Из мешка не глядя вытащили один шарик. Какова вероятность, что он белый?
2) Из мешка собираются вытащить один шарик. Какова вероятность того, что вытащат белый?
Если я правильно понял ваш текст, то вы утверждаете, что первый вопрос некорректен, а второй ok. Если это действительно так, а не моя дислексия, то это занудство в пользу субъективной интерпретации, не имеющее отношения к правильности ответа.
Если же эксперимент заключается в том, что вы смотрите на шарНо ведь в условиях задачи написано «не глядя».
Теория вероятностей это такой математический аппарат, который, как вы верно сказали, работает с моделями. А вот интерпретация этих моделей, тем более их соответствие разговорным формулировкам, это не предмет изучения математики. Вы же, на мой взгляд, эти вопросы смешиваете и называете свою интерпретацию математической точкой зрения. Чтобы проиллюстрировать, что я не одинок с своём несогласии с вашей интрпретацией, я приведу цитату из ангийской википедии (выделение моё): Probability is a numerical description of how likely an event is to occur or how likely it is that a proposition is true. Ваша интрпретация вероятностей, на мой взгляд, описывает первую часть, о наступлении событий. Есть и другие интрпретации, отраженные во второй части, о достоверности утверждений об уже произошедших (пусть в результате случайного процесса), но ещё не известных событиях.
Как бы то ни было, важно подчеркнуть, что это не вопрос математической корректности, а вопрос интрпретации моделей.
А вот интерпретация этих моделей, тем более их соответствие разговорным формулировкам, это не предмет изучения математики.
Согласен, об этом написано в самом начале поста.
Вы же, на мой взгляд, эти вопросы смешиваете и называете свою интерпретацию математической точкой зрения.
Я исхожу из, как мне кажется, традиционной интерпретации вероятности, как характеристики случайного процесса (объективистский подход). Могут быть другие интерпретации, я не спорю, слово «вероятность» в разговорном языке имеет множество смыслов, и для некоторых из них применим аппарат теории вероятностей (например, Байесовый подход, субъективистский). Основной посыл всего моего занудства в том, что если из условия задачи нельзя однозначным образом определить, что является случайным и как устроено вероятностное пространство, то задачу нельзя (в математическом смысле) назвать корректной. Собственно и всё. Если в задаче (или в контексте) указано, что давайте вероятностью называть нашу уверенность в чём-то в условии неполной информации и описывать это всё в терминах теории теории вероятностей, то ОК. Но переход к этой интерпретации требует довольно нетривиальных усилий, иначе мы снова получим 1/2 в вопросе про вероятность встречи динозавра.
Вы правы, что об этом стоит более явно где-то упомянуть в тексте.
Думаю, что надо пояснить, почему я стал комменировать.
Вы сами можете придерживаться любой непротиворечивой трактовки математической модели вероятности. Это нормально, пока вы занимаетесь иследованиями или общаетесь с коллегами, которые могут вам возразить. Но пост написан в контексте
Каждый год я участвую примерно в сотне собеседований <...> собеседую абитуриентов
А вот если вы во время вступительного испытания спрашиваете об интерпретациях, и штрафуете за отличные от вашей как за "математически некорректные", то это (на мой взгляд) плохо.
А вот если вы во время вступительного испытания спрашиваете об интерпретациях, и штрафуете за отличные от вашей как за «математически некорректные», то это (на мой взгляд) плохо.
Тут я с вами соглашусь, что это было бы плохо, но к нам это, как мне кажется, не относится. Мы действительно («штрафуем» тут не самое точно слово) снижаем балл за математически некорректные (без ковычек) утверждения, но всегда объясняем в чём проблема и даем абитуриенту шанс исправиться, и все сомнения трактуются в пользу абитуриента. Но всё это касается значительно более прозаичных формулировок, вроде «независимые события — это события, вероятности которых не зависят».
В мешке поровну белых и черных шариков. Далее два вопроса:
1) Из мешка не глядя вытащили один шарик. Какова вероятность, что он белый?
2) Из мешка собираются вытащить один шарик. Какова вероятность того, что вытащат белый?
В обоих случаях неизвестно.
В первом случае кроме белых и чёрных могли быть также и другие шарики. Значит вероятность, что вытащенный шарик белый — от 0 до 50%.
Во втором случае ещё сложнее — к этому случаю добавляется также вариант, что в мешке вообще не было никаких шариков, ведь когда белых и чёрных ноль — это отвечает условию, что их поровну. Вероятность получается тоже от 0 до 50%, но с другим распределением.
В итоге в обоих случаях задача поставлена некорректно и позволяет назвать лишь диапазон вероятностей, а не точный ответ.
Если шар уже вытащили, но его цвет конкретно Вам еще неизвестен, то для Вас вполне оправдано сказать, что на 50% он черный. Проверяется так: берем миллион людей, даем им вытащить из миллиона мешков с одинаковым наполнением по одному шару, но не даем увидеть его цвет, затем спрашиваем, черный ли он. Примерно половина опрошенных ответят правильно, желает они того или нет.
Видимо предполагалось, что кроме положительного числа белых и равных ему числа черных шаров, других предметов в мешке нет.
Тогда в первом случае 50%, во втором от 0 до 50%, т. к. то, что шарик собираются вытащить, не значит, что его действительно вытащат, тем более белый. Люди часто много чего собираются сделать, но не делают.
Неверно. В первом вопросе ничего такого нет, а вот во втором сразу возникают сомнения. Это говорит о том, что второй вопрос сформулирован плохо.
Как минимум можно было заменить "Какова вероятность того, что вытащат белый?" на "Какова вероятность того, что вытащенный шарик будет белый?". Раз этого не сделали, это оставляет поле для размышлений. Неизвестно, вытащат ли этот шарик вообще.
попытайтесь дополнить условия
А если потом окажется, что автор имел ввиду другое? Если есть сомнения, тогда лучше указать, что задача может иметь разный ответ в зависимости от того, что имелось ввиду. Либо уточнить условия. Конечно, нужно при этом взвесить риски, а именно матожидание потери от неверно понятого условия. Если оно достаточно низкое, можно не уточнять.
Причём взвесить матожидание потери иногда может быть крайне важно в реальной жизни. Я могу привести в пример такую задачу:
- В газете без всякого обмана была опубликовали статья, что учёные нашли потенциальное лекарство от определённой болезни. Чтобы проверить его эффективность, они взяли выборку из 20 случайных заболевших людей. Известно, что без лекарств за 10 дней с вероятностью ровно 50% они выздоравливают, поэтому чтобы проверить эффективность лекарства, они разбили их на 2 группы по 10 человек — первой давали лекарство, второй нет. Через 10 дней во второй группе выздоровела ровно половина (5 человек), что соотносится с тем, что без лекарств половина выздоравливает. Но в первой группе, которой давали лекарство, выздоровели все (10 из 10).
Вопрос: какова вероятность, что это на самом деле совпадение, и лекарство не работает?
Если не уточнить условия, неверный ответ может привести к плохим последствиям. Ответ, что вероятность, что лекарство работает с вероятностью 1023/1024 здесь будет не просто ошибочным, а ужасным и максимально неверным.
На самом деле задача сформулирована некорректно. В реальной жизни при таких условиях вероятность, что лекарство действительно помогло, крайне мала. Это связано с тем, что подобных исследований могло быть проведено очень много, и в большинстве из них результатов не было. Но поскольку исследований много, даже если лекарство не работало, в небольшой части из них могли выздороветь все 10 человек. Фишка в том, что о тех исследованиях, в которых это не произошло, в газете не написали, а где произошло — написали, что могло создать впечатление, что вероятность, что лекарство работает, крайне высока. В реальности неизвестно, работает ли лекарство, т. к. недостаточно данных для оценки вероятности. Думать, что оно точно работает, будет большой ошибкой.
Тем не менее, если увеличить выборку хотя бы в 2–10 раз, то уже можно было бы принять эти исследования всерьёз.
Если сейчас имеем некоторое состояние, к которому из прошлого можно прийти несколькими путями, на сколько зависит будущее от каждого из путей прошлого?
К примеру в задаче о трех дверях какова разница в вероятностях у игрока, который играет с самого начала, и игрока, который подключается, когда одна дверь уже открыта ( и он о прошлом ничего не знает )?
В задаче о трёх дверях у игрока нет вероятности. Вероятность — это характеристика события. Попробуйте задать вопрос в математических терминах.
Каков средний выигрыш? Тут экспоненциально малая вероятность и экспоненциально большой выигрыш.
Автор так и написал в статье, что эти парадоксы не являются парадоксами, а скорее просто задачи, имеющие для некоторых людей неинтуитивный ответ.
В Вашем случае в реальной жизни никто не сможет выплатить бесконечный выигрыш, поэтому суммарно матожидание выигрыша тоже не будет бесконечным, а может быть очень малым.
При первом выборе у нас три возможных варианта:
1. Мы выбрали дверь с призом.
2. Мы выбрали дверь с первой козой.
3. Мы выбрали дверь со второй козой.
Ведущий открывает дверь с козой.
В первом случае смена двери приведет к проигрышу. Во втором — к выигрышу. И в третьем — к выигрышу. Таким образом, стратегия «поменять выбор» в двух вариантах из трех приведет к выигрышу. А стратегия «остаться при своем выборе» — только в одном варианте из трех.
Но разве смена или не смена выбора не является отдельным экспериментом?
Первый эксперимент — выбор из трёх дверей. Он ничем не заканчивается, так как измерение так и не было выполнено.
После незавершённого первого эксперимента проводится второй — выбор из двух дверей.
Укажите на ошибку в рассуждениях, пожалуйста.
Попробую.
Ситуация: я стою перед выбором из трёх вариантов. Один из вариантов выигрышный. Я выбираю наугад и выигрываю с вероятностью ⅓ или проигрываю с вероятностью ⅔. Выяснять мы это, конечно, не будем.
Вместо проверки, мне показывают заведомо проигрышный вариант.
Новая ситуация: я остаюсь перед выбором из двух вариантов. Один из вариантов выигрышный. Я выбираю наугад и, "очевидно", выигрываю с вероятностью ½ или проигрываю с той же вероятностью.
Я знаю, что это не так. Об этом говорят несколько источников и мой, с позволения сказать, численный эксперимент.
К сожалению, где моя ошибка я понять не могу.
Новая ситуация: я остаюсь перед выбором из двух вариантов. Один из вариантов выигрышный. Я выбираю наугад и, «очевидно», выигрываю с вероятностью ½ или проигрываю с той же вероятностью.
Разница в том, что у этих двух вариантов неодинаковая вероятность (приз же не перераспределяли после 1-й попытки). Вероятность приза в изначально выбранной двери равна 1/3, вероятность приза при смене двери равна 2/3, т.к. по факту при смене двери выбираешь не одну дверь, а все, кроме 1-й (т.е. 2 в случае 3 дверей).
Некоторым помогает понять пример с заведомо гораздо большим количеством дверей. Например, у нас изначально 100 дверей, за одной приз. После 1-й попытки ведущий открывает 98 заведомо пустых дверей. Вероятность приза за изначально выбранной дверью 1/100. Если после попытки сменим выбор, то мы как бы разом выбираем все остальные 99 дверей (из которых 98 ведущий уже исключил), так что вероятность выигрыша станет 99/100.
О, спасибо, с сотней дверей, действительно, понятней.
Особенно, в сочетании с:
В этой формулировке легко показать, что если игрок выбирает случайную дверь, то не важно, каким образом выбирается дверь, за которой находится автомобиль.
Получается, что если мы подчиним выбор дверей строгим правилам, то ситуация не поменяется, потому что случайность в этом процессе — замешивание приза.
Если же мы будем менять местами 2 двери, а третья будет оставаться проигрышной всегда, то и вероятность автоматически выравнивается до ½. Несмотря та то, что с точки зрения выбирающего ничего не поменялось.
А с парадоксом "спящая красавица" разве вероятность выпадения решки не 2/3? То есть если рассуждать, то у нас есть три вида пробуждения:
- Пробуждение от орла.
- Первое пробуждение от решки.
- Второе пробуждение из-за выпадения решки.
Раз двум из трёх пробуждений мы обязаны решки, то и вероятность что выпала решка, когда я проснусь, равна 2/3.
habr.com/ru/post/493800
Чисто математически куски теста общем весом 1кг — тоже кое-никакое вероятностное пространство с вполне законной вероятностной мерой. Но ведь Вы имеете ввиду некоторую конкретную метафизическую интерпретацию, не правда ли? Так вот она, вроде как, пока не может быть построена без противоречий принятой сейчас системе логики и философии.
Почему бы и нет: эксперимент можно, по крайней мере мысленно, повторить бесконечно раз и нет никаких оснований считать, что предельная частота орла не будет равной 1/2.
В этот момент вы предполагаете, что эксперимент включает в себя подбрасывание монетки. Т.е. вы будете повторять подбрасывание и таким образом отвечать на другой вопрос: «какая вероятность того, что в результате этого эксперимента монетка лежит орлом вверх». Если же вы спрашиваете про конкретную монетку, которая уже упала, то в рамках классической физики она уже упала какой-то стороной и вероятность (как характеристика случайного процесса) к этой ситуации не применима. Можно говорить только о вашей уверенности. Это соответствует Байесовской интерпретации, субъективистской. Например, если вы не видели, какой стороной упала монетка, то для вас уверенность в орле — 1/2, а находящийся в той же комнате человек, который видел монетку до того момента, как вы накрыли её рукой, будет считать по-другому — для него эта уверенность будет либо 1, либо 0.
Чисто математически куски теста общем весом 1кг — тоже кое-никакое вероятностное пространство с вполне законной вероятностной мерой.
Я бы назвал это очень спорным утверждением)
Итак важно, что я знаю, как монетка оказалась у меня в ладони: она туда упала после ее подбрасывания. Это важно и является частью эксперимента. Если бы мне ее туда положил мой друг, то в некоторых случаях я бы уже не прибег к вероятностным утверждениям.
Никакой научной теории физической вероятности пока еще не создано, поэтому
то в рамках классической физики она уже упала какой-то стороной и вероятность (как характеристика случайного процесса) к этой ситуации не применима.— не более чем субъективное мнение отдельно взятого человека, увы.
Модель с тестом отвечает всем аксиомам дискретной вероятностной меры: неотрицательные веса в сумме дающие единицу. Спорьте, пожалуйста.
Вы привели в пример тесто, как подтверждение существование вероятностного пространства в физической действительности. А теперь говорить про модель. То, что некоторую модель теста можно обозвать вероятностным пространством, я не спорю. Ваше же исходное утверждение не про математический объект, а про совершенно конкретный физический.
Итак важно, что я знаю, как монетка оказалась у меня в ладони: она туда упала после ее подбрасывания. Это важно и является частью эксперимента. Если бы мне ее туда положил мой друг, то в некоторых случаях я бы уже не прибег к вероятностным утверждениям.
Монетку вы подбросили сами, но ваш друг видел результат, а вы нет. Скажете ли теперь, что монетка с одинаковой вероятностью повёрнута любой из её сторон в вверх?
научной теории физической вероятности
Я в принципе не понимаю, что вы подразумеваете под этими словами. Я утверждал только то, что в рамках классической физики монета не может находится в суперпозиции состояний, как это может случиться в квантовом мире. Вы хотите с этим поспорить?
Вы привели в пример тесто, как подтверждение существование вероятностного пространства в физической действительности. А теперь говорить про модель. То, что некоторую модель теста можно обозвать вероятностным пространством, я не спорю. Ваше же исходное утверждение не про математический объект, а про совершенно конкретный физический.
Реальный набор конечного числа кусков теста являются материальной моделью абстактной теории дискретных вероятностных пространств.
Монетку вы подбросили сами, но ваш друг видел результат, а вы нет. Скажете ли теперь, что монетка с одинаковой вероятностью повёрнута любой из её сторон в вверх?
Да, я могу говорить о вероятности, если не получал сигналы от друга. Повторив эксперимент миллион раз и попытавшись предсказать положение монетки, я ошибусь примерно в половине случаев. Повторив много раз серии по миллион экспериментов довольно точно получу нормальное распределения по величине разности между пяти стами тысячами и количеством угаданных случаев. Не вижу причин не использовать теорию вероятности для своих прогнозов.
Про физичность вероятности и невероятности того, что уже произошло — это распространенное заблуждение, не имеющее под собой научных доводов. Если у вас есть надежда в серии экспериментов вписаться в предельные теоремы теории вероятностей — пользуйтесь ей на здоровье и никого не слушайте.
Реальный набор конечного числа кусков теста являются материальной моделью абстактной теории дискретных вероятностных пространств.
Про физичность вероятности и невероятности того, что уже произошло — это распространенное заблуждение, не имеющее под собой научных доводов. Если у вас есть надежда в серии экспериментов вписаться в предельные теоремы теории вероятностей — пользуйтесь ей на здоровье и никого не слушайте.
Извините, но совсем запутался. Это набор терминов (первая цитата) просто не складывается у меня в голове в какое-то содержательное предложение. Более того, я уже даже не понимаю, что вы хотите мне доказать. С одной стороны вы приводите тесто как пример веротностного пространства, а с другой стороны говорите, что физичность вероятности — это заблуждение, не имеющее под собой научных доводов. Давайте так, если вы хотите называть тесто вероятностным пространством — называйте, я не против.
Да, я могу говорить о вероятности, если не получал сигналы от друга.
Можете, если под этим оцениваете свою субъективную оценку уверенности в том, какой стороной лежит монета. Как я уже написал, это Байесовская интерпретации теории вероятностей. При этом у вашего друга будет другая оценка.
Повторив эксперимент миллион раз и попытавшись предсказать положение монетки, я ошибусь примерно в половине случаев. Повторив много раз серии по миллион экспериментов довольно точно получу нормальное распределения по величине разности между пяти стами тысячами и количеством угаданных случаев. Не вижу причин не использовать теорию вероятности для своих прогнозов.
Ну так это сторого говоря другой эксперимент. Вы оцениваете вероятность того, что предскажете сторону монетки после бросания, т.е. включаете бросание монетки в эксперимент. И при повторении вы снова бросаете монетку. Я об этом и говорил, что вероятность предсказать монетку в таком эксперименте — 1/2. Но когда монетка уже выпала какой-то стороной, то вы тем же словом «вероятность» называете другую характеристику. До начала эксперимента — это объективная оценка вероятности (характеристика случайного процесса), а после — это ваша субъективная оценка вероятности (уверенность в исходе эксперимента на основе информации, которая вам доступна).
Ещё раз повторюсь: я не против того, чтобы вы называли свою субъективную оценку уверенности термином «вероятность», более того, такой подход используется в Байесовской интерпретации теории вероятностей. Моё исходное утверждение состояло только в том, что после того как монетка упала, никакого случайного процесса уже нет, а следовательно говорить о вероятности как о характеристике случайного процесса некорректно. Всё.
Ладно, думаю Вы умный парень и со временем разберетесь, о чем я Вам здесь писал. Замечу только, что мое субъективное мнение в эксперименте не имеет ровно никакого значения, а факт подбрасывание монетки наоборот — его существенная часть. Пусть я пытаюсь угадывать или наоборот — пытаюсь ошибаться, пусть даже я все время говорю «решка» — доля случаев, кода предсказанное сбудется, будет всегда стремится к половине.
Кажется Вы пытаетесь не решенную в науке проблему списать на мою неосведомленность содержанием википедии. Я был бы рад, если бы эта задача решалась так просто)
Конечно может: сравните точку зрения того, кто смотрит ваше видео про рулетку впервые, и мнение того, кто это видео уже смотрел.
Я не понимаю, какую нерешенную проблему вы имеете в виду. Но судя по всему википедию вы так и не прочитали. Ну ок предлагаю тогда завершить это обсуждение.
Есть ли вероятность в физическом мире — это странный вопрос, скорее философский, т.к. вероятность (в математическом смысле) — это совершенно конкретная характеристика вероятностного пространства (некоторой абстрактной структуры, тоже в физическом мире не существующей).Действительно, когда-то было только философским вопросом, и для других базовых математических понятий — чисел, геометрических примитивов тоже, сейчас нет. Сейчас это предмет изучения когнитивных наук, причем относительно простой, в сравнении скажем с изучением концептов, представления абстрактных и конкретных понятий, и подобных, и поэтому уже достаточно изученный. Это результаты, в основном, последних лет, поэтому они еще не стали достоянием широкой публики. Сами специалисты почесывают репу) как это все упорядоченно изложить в статьях, тем более переписать учебники по когнитивной психологии. Нужно их популяризировать, а это не просто, т.к. возникают вопросы этического плана, связанными с исследованиями психики. Это не то что физические открытия популяризировать, или математику. Чистые математики еще могут признать, что есть что-то там врожденное, но резко возражают против, что современная абстрактная математика к этому имеет серьезное отношение. Прикладные более благосклонно относятся, т.к. сами часто занимаются численным моделированием, или даже нейросетевым. Но это не так, имеет прямое отношение, как показывают нейровизуализационные наблюдения за математиками думающими о самых высоких мат. понятиях), а также клинические случаи отклонений.
В той же публикации за авторством Sergey_Kovalenko делал комент, что как и для чисел сейчас, в результате исследований в области когнитивной нейропсихологии, выясняется, что у детей и животных имеется интуитивное представление о вероятности. В этом отношении получается прав И. Кант со своими представлениями об априорности происхождения математического знания. Это установлено, как для чисел (см. этот комент со ссылками на источники, если тема интересна), так и для геометрических примитивов — линий, углов, и тд. Что это означает для понимания вероятности? Что какое-бы определение вероятности (в виде обобщения в некотором контекста) мы не давали, в конечном итоге, как и с числами и геометрическими примитивами, смысл (семантика) этого понятия возникает благодаря этому интуитивному чувству. В противном случае человек просто не понимал бы о чем идет речь, и не мог целенаправленно решать даже простые задачи связанные с вероятностью. Хотя мог дать точное зазубренное определение вероятности, операций с ней, и тд. Это аналогично тому, как если-бы предложить, например, дальтонику решать задачи с цветом, который он не воспринимает. Или вообще слепому визуальные задачи. Отличие в том, что вероятность, как и числа связаны с более высокоуровневым чувством нежели цвет. Ближе к эмоциональным ощущениям, но более интуитивному по восприятию. Пока точно не установлены нейронные корреляты этого чувства, как в случае с чувством численности, и соответственно не воспроизведено его возникновение на модельных искусственных нейросетях. Сложность в том, что для изучения чувства численности и геометрических примитивов достаточно статических данных, напр, изображений, для изучения вероятности нужны динамические. Но это дело времени. В этой области действуют общие нейрофизиологические закономерности.
Можно задаться вопросом, а откуда это чувство берется в нейросетях мозга? Сами нейроны, нейросети и нервная система в целом продукт эволюции, приспособления видов к выживанию в условиях Земли. Но как представления геометрических примитивов, чисел и вероятностей появились в нейросетях? Логичным кажется, что эволюция каким-то образом считала их с некоторой математической структуры реальности, закодировала в сетях, и передает наследственно. Но, нет. Наследственно передается структура нейросетей, которая предполагает только предрасположенность к этим возможностям. Это общий момент связанный с ощущениями. Даже все цвета в деталях дети уверенно начинают воспринимать ближе к году. Перед этим происходит предобучение, связанное с ростом сетей и адаптацией к окружающим условиям. Это неразрывные процессы. Тем более это относится к таким высокоуровневым чувствам, какими являются математические примитивы. Если условия среды другие, то эти чувства вообще могут не появиться. К примеру, если птенцов выращивать только при черно-белом свете, то они не будут воспринимать цвета, когда вырастут. Представьте развитие детенышей в виртуальной среде в которой нет границ, а только полутона. Вероятно, не сформируются представления о линиях, как границах, и будет затруднено выделение отдельных объектов. Можно еще привести подобные аргументы, как экспериментального, так и теоретического характера, связанные с повышенной нейропластичностью структур мозга, особенно, в период его роста. Нет оснований к утверждениям о предрасположенность сетей к каким-то определенным математическим аспектам реальности. Скорее это внутренние свойства самих биологических сетей. По, крайней мере, так можно интерпретировать результаты моделирование на ИНС, со структурой подобной биологическим сетям мозга, возникновение чувства численности. Оно возникает спонтанно при обучении распознаванию зрительных сцен, без какого-либо целенаправленного обучения счету, и тп. Для ИНС с определенной архитектурой также можно доказать некоторые их мат. свойства связанные с обучение, сходимостью, аппроксимирующими возможностями, и тп. Но они всегда будут ограниченными для решения определенных задач. В реальности может не быть никаких чисел, вероятностей, и вообще любых матструктур в каком-либо виде. Как утверждал Кант она состоит из «вещей в себе», а нам они доступны лишь как субъективные переживания в виде цветов, чисел и вероятностей)
Какова вероятность того, что гуляя по улице вы встретите динозавра?Не такой уж глупый анекдот) и блондинки которые оценивают эту вероятность) 50 на 50 это априорная оценка вероятности, при условии отсутствия любой информации связанной с динозаврами. Привет Байесу. Далее можно ее уточнять. Но эта оценка как раз интуитивная. Кроме того, в широких массах есть представление о статистике, по которой случайными событиями считаются именно равновероятные, и только. Не раз встречался с этим на форумах, особенно в дискуссиях на тему происхождения и эволюции жизни, в статистических выкладках ее опровергателей из народа. Это такое когнитивное смещение связанное видимо с впитываемыми с детства требованиями к честности монеток, игральных костей, рулеток, и тд, наблюдаемыми в жизни, искусстве, науке, и порицания их нечестности. Честные значит равновероятные, а значит случайные, и наоборот, не равновероятные, значит не случайные, без учета возможных корреляций. Но в жизни и природе, для сложных феноменов, реализуются, или не реализуются, как правило «нечестные» варианты исходов, типа, 0.899 — достаточно вероятный, или 0.021 — мало вероятный, но оба случайные. В обыденном же сознании они могут воспринимаются не как случайные, а как детерминированные. Этакое народное огрубление статистических свойств.
Я думаю, что всем ясно, что это не 1/2.
. В этом отношении получается прав И. Кант со своими представлениями об априорности происхождения математического знания.
У А.Пуанкаре есть несколько книг о природе науки. Он довольно подробно разбирает как те или иные математические примитивы связаны с примитивами восприятия. В частности восприятие твердых и статичных предметов связано с геометрией. Жидкие-же субстанции дали для арифметики и геометрии меньше материала.
Почему нельзя?Потому что я написал фигню) Логицизм это попытка обоснования основ математики с помощью логики. А не наоборот, как написал, вот такая описка, сорри. Спасибо, что заметили противоречие.
Ну да, есть невыводимые истинные утверждения. Чему это мешает?Конечно есть, аксиомы евклидовой геометрии обобщения опыта имевшегося на то время. Логически их никак нельзя доказать. Даже сами геом. примитивы это обобщения опыта построения и измерения геометрических объектов. Когнитивные исследования показывают, как такие обобщения возникают фактически из свойств нейросетей. А те в свою очередь результат исследования реальности эволюцией за весь период развития жизни на Земле. Самой примитивной операцией — сравнением непрерывных величин, обладали древние простейшие, использовавшие ее в механизмах хемотаксиса и «чувства кворума». Отсюда пошла математика) если очень кратко.
теория вероятности не выдерживает тест на фальсифицируемость
Интересная мысль. Слишком общие понятия часто заставляют глючить всякие тесты.
Наверное какие-то утверждения всетаки поддаются этому тесту. ???
Автор комментария про фальсифицируемость не очень хорошо понимает, что означает фальсифицируемость. Фальсифицируемость — это свойство теории в смысле "гипотеза", а не в том смысле, в каком это слово используется в словосочетании "теория вероятности" (т.е. само утверждение — некорректно). Изначально фальсифицируемость предлагалось применять для теорий объясняющих эмпирические знания (математика на это не претендует), но в целом можно использовать и для произвольных предположений. Так вот, любая математическая теорема фальсифицируема — всегда можно указать место, в котором доказательство неверно. Это же касается и математических гипотез — можно привести доказательство её опровержения. В том числе это касается и теорем из теории вероятности.
Про математические гипотезы наврал — в любой довольно богатой формальной теории есть недоказуемые верные утверждения, поэтому некоторые гипотезы не фальсифицируемы (первая теорема Гёделя)
Вот математические понятия, типа точки или бесконечной прямой в природе не существует. Поэтому и контр-примеры искать бессмыслено. С другой стороны каким-то загадочным образом незримая математика плотно связана со зримой физикой.
— тут еще мысль возникла — можно ли полагаться на фальсифицируемость? научна ли она? можно ли её фальсифицировать? ой ))))
Фальсификация — это возможность найти факты, которые не вписываются в теорию. Если потенциально такие факты можно найти, то теория фальсифицируема.
— тут еще мысль возникла — можно ли полагаться на фальсифицируемость? научна ли она?
Наблюдаемые факты противоречащие теории можно ожидать столетиями, напр, необъясняемое теорией тяготения Ньютона смещение перигелия Меркурия обнаружили через два с половиной века после создания теории. Что касается возможности экспериментального опровержения, то это мутное место, если речь о реальной постановке. Действительно, есть теория, не противоречивая, самосогласованна, подтвержденная наблюдениями и экспериментом. Иначе это и теорией не было бы. Теперь задание: в рамках этой теории найти эксперимент, кот. ее опровергает. Прелестно. Можно придумать эксперимент по ее опровержению в рамках другой, более общей теории. Например, классическую механику можно опровергнуть квантовым или релятивистским экспериментом. Но как опровергнуть клас. механику механическим опытом? Никак. Она себе не враг. Если придумаем такой эксперимент, то он не будет описываться законами класмеха. Это будет, или более общая теория, или конкурирующая теория. Пример, череда опровержений конкурирующих теорий света — корпускулярной и волновой. С апофеозом в виде опыта Араго по проверке опровержения Пуассона волновой теории Гюйгенса. Чем история закончилась известно, они счастливо сожительствуют в рамках корпускулярно-волнового дуализма элм. волн. А что же с классмехом? Ее опроверг оптический эксперимент Майкельсона-Морли, как случайный непредвиденный результат. Так обычно в физике и бывает. Если же речь только о принципиальной проверяемости теории экспериментом, то это было известно и до Поппера, это кредо эмпирического подхода, кот. еще Бэккон прописал.
Вот математические понятия, типа точки или бесконечной прямой в природе не существует. Поэтому и контр-примеры искать бессмыслено.Формально в математике та же бодяга, что и физике. Евклидова геометрия фальсифицируется не евклидовыми, т.е. более общей теорией. Но внутри нет, маттеории еще более самосогласованные, нежели физические. Если же выйти за пределы критерия мат. непротиворечивости, и посмотреть в сторону соответствия их реальности, то в этом отношении фальсифицируемы те мат. методы, которые применяются в физических теориях, когда они сами проверяются. Поэтому и Евклидову и Риманову геометрию можно считать прошедшими эту процедуру. Это же относится к теории вероятности. Что касается не используемых нигде мат. методов, даже, если доказана их непротиворечивость, то они канут в лету.
С другой стороны каким-то загадочным образом незримая математика плотно связана со зримой физикой.Почему загадочным? Универсальность и эффективность математического описания связана с тем, что основывается на самых простых признаках — геометрических, числовых, вероятностных примитивах. Если использовать аналогию с ИНС (сверточных), то это признаки выделяемые низкоуровневыми слоями сети. Условно говоря среднеуровневые соответствуют физическим объектам, а высокоуровневые целостным. Можно такой схемой проиллюстрировать:
Понятно, что примитивы нижнего слоя, «математического», позволяют описать все вышележащие, хотя бы приближенно. Но они не существуют, как самостоятельные объекты в изображениях. Есть похожие. Это соотносится, как абстракция геометрической линии и, например, линия грани кристалла. Средний слой, «физический», уже больше соответствует объектам на изображениях, как части целостных. Это слой «физического» описания мира изображений, он может использовать нижележащее «математическое» описание с помощью примитивов, но не сводиться к ним. Это связано с тем, что для этого слоя просто непротиворечивости сложения примитивов не достаточно, конструкции должны реально существовать на изображениях. В этом отличие математической и физической осуществимости, и, вообще, математического и физического описания.
Евклидова геометрия фальсифицируется не евклидовыми, т.е. более общей теорией.
Довольно интересно наблюдать, как парадоксы нижнего уровня разрешаются на более высоком уровне.
Ну если на мета-уровень все время подниматься, то придется дойти до ума-разума-сознания-наблюдателя-воспринимающего, который придумывает и валидирует эти теории в своем мета-мета..-мета пространстве.
Ну если на мета-уровень все время подниматься, то придется дойти до ума-разума-сознания-наблюдателя-воспринимающего, который придумывает и валидирует эти теории в своем мета-мета..-мета пространстве.Фактически так и происходит, нарастание некоторого ощущения своего присутствия в процессе познания, его большей субъективизации. Если ничего не менять с сенсорным и перцептивным уровнем ввода и обработки информации, и не усиливать постоянно интеллект системами ИИ, то произойдет своеобразное насыщение, как и в случае с обучением фиксированных ИНС. Эффективность обучения начнет падать, пока не прекратится. Внешне это будет выглядеть так. Все большее число теоретиков пытается построить очередную фундаментальную теорию, объясняющую новые результаты наблюдений и экспериментов. Появляются масса недооформленных теорий-кандидатов, дублирующих и комбинирующих друг друга, и так без предела. Материальные ресурсы на поддержание всего этого также будут расти, пока неизбежно не станет вопрос об отдачи от этих вложений. Подобное наблюдалось и в прошлом, но в меньших масштабах, и не столь явном виде как сейчас. Выход находился в расширении восприятия, в расширении интеллектуальных возможностей и самого сознания. В прошлом расширение восприятия происходило сначала путем применением простых измерительных устройств — линеек, угломеров, весов, и тд, затем специализированных измерительных приборов, затем приборов усилителей органов чувств — микроскопов, телескопов. Представьте, если их не было бы. Мы до сих ничего не знали о Вселенной и микромире. Затем приборов преобразующих другие воздействия в воспринимаемые орг. чувств. Это приблизительно с момента открытия радиоактивности и рентгеновских лучей, и до сих пор, до пузырьковых камер, эл. микроскопов, детекторов частиц, включая БАК. Последние достижения — нейтринные и гравитационные телескопы. Что дальше? Видимо искусственные орг. чувств на основе нейроинтерфейсов. Такое возможно, нейропластичность мозга позволяет это. Животные воспринимают другие виды воздействий — ИК, УФ, ультразвук, электрические и магнитные поля, поляризацию света, и др. Сейчас это развивается в основном в медицине, как нейропротезирование, но со временем пойдет в массы, и в науку. Видеть в любых спектрах ЭМИ без преобразования в видимый свет, или непосредственно наблюдать квантовые объекты и эффекты, а не преобразованные в свет с помощью эл. микроскопов и других приборов. Звучит футуристично, но вполне осуществимо. Параллельно шло расширение интеллектуальных возможностей. Начиная с камешков и узелков, разных счетов, счетных машин, до компьютеров. Сейчас маячат кв. компьютеры. Меняется организация интеллектуальной деятельности, от индивидуального, до современных коллабораций, способы работы с информацией. Это так по верхам. Еще дальше возможно генинженирия по улучшению когнитивных способностей, гибридизация с искусственными системами, что-то вроде персонального симбиотического ИИ. Но это уже не будет вид H.Sap, а что-то иное) Если конечно человек не потеряет интерес к познанию.
Евклидова геометрия фальсифицируется не евклидовыми, т.е. более общей теорией.
Извините, но это бред. Не евклидовы геометрии просто исходят из другого набора аксиом. Ни о какой фальсификации или противоречии речи не идёт.
Действительно, есть теория, не противоречивая, самосогласованна, подтвержденная наблюдениями и экспериментом. Иначе это и теорией не было бы. Теперь задание: в рамках этой теории найти эксперимент, кот. ее опровергает.
Классический пример — наивная теория множеств. Теорией является, но в ней можно построить противоречие.
Но на самом деле, мне кажется, что вы в принципе не понимаете смысл фальсифицируемости. Фальсифицируемость — это не наличие опровергающего эксперимента, а наличие возможности такой эксперимент провести. Например, теория существование бога не научна, потому, что результаты любого эксперимента можно объяснить волей всемогущего бога, т.е. нет возможности построить эксперимент, который её опровергает.
Можно придумать эксперимент по ее опровержению в рамках другой, более общей теории. Например, классическую механику можно опровергнуть квантовым или релятивистским экспериментом.
Классическую механика обладает свойством фальсификации не из-за квантовой теории, а потому, что можно построить эксперименты, которые бы могли её опровергнуть. Ну, например, можно найти такой макрообъект, для которого нарушается второй закон Ньютона. Т.е. даже, если бы квантовой физики и релятивистского эффекта не существовало, то классическая механика всё равно была бы научной теорией.
С другой стороны, теория вероятности не выдерживает тест на фальсифицируемость
Ну как бы математика вообще не проходит этот тест и не является (естественной) наукой.
Математика — это не теория и не гипотеза, поэтому тест на фальсифицируемость к ней просто неприменим. Если говорить о фальсифицируемости в широком смысле (а не только в применении к гипотезам объясняющим эмпирические знания), то в математике любая теорема фальсифицируема, т.к. можно указать некорректный переход в доказательстве.
Сдаётся мне, что вы не правы. Логическая ошибка в рассуждениях не является фальсификацией.
Почему? Я же говорю про фальсификацию в широком смысле, как принципиальную возможность опровержения.
Теория удовлетворяет критерию Поппера (является фальсифицируемой и, соответственно, научной) в том случае, если существует возможность её экспериментального или иного опровержения.
Мне кажется, что в данном случае мы можем говорить про математические теоремы, как про научное знание.
а можно ли фальсифицировать теорию фальсификации?
Такой же вопрос задавали студенты Попперу, автору идеи «фальсификации науки».
Он просто выгонял их из аудитории, даже не отвечая.
Если такой вопрос возникает, то значит человек не понял этой идеи.
более общий вопрос — можно ли на что-то положиться и считать какую-то идею конечной?
можно ли на что-то положиться и считать какую-то идею конечной?
Можно. Если это зачем-то кому-то нужно для какой-то модели с какой-то точки зрения. Можно использовать любые приемы и допущения, любые методы, любые предположения. Только потом проверить весь этот зоопарк на требования к модели.
Например, если нет требования к соответствию формальной логике — то можно использовать выводы на основе мифов или на основе постулатов, на основе эмпирических данных. Все равно не могут быть получены полные, непротиворечивые, точные и своевременные модели.
А для каких-то конкретных практичных целей вполне достаточно каких-то моделей, лишь бы было понятнее (например). Или быстро, или чтобы больше денег дали. В общем, модель всегда строится для какой-то цели, с точки зрения вполне конкретной особы, для определенного круга заинтересованных лиц.
Что-то абсолютное, объективное, конечно искать можно. Интересен сам процесс и изменения личности. А вот будет результат или нет — не играет роли.
— Голубчики, — сказал Фёдор Симеонович озабоченно, разобравшись в почерках. — Это же проблема Бен Бецалеля. Калиостро же доказал, что она не имеет решения.
— Мы сами знаем, что она не имеет решения, — сказал Хунта, немедленно ощетиниваясь. — Мы хотим знать, как её решать.
— Как-то странно ты рассуждаешь, Кристо… Как же искать решение, когда его нет? Бессмыслица какая-то…
— Извини, Теодор, но это ты очень странно рассуждаешь. Бессмыслица — искать решение, если оно и так есть. Речь идёт о том, как поступать с задачей, которая решения не имеет. Это глубоко принципиальный вопрос…
Ну так и я с позицией автора не во всём согласен. :)
Материальная интерпретация математических моделей (а, точнее, наоборот — использование мат. моделей для описания материального) это, скорее, физика. У неё с фальсифицируемостью всё в порядке.
Мне кажется, что мы с вами, в целом, согласны.
Сама математика примерно с начала 20 века считается бессодержательной и свободной от понятий «истина» или «ложь», так что к ней нельзя применять термин «наука» в его традиционном смысле.
Насколько понимаю, ноги математики растут из аксиом теории множеств. Аксиома недоказуема. Но в тоже время является обобщением большого человеческого опыта.
Много понятий выросло из восприятия твердых статичных предметов. 1 яблоко + 1 камень = 2 предмета. Это вписывается в арифметику. А одна капля + одна капля = одна большая капля, уже не вписывается ибо жидкость.
Много понятий выросло из восприятия твердых статичных предметов. 1 яблоко + 1 камень = 2 предмета.
О!!! Есть еще более веселый пример. Как путают реальность и математическую модель реальности, с теми же яблоками.
Берем два одинаковых яблока.
Одно яблоко разрезаем на 3 равных куска.
Другой яблоко разрезаем на 2 равных куска.
Складываем один кусок первого яблока и один кусок другого яблока вместе.
Получаем 2 куска.
Это описание реальности.
Теперь математическая модель (через сложение дробей)
1/2+1/3=3/6+2/6=5/6
То есть должно быть пять кусков, размером по 1/6.
Это конечно же шутка, но в ней видны все типичные ошибки перевода реальности в математические модели и обратно.
вы засыпаете в воскресенье вечером и случайным образом просыпаетесь в любое утро на следующей неделе, какова вероятность, что вы проснётесь в воскресенье?
Мне видится одна тонкость.
Описан реальный мир, а не гипотетический набор чисел в математике.
Если задача сформулирована именно как описание события в реальном мире, то применение к ней упрощенной математической модели с анализом вероятности — некорректно.
Так как в реальности (не в модели!) человек может проспать и 12 и 24 часа без перерыва, но более 24 часов — мало кому удается. Поэтому вероятность проснуться в дни от воскресенья до вторника намного выше, чем в среда-суббота.
Если использовать бытовые аналогии, примеры из реальной жизни, как задачи к «вероятности» — то всегда есть риск некорректного результата. И если в математической модели эти ошибки мало что значат, то в реальной жизни — очень может быть масса последствий.
И еще про вероятностные оценки реальными людьми.
Суть: серьезные специалисты в «вероятностях» не пользуются своими знаниями при решении реальных задач, даже если прямо об этом указано. Тут видно влияние специфики разума на работу с вероятностными моделями.
Парадокс Алле из книги «Даниэль Канеман Думай медленно… решай быстро»
«Что бы вы выбрали в каждой из двух ситуаций, А и Б?
А. 61 %-ный шанс выиграть 520 000 долларов ИЛИ 63 %-ный шанс выиграть 500 000
долларов?
Б. 98 %-ный шанс выиграть 520 000 долларов ИЛИ 100 %-ный шанс выиграть 500 000 долларов?
Если вы мыслите, как большинство людей, то выберете левую альтернативу в варианте А и правую — в варианте Б. Поступив так, вы тем самым совершите логический просчет и нарушите правила рационального выбора. Собравшиеся в Париже прославленные экономисты просчитались в расширенной версии «парадокса Алле».»
Еще более сложно правильное использование оценки вероятности для вроде бы простых событий реального мира. Если это делать по упрощенным математическим моделям, без учета специфики психологии людей — то могут быть очень серьезные последствия для бизнеса.
В расчетах все вроде правильно, ответ на реальную задачу будет правильный с математической точки зрения. Но с реальности будет совершенно иначе.
Пример из той же книжки
«Чрезвычайно низкие или высокие вероятности (ниже 1 % или выше 99 %) — случай особый. Очень редким событиям трудно приписать уникальное значение решения, поскольку его часто игнорируют, приравнивая к нулевому. С другой стороны, если вы не проигнорируете редкое событие, то уж наверняка переоцените его. Большинство из нас вряд ли волнуется по поводу таяния ледников или фантазирует о сказочном наследстве от неизвестного дядюшки, однако, если маловероятное событие попадает в фокус нашего внимания, мы придаем ему больше веса, нежели оно заслуживает в соответствии с вероятностью.
Представьте, что вы пользуетесь инсектицидом по 10 долларов за баллон. Это приводит к 15 случаям вдыхания ядовитой взвеси и 15 отравлениям детей в расчете на каждые 10 000 проданных и распыленных баллонов.
Затем вы узнаете о существовании более дорогого инсектицида, с которым риск отравления снижается до 5 случаев на 10 000 баллонов. Сколько бы вы согласились переплатить за него?
Известно, что в среднем родители соглашались заплатить на 2,38 доллара больше, чтобы снизить вероятность отравления на две трети — с 15 баллонов до 5, и 8,09 доллара — втрое больше, — чтобы полностью ее устранить. Другие вопросы выявили, что родители рассматривали два риска (вдыхание яда и отравление ребенка) порознь и были готовы платить, чтобы исключить и тот и другой. Такая перестраховка вполне оправдана психологически, но несовместима с рациональной моделью.»
Но расчеты и продажи будут сделаны по рациональным моделям!
Еще хуже, когда вероятности касаются лично конкретного человека.
Примеры из книги Нассим Талеб — Одураченные случайностью.
Человек (Ниро) узнал, что болен раком. И стал изучать вопрос
"… он наткнулся на фразу «пятилетний коэффициент выживаемости на уровне 72 %». Это значило, что 72 людям из 100 это удавалось. Чтобы пациент считался выздоровевшим, нужно, чтобы признаки болезни не проявлялись в течение трех-пяти лет (ближе к трем в его возрасте). Тогда он совершенно определенно почувствовал где-то внутри, что сделает это.
Здесь читатель может поинтересоваться, в чем математическая разница между шансами умереть в течение следующих пяти лет, равными 28 %, и шансами выжить, равными 72 %. Ясно, что ее нет, но мы не созданы для математики. В мозгу Ниро шанс умереть, равный 28 %, вызывал образ его самого в гробу и тягостных подробностей похорон. Шанс выжить, равный 72 %, окрылял его: он представлял, как после исцеления будет кататься на лыжах в Альпах. Ни разу в течение своего сурового испытания Ниро не думал о себе как о живом на 72 % и мертвом на 28 %."
Но еще хуже неправильное использование понятий «вероятности» к оценке ассиметричных ситуаций. А именно такие ситуации встречаются в жизни чаще всего.
Пример из Талеба
«Чтобы объяснить эту тему, я приведу случаи как асимметричных шансов, так и асимметричных исходов. Асимметричность шансов означает, что вероятность событий не равна – у одного вероятность будет выше, чем у другого. Асимметричные исходы означают, что выплаты также не равны.
Предположим, я разработал стратегию азартной игры, в которой есть 999 шансов из 1000 получить 1 доллар (событие А) и 1 шанс из 1000 потерять 10 тыс. долларов (событие Б), как показано в табл. 6.1. Мое ожидание – убыток в размере примерно 9 долларов (он получается путем умножения вероятности на соответствующий исход). Частота, или вероятность, убытка сама по себе совершенно не важна; ее нужно рассматривать исключительно в связи с разбросом результатов. Здесь событие А намного вероятнее события Б. Есть шансы, что мы заработаем, делая ставки на событие А, но поступать так – не лучшая идея.
Причина довольно заурядна и проста, она понятна всякому, кто хоть раз заключал пари. Но всю жизнь мне приходилось бороться на финансовых рынках с людьми, которые, похоже, не в состоянии это усвоить. Речь идет не о новичках. Я говорю о людях, получивших дополнительное образование (хотя бы и МВА) и все же не чувствующих разницу.
Как они могут упускать главное? Почему они путают вероятность и ожидания, то есть вероятность и вероятность, помноженную на выплату? Во многом потому, что большинство людей учатся на примерах из симметричной среды, таких как подбрасывание монеты, где разницы между результатами не существует.»
Изучение вероятности на примерах с монетами — очень опасное занятие, которое может привести к финансовым потерям в реальном мире.
Еще один пример: если играть в подбрасывание монеты, но несколько иначе.
Ставка делается на то, какая последовательность из трех бросков выпадет первой. Например, один ставит на «ОРР» (орел-решка-решка"), а другой выбирает иную комбинацию, например «ОРО». Вроде бы те же монеты, вроде бы случайно бросаем. Вроде бы научились учету случайности при предсказании вероятности орел или решка. Но только дайте мне возможность делать ставку и определять комбинации после вашего варианта, и я всегда буду в выигрыше. Причем очень существенно в выигрыше. Причина — моя комбинация всегда будет более вероятна, чем ваша. Это известный нетранзитивный парадокс, найденный Уолтером Пенни.
Так что задачки-задачками, они прикольные. На них можно учится пониманию «вероятности» в математике. Но применение и понимание «вероятности» и «ожидания» в реальной жизни — нечто совсем иное.
Изучение вероятности на примерах с монетами — очень опасное занятие..В коменте выше писал, что сталкивался с нечто подобным, некоторые понимают случайность именно, как равновероятность. Соответственно недооценивают маловероятные события, или переоценивают достаточно вероятные. Вплоть до того, что исключают первые, и считают достоверными вторые. Из личного опыта общения на форумах по теме эволюции. Часто проводят аналогию эволюции со сборкой часов, в которых много деталей, или другого сложного механизма. Мутации — добавление деталей, а поскольку они случайны, то это равносильно бросанию большой многогранной кости, естественно честной. Собрать часы таким образом практически невероятное событие. Вывод, понятно, кто это мог сделать, и сразу, без бросаний кости) Варианты рассуждений разные, но в похожем ключе. Пытаюсь объяснить — бросания не независимы, эволюция не совсем случайна, имеются корреляции. Условно, та самая многогранная кость после каждого броска меняет соотношения граней, какие-то исчезают, какие-то сливаются, появляются новые, кость становится все менее честной. Результаты бросков уже не равновероятны, и изменения идут в определенном направлении. Тут возникает непонимание. Что значит кость не равновероятная? Тогда это не случайный процесс, а предсказуемый, и теория неверна. Думал хитрят, понимают, но хитрят, чтобы любым способом опровергнуть теорию. Но и на отвлеченных примерах, типа лотерейных билетов, что крупный выигрыш намного маловероятнее мелкого, та же история — все исходы считались равновероятными, просто их иного. Иначе это не честная лотерея, а жульничество) Расписываешь, вроде с цифрами соглашаются, но все равно с трудом воспринимают. Этакое когнитивное смещение. Видимо это свойство учитывается устроителями различных розыгрышей. Кстати, такое смещение не только у обывателей возникает, но иногда и в публикациях встречается.
Еще более сложно правильное использование оценки вероятности для вроде бы простых событий реального мира. Если это делать по упрощенным математическим моделям, без учета специфики психологии людей — то могут быть очень серьезные последствия для бизнеса.
Возможно, тут действует внутренний механизм родственный восприятию чисел связанный с чувством численности. Как и любые ощущения они подчинятся психофизическому закону Вебера-Фехнера. Это доказано не только для самого восприятия численности, но и для активности связанного с ним нейронного механизма. Также это воспроизводится и при моделировании чувства численности на ИНС, со структурой подобной биологической. Как это проявляется в жизни? Благодаря такому свойству дети, кот. не имеют никакого представления о числах и счете, как правили выбирают большую кучу конфет в сравнении с меньшей, если конфет не более 4-х, и практически равновероятно, если конфет в куче много, и разница небольшая. Так проявляет себя пороговая структура восприятия, которая и описывается законом В-Ф, имеющем логарифмическую зависимость. Об этой особенности психики давно известно маркетологам, кот. используют ее в стратегии повышения цен. Как правило повышение на 10% остается незамеченным большинством покупателей и они делают покупки.
Не исключено, что подобный механизм, описываемый законом В-Ф, будет обнаружен и для интуитивной оценки вероятности. Тогда станет понятнее почему люди так часто совершают ошибки связанные с вероятностным выбором. Этот механизм расчитан на другие условия применения в дикой природе, а не для хитросплетений жизни в условиях цивилизации. Но ситуация с исследованиями вероятностных оценок сложнее, чем с числовыми, т.к. она связана с обработкой потока данных, а не статическим случаем, как для чисел.
Интересные примеры привели.
Благо дарю! В книгах Талеба и Канемана вероятностям, ожиданиям и статистики посвящено очень много. Больше всего — особенностям восприятия.
Чаще всего люди при анализе информации отвечают не на тот вопрос, который задан как предмет анализа. А используют наиболее похожий вопрос (с их точки зрения).
Что самое интересное, особенности восприятия действуют всегда и их влияние можно нивелировать, но это очень сложно и требует специальной серьезной подготовки.
Неверная интуитивная оценка вероятностей — самый главный бич.
Пример из того же Канемана
«Доступность и аффект
… Испытуемым предложили рассмотреть пары причин смерти: диабет и астму или инсульт и несчастные случаи. Для каждой пары требовалось указать более частую причину и оценить соотношение между двумя частотами. Полученные оценки сравнили со статистикой того времени. Вот пример результатов:
• От инсульта умирают вдвое чаще, чем от несчастного случая, но 80 % респондентов сочли смерть от несчастного случая более вероятной.
• Торнадо назвали более частой причиной смерти, нежели астма, хотя от астмы умирают в 20 раз больше.
• Смерть от удара молнии сочли менее вероятной, чем смерть от ботулизма, хотя смертельное поражение молнией случается в 52 раза чаще.
• Болезнь и несчастный случай назвали одинаково вероятной причиной смерти, хотя болезнь в 18 раз чаще приводит к смертельному исходу.
• Смерть от несчастного случая сочли в 300 раз более частой, чем смерть от диабета, хотя реальное соотношение составляет 1:4.
Урок понятен: оценки причин смерти искажены сообщениями СМИ. Репортажи, как правило, склоняются в сторону необычных и трагических событий. СМИ не только формируют интересы публики, но и сами попадают под их влияние. Журналисты не могут игнорировать требования публики о подробном освещении определенных тем и точек зрения. Необычные события (например, ботулизм) привлекают непропорционально большое внимание и, следовательно, представляются более частыми, чем в действительности. Мир в наших головах — не точное отражение реальности, наши оценки частоты событий искажены распространенностью и эмоциональной интенсивностью окружающей нас информации.»
Посмотрите на битвы вокруг оценок влияния коронавируса на смертность, на жизнь в целом с этой точки зрения. Будете очень удивлены.
«Группа исследователей… убедительно продемонстрировала действие эвристики аффекта, исследуя мнения о разнообразных технологических процессах… Респондентов просили оценить и преимущества, и риски, связанные с каждой из категорий. Между этими оценками обнаружилась невероятно высокая отрицательная корреляция. Технологии, которые респонденты считали благоприятными, оценивались как дающие много преимуществ и мало риска; технологии, вызывающие у испытуемых неприязнь, оценивались негативно, с перечислением множества недостатков и редким упоминанием достоинств.»
То есть если эмоции негативные (даже причина таких эмоций не всегда важна) — то технология получит негативную оценку. И все исследования — по боку.
Эта особенность восприятия, кстати, основа всех мега-срачей на тему «виндовс-линукс, что лучше». На хабре недавно был такой мега-срач. Посмотрите на него с этой точки зрения — множество веселых минут гарантировано!
Но и психология в оценке вероятности и в анализе статистики еще не самое веселое.
Гораздо веселее непонимание такой темы, как «Статика и динамика», и в особенности такого явления, как эргодичность.
Пример из книги «Талеб Н.Н. — Рискуя собственной шкурой. „
“Проведем следующий мысленный эксперимент. В одном случае сто человек идут в казино, чтобы в течение заданного времени играть в карты, имея заданную сумму денег плюс джин с тоником бесплатно. Одни проиграют, другие выиграют, и по истечении заданного времени мы узнаем, чего они добились, просто посчитав оставшиеся деньги в их кошельках. Так мы можем понять, верно ли казино оценило шансы в денежном эквиваленте. Теперь предположим, что игрок номер 28 проигрался. Повлияет ли это на игрока номер 29? Нет.
Можно путем расчетов установить (как в нашем примере), что проиграется 1 % игроков. Если играть и играть дальше, за тот же отрезок времени в среднем крах потерпит все тот же 1 %.
Сравним с другой ситуацией того же мысленного эксперимента. Один человек, ваш кузен Теодор ибн Варка, ходит в казино сто дней подряд с той же суммой денег. На 28-й день Теодор ибн Варка спускает все.
Наступит ли 29-й день? Нет.
Он дошел до точки, когда сказал «сдаюсь»; больше никакого казино.
Неважно, насколько умел и осторожен ваш кузен Теодор ибн Варка; можно с уверенностью сказать, что в конечном счете он проиграется с вероятностью 100 %.
Вероятности успеха членов коллектива к кузену Теодору ибн Варке неприменимы. Назовем первый случай вероятностью по ансамблю, а второй – вероятностью по времени (первый описывает группу людей, второй – одного человека во времени). Итак: когда вы читаете учебники профессоров финансов, книги гуру финансов или рекомендации консультанта по инвестициям вашего банка, основанные на долгосрочной доходности рынка, остерегайтесь. Даже если их прогнозы верны (а они неверны), ни один индивид не может получить доходность на уровне рынка: у него нет бездонных карманов – и он может дойти до точки «сдаюсь». Нельзя смешивать вероятность по ансамблю и вероятность по времени. Если инвестор в конце концов уменьшит свой риск, потому что потерял много денег, или вышел на пенсию, или развелся и женится на жене соседа, или внезапно пристрастился к героину после удаления аппендикса, или сменил жизненную философию, – его доходность разойдется с доходностью рынка, точка.»
А теперь посмотрите на данные о смертности от COVID-19 в тех же анализах на Хабре, с разбивкой по возрастным группам, по данным от прошлых лет, и т. п.
Где-то статистика и вероятности по ансамблю перепутана или смешана с вероятностью во времени.
Где-то не перепутаны. Но чаще всего — каша. А это неверный подход, совсем неверный.
Отсюда множество ошибок в оценках. И психология тут уже не играет роли. Играет роль некорректное понимание вероятности и применимости статистики.
А уж когда делаются попытки оценки чего-то типа «экономического» — то вообще туши свет, сливай масло…
Закончить хотелось бы таким пассажем:
«У любого, кто выживает в рискованном бизнесе несколько лет, есть собственная версия уже знакомого нам принципа «чтобы преуспеть, нужно сначала выжить». Моя – такова: «Не переходи реку, если она в среднем метровой глубины».… так что вероятность краха отменяет любой анализ эффективности затрат; но мне и в голову не приходило, что пробел в теории принятия решений столь ужасен.
… Они представили свой вариант разницы между вероятностями по ансамблю и по времени… и показали, что в социальных науках ошибочна почти всякая модель, использующая вероятность. Сильно ошибочна. Очень сильно ошибочна. Чрезвычайно, смертельно ошибочна. За 250 лет с того момента, когда математик Якоб Бернулли впервые создал модель принятия решений в условиях неопределенности, ставшую впоследствии стандартной, почти все, кто ее применял, совершали грубую ошибку, упуская из виду эффект разницы между совокупностью объектов (ансамблем) и временем.»
Так что есть простор для совершенствования. Все социальные науки, как минимум.
Да и куча работ, основанных на статистике вероятности по «совокупности объектов (ансамблем) и во времени» в физике, химии и иных естественных науках вероятно тоже.
в социальных науках ошибочна почти всякая модель, использующая вероятность. Сильно ошибочна.
Есть большое отличие «мягких наук» от физики. В физике есть элементарные объекты, поведение которых вычисляется с огромной отчностью — до 10 знаков после запятой. К тому же этих объектов оооочень много и все они одинаковы.
А в социологии элементарной единицей является слишком сложный объект — человек и фактического материала очень мало.
В физике есть элементарные объекты,
В общем то да. Но именно при выделении из реальности чего-то, что называется «объектом» и начинаются самые веселые чудеса.
Поведение этого «чего-то „(объекта) проследить еще как-то можно. Но если на этот объект начинают действовать иные объекты, которые находятся за сферой измерений — то уже сложнее. А если эта связь не очевидная или изменяющаяся — то еще веселее.
Наблюдать — можно, понять закономерности — сложнее.
В социологии же выделить объект сложно. Но ни это главное. Поведение объекта определяется не его структурой, а связями. Причем все нелинейно, и поведение частей и связи, их наличие, их развитие во времени. Плюс плохой знание социологами мат. части. В сумме — получаем то, что описано у Талеба.
Пример: для макроэкономики методы математической статистики неприменимы. Никак.
В общем то да. Но именно при выделении из реальности чего-то, что называется «объектом» и начинаются самые веселые чудеса.
Наверное есть какое-то врожденное чувство. Сначала человек учится определять «я — не я», потом «он — не он» и так проецирует эти чувства на всё, что встречает. Плюс есть куча барьеров, не позволяющих воспринимать всё подряд, а только то, что вписывается в предыдущий опыт.
я — не я
Это да. Обычно ассоциация со своим телом. С домом, с семьей. Многое зависит от культуры, от мировоззрения.
И такая ассоциация остается долго. И это очень часто не есть хорошо.
В психологии ассоциация «я» со своим телом изучена, и мне нравится больше всего один прикол.
Вопрос: «Опишите самый (самый-самый!) плохой вариант событий, который может случиться».
Часто люди приводят пример: моя смерть — это самое плохое, что может случиться. Ассоциация «я — это мое тело» (плюс иногда разум).
Если же спросить:
— А если вместе с тобой умрут все твои близкие люди? Это будет хуже, чем только твоя смерть?..
— Ну да. Конечно хуже!
— А если еще все люди на Земле?
-… Ну да, еще хуже…
Значит где уже граница? Она вроде бы немного расширилась.
Выходит, что интуитивная граница «я»- по телу.
А Разумная — может быть и больше.
Невольно вспоминается Ошо. Осознанность, разум — расширяют границы «я», но и дают возможность заглянуть «внутрь я». И тогда само понятие «границ» просто перестает быть нужным.
Вот у меня и появилось занятие на выходные
Теории вероятностей: готовимся к собеседованию и разрешаем «парадоксы»