В попытках перехитрить нас, перехитрили сами себя. На рисунке 9 прекрасно видно, что эффекта никакого нет, данные по оценке не коррелируют с результатами теста. Из графика видно, что хорошо ставшие тест, так и плохо сдавшие тест одинаково некорректно оценивают свои способности (что и подтверждается в дальнейшем, ведь данные случайные). Надпись под рисунком утверждает, что есть большой эффект. Кого вы пытались надуть неверно интерпретировав график и построив на этом опровержение? То, что в реальности график Даннинга-Крюгера отличается от случайного и доказывает наличие эффекта.
Вот так выглядят пластины из кремния. Покрытие кремния ирридием вообще никак не относится к технологиям производства микросхем и это именно прорези, сквозь них виден тряпичный материал, на котором лежит пластина с прорезями.
MEMS-based fabrication approach это совсем не про производство микросхем, да и на фото не кусок кремния, а обычный металл, скорее титан или алюминий. И прорези на фото значительно шире чем 200 ?m
Ширина папиллярных линий в различных частях узора неодинакова и колеблется от 0,4 до 0,6мм. Каналы там примерно в 2 раза тоньше папиллярных линий, т.е. самый тонкий как раз 0.2мм. 490 рублей такая фреза стоит.
Технологии для производства микросхем подразумевает травление кристалла кремния в кислоте. А на фото обычный кусок металла, обработанный обычной фрезой.
Все верно sample()генерит каждый раз разные последовательности, а не каждый раз одинаковую, также как бросая следующую монетку 100 раз вы никогда не получите то же распределение, что и с предыдущей.
Я утверждал, что если вы перевернете каждую пятую монетку, все параметры распределения изменятся и продемонстрировал, что в реальной жизни, независимо от ваших представлений о ней, параметры распределения меняются каждый раз когда вы пытаетесь так "сжульничать".
То, что поменяется тип распределения я, вроде, не утверждал никогда.
Я уже все проверил. Возьмите и проверьте в R самостоятельно. Код инвертирует каждое пятое значение, это очевидно, даже если его просто прочитать. Объясняется всё независимостью испытаний. Каждый из N бросков монетки не зависит от предыдущих N-1 результатов броска, так что в таких последовательностях из каждого пятого элемента не должно быть равное количество 0 и 1, каждого значения. Будет совершенно случайное количество, близкое к определенному пределу, но не ограниченное по максимуму ничем, кроме N, вплоть до всех нулей и всех единиц. А статистические характеристики не меняются только в случае, если вы одинаковое количество элементов перевернете.
Я сделал то, что было предложено, я проверил, что это изменяется каждое пятое значение и ставил цикл на 1000000 повторений этих операций, чтобы цикл прерывался, если параметры до и после подмены остались одинаковые. Цикл ни разу не прервался, это совершенно очевидно, что именно так работает случайность, когда вносишь какой-либо порядок в энтропию. Возможно, что раз в триллион операций такое случайно и может случиться, но это будет экстремально редкой удачей.
Код у вас есть, можете повторить или указать, где в нем ошибка, конкретно.
Если говорить о более понятном эксперименте, то представьте, что вы начали с 0 по х рисовать линию, кидаете монету и сдвигаете точку на +1 по y, если орел и на -1, если решка. Если монета сбалансирована и действительно выдает рандом, предел, на который вы можете отклонится по у за N бросков равен N, как бы парадоксально это не звучало. Точно так-же как в действительно рандомной последовательности все или большая часть пятых чисел могут оказаться только 0 или только 1.
Внутри распределения бросков монетки, где каждая пятая перевернутая значительно перекосит все характеристики распределения
Вы ответили
Ржунимагу. И этот человек пытается вещать про статистику!
Когда я показал, что все характеристики действительно искажаются, вы назвали это передергиванием. У меня кончились идеи как бороться с вашим эффектом Даннинга-Крюгера.
Уже этот вопрос выдаёт, что вы совсем не знакомы с теорией вероятности.
Статистическое распределение или распределение вероятностей, описывает, как распределяются значения для поля. Другими словами, статистическое распределение показывает, какие значения являются обычными, а какие - необычными.
Существует много видов статистических распределений, включая колоколообразное нормальное распределение. Мы используем статистическое распределение, чтобы определить, насколько велика вероятность того или иного значения. Например, если у нас есть значение хи-квадрат, то мы можем использовать распределение хи-квадрат, чтобы определить, насколько велика вероятность этого значения хи-квадрат.
Внутри распределения бросков монетки, где каждая пятая перевернутая значительно перекосит все характеристики распределения и уже на выборке из 1000 бросков можно будет уверенно выявить эту аномалию потому, что среднее такого распределения будет статистически значимо отличаться от случайного.
> А не смущает, что баланс побед команды при этом может быть нулевым или даже вовсе сдвинут в противоположную сторону?
Попробуйте сдвинуть в одну сторону, например, в сторону решки, баланс веса сорока монет и подбрасывать их так, чтобы среднее количество выпадений решки в 50-ти наборах испытаний по броску каждой из 40 монет статистически значимо не поменялось по сравнению с 50-тью испытаниях по броскам сорока не модифицированных монет. А ведь именно это вы и утверждаете, если задуматься. На мой взгляд довольно глупое и легко опровергаемое утверждение. Не получится вмешаться в случайные события так, чтобы статистические свойства распределения не менялись.
> Я такие сказки-оправдашки уже слышал - от тех, кому Улитка платит зарплату.
Ответов на свои вопросы так и не услышал. Если РПУ работает индивидуально, значит оно так-же будет изменять командный процент побед статистически значимо и связь тут несомненная. А вот отправку на дно списка по БР легко объяснить тем, что на БРах топа списка мало желающих играть, например, нет хорошей техники.
Автор прекрасно понимает и видел в боях и первое и второе, а так-же третье, четвертое и пятое, которое тут не упомянуто. Кроме голословных утверждений, хотелось бы побольше конкретики, а не воды. Вы считаете статистический метод сравнения двух средних убогим потому что, что? Есть ссылки на научные работы, показывающие убогость метода? Почему вы уверены, что перечисленные вами свойства РПУ совсем никак не влияют на среднее по переменной win?
Не могу согласиться, что всё понятно. Какая-то доля пробитий без урона может случаться, если разлет осколков рассчитывается строго рандомно или рандомно внутри какой-то области (конуса или шара и т.д.). Наличие или отсутствие именно такой механики у РПУ можно посмотреть, если есть значимые колебания в количестве пробитий с уроном и пробитий без урона по дням/часам/типам боя или другим критериям.
К сожалению именно так устроенно научное знание. Для тех, кто не обладает базовыми знаниями теории, научные гипотезы звучат бессмысленно. Ознакомьтесь с критериями однородности выборок, например с критерием Стьюдента и гипотезы начнут обретать для вас смысл.
В попытках перехитрить нас, перехитрили сами себя. На рисунке 9 прекрасно видно, что эффекта никакого нет, данные по оценке не коррелируют с результатами теста. Из графика видно, что хорошо ставшие тест, так и плохо сдавшие тест одинаково некорректно оценивают свои способности (что и подтверждается в дальнейшем, ведь данные случайные). Надпись под рисунком утверждает, что есть большой эффект. Кого вы пытались надуть неверно интерпретировав график и построив на этом опровержение? То, что в реальности график Даннинга-Крюгера отличается от случайного и доказывает наличие эффекта.
Тот, что на пальце лежит? Да похоже.
Вот так выглядят пластины из кремния. Покрытие кремния ирридием вообще никак не относится к технологиям производства микросхем и это именно прорези, сквозь них виден тряпичный материал, на котором лежит пластина с прорезями.
MEMS-based fabrication approach это совсем не про производство микросхем, да и на фото не кусок кремния, а обычный металл, скорее титан или алюминий. И прорези на фото значительно шире чем 200 ?m
Ширина папиллярных линий в различных частях узора неодинакова и колеблется от 0,4 до 0,6мм. Каналы там примерно в 2 раза тоньше папиллярных линий, т.е. самый тонкий как раз 0.2мм. 490 рублей такая фреза стоит.
https://olmitool.ru/catalog/mikrofreza-spiralnaya-35-dvuhzahodnaya-s-pokrytiem-altin
Технологии для производства микросхем подразумевает травление кристалла кремния в кислоте. А на фото обычный кусок металла, обработанный обычной фрезой.
Все верно
sample()генерит каждый раз разные последовательности, а не каждый раз одинаковую, также как бросая следующую монетку 100 раз вы никогда не получите то же распределение, что и с предыдущей.Я утверждал, что если вы перевернете каждую пятую монетку, все параметры распределения изменятся и продемонстрировал, что в реальной жизни, независимо от ваших представлений о ней, параметры распределения меняются каждый раз когда вы пытаетесь так "сжульничать".
То, что поменяется тип распределения я, вроде, не утверждал никогда.
Я уже все проверил. Возьмите и проверьте в R самостоятельно. Код инвертирует каждое пятое значение, это очевидно, даже если его просто прочитать. Объясняется всё независимостью испытаний. Каждый из N бросков монетки не зависит от предыдущих N-1 результатов броска, так что в таких последовательностях из каждого пятого элемента не должно быть равное количество 0 и 1, каждого значения. Будет совершенно случайное количество, близкое к определенному пределу, но не ограниченное по максимуму ничем, кроме N, вплоть до всех нулей и всех единиц. А статистические характеристики не меняются только в случае, если вы одинаковое количество элементов перевернете.
Я сделал то, что было предложено, я проверил, что это изменяется каждое пятое значение и ставил цикл на 1000000 повторений этих операций, чтобы цикл прерывался, если параметры до и после подмены остались одинаковые. Цикл ни разу не прервался, это совершенно очевидно, что именно так работает случайность, когда вносишь какой-либо порядок в энтропию. Возможно, что раз в триллион операций такое случайно и может случиться, но это будет экстремально редкой удачей.
Код у вас есть, можете повторить или указать, где в нем ошибка, конкретно.
Если говорить о более понятном эксперименте, то представьте, что вы начали с 0 по х рисовать линию, кидаете монету и сдвигаете точку на +1 по y, если орел и на -1, если решка. Если монета сбалансирована и действительно выдает рандом, предел, на который вы можете отклонится по у за N бросков равен N, как бы парадоксально это не звучало. Точно так-же как в действительно рандомной последовательности все или большая часть пятых чисел могут оказаться только 0 или только 1.
Я написал
Внутри распределения бросков монетки, где каждая пятая перевернутая значительно перекосит все характеристики распределенияВы ответили
Когда я показал, что все характеристики действительно искажаются, вы назвали это передергиванием. У меня кончились идеи как бороться с вашим эффектом Даннинга-Крюгера.
Вы утверждали, что такая операция не меняет свойств распределения, я показал обратное. Ничего личного, просто вы ошибаетесь.
Давайте поменяем, таким способом выборку в 1000 значений, где 1 - орел, 0 - решка
> sequence <- sample(c(0, 1), 1000, replace = TRUE)
> mean(sequence)
[1] 0.51
> var(sequence) [
1] 0.2501502
> median(sequence)
[1] 1
> # Loop through each value in the sequence
> for (i in 1:length(sequence)) {
# Check if the index is a multiple of 5
if (i %% 5 == 0) {
# Change the value to its opposite
sequence[i] <- !sequence[i]
}
}
> mean(sequence)
[1] 0.504
> var(sequence)
[1] 0.2502462
> median(sequence)
[1] 0
Все параметры распределения существенно изменились. Особенно характерно изменение медианы. Оно сразу выдаёт подделку.
Уже этот вопрос выдаёт, что вы совсем не знакомы с теорией вероятности.
Статистическое распределение или распределение вероятностей, описывает, как распределяются значения для поля. Другими словами, статистическое распределение показывает, какие значения являются обычными, а какие - необычными.
Существует много видов статистических распределений, включая колоколообразное нормальное распределение. Мы используем статистическое распределение, чтобы определить, насколько велика вероятность того или иного значения. Например, если у нас есть значение хи-квадрат, то мы можем использовать распределение хи-квадрат, чтобы определить, насколько велика вероятность этого значения хи-квадрат.
Внутри распределения бросков монетки, где каждая пятая перевернутая значительно перекосит все характеристики распределения и уже на выборке из 1000 бросков можно будет уверенно выявить эту аномалию потому, что среднее такого распределения будет статистически значимо отличаться от случайного.
> А не смущает, что баланс побед команды при этом может быть нулевым или даже вовсе сдвинут в противоположную сторону?
Попробуйте сдвинуть в одну сторону, например, в сторону решки, баланс веса сорока монет и подбрасывать их так, чтобы среднее количество выпадений решки в 50-ти наборах испытаний по броску каждой из 40 монет статистически значимо не поменялось по сравнению с 50-тью испытаниях по броскам сорока не модифицированных монет. А ведь именно это вы и утверждаете, если задуматься. На мой взгляд довольно глупое и легко опровергаемое утверждение. Не получится вмешаться в случайные события так, чтобы статистические свойства распределения не менялись.
> Я такие сказки-оправдашки уже слышал - от тех, кому Улитка платит зарплату.
За это платят? Подскажете, где деньги получить?
Ответов на свои вопросы так и не услышал. Если РПУ работает индивидуально, значит оно так-же будет изменять командный процент побед статистически значимо и связь тут несомненная. А вот отправку на дно списка по БР легко объяснить тем, что на БРах топа списка мало желающих играть, например, нет хорошей техники.
Автор прекрасно понимает и видел в боях и первое и второе, а так-же третье, четвертое и пятое, которое тут не упомянуто. Кроме голословных утверждений, хотелось бы побольше конкретики, а не воды. Вы считаете статистический метод сравнения двух средних убогим потому что, что? Есть ссылки на научные работы, показывающие убогость метода? Почему вы уверены, что перечисленные вами свойства РПУ совсем никак не влияют на среднее по переменной win?
Не могу согласиться, что всё понятно. Какая-то доля пробитий без урона может случаться, если разлет осколков рассчитывается строго рандомно или рандомно внутри какой-то области (конуса или шара и т.д.). Наличие или отсутствие именно такой механики у РПУ можно посмотреть, если есть значимые колебания в количестве пробитий с уроном и пробитий без урона по дням/часам/типам боя или другим критериям.
Вы можете удовлетворить свое любопытство на сайте игры в разделе "Сообщество".
К сожалению именно так устроенно научное знание. Для тех, кто не обладает базовыми знаниями теории, научные гипотезы звучат бессмысленно. Ознакомьтесь с критериями однородности выборок, например с критерием Стьюдента и гипотезы начнут обретать для вас смысл.