Я выпустился в 2014 году и застал этот переход: мы и годографы чертили карандашом на бумажке, и считали всякое по модальным методам. Не уверен, что смог бы освоить второе без первого. Частотный подход показался нагляднее и более интуитивным, но считать MIMO системы высокого порядка уже не так здорово и приятно. Хотя, может я что-то не понял, ибо никогда не работал по специальности.
Они использовали вот этот алгоритм оценки наклона по нескольким акселерометрам. Для него требуется, чтобы не все они лежали в одной плоскости, а значит их нужно миниум четыре. Думаю, взяли шесть чтобы баясы оценивать проще было, но это мои догадки
Сделаем предположение, что:
1. у участников достаточно много денег и они никогда не уходят в минус;
2. реципиенты выбираются случайно, независимо и с равномерным распределением вероятности получения доллара от каждого участника;
Заметка — в такой постановке начальное количество долларов и факт отдачи доллара на результат не влияют.
Тогда распределение количества денег, полученных каждым участником на очередном ходе будет стремиться к нормальному при увеличении числа участников. И уж тем более, при значительном количестве ходов сумма денег, полученных каждым участником, будет случайной величиной с нормальным распределением.
Именно это мы можем наблюдать на картинках.
Код в Wolfram Mathematica: populationSize = 45;
len = 5000;
res = Sort[
Tally[Flatten[
RandomChoice[
Range[populationSize], {len, populationSize}]]]][[All, 2]] -
5000;
ShapiroWilkTest[res]
ListPlot[Sort[res]]
Histogram[res]
Я выпустился в 2014 году и застал этот переход: мы и годографы чертили карандашом на бумажке, и считали всякое по модальным методам. Не уверен, что смог бы освоить второе без первого. Частотный подход показался нагляднее и более интуитивным, но считать MIMO системы высокого порядка уже не так здорово и приятно. Хотя, может я что-то не понял, ибо никогда не работал по специальности.
Они использовали вот этот алгоритм оценки наклона по нескольким акселерометрам. Для него требуется, чтобы не все они лежали в одной плоскости, а значит их нужно миниум четыре.
Думаю, взяли шесть чтобы баясы оценивать проще было, но это мои догадки
Потому что иногда я сначала говорю, потом думаю. Как и в этот раз
На досуге попробую поправить код и выводы.
1. у участников достаточно много денег и они никогда не уходят в минус;
2. реципиенты выбираются случайно, независимо и с равномерным распределением вероятности получения доллара от каждого участника;
Заметка — в такой постановке начальное количество долларов и факт отдачи доллара на результат не влияют.
Тогда распределение количества денег, полученных каждым участником на очередном ходе будет стремиться к нормальному при увеличении числа участников. И уж тем более, при значительном количестве ходов сумма денег, полученных каждым участником, будет случайной величиной с нормальным распределением.
Именно это мы можем наблюдать на картинках.
Код в Wolfram Mathematica:
populationSize = 45;
len = 5000;
res = Sort[
Tally[Flatten[
RandomChoice[
Range[populationSize], {len, populationSize}]]]][[All, 2]] -
5000;
ShapiroWilkTest[res]
ListPlot[Sort[res]]
Histogram[res]