Думаю мы пришли к взаимопониманию :)
Вы правы, в теории вероятностей нет понятия риска. Зато оно есть в теории рисков (актуарной математике). Именно используя эту теорию буржуи решают, инвестировать ли денюшки в проекты или нет. И эту же теорию используют для определения страховых взносов и выплат.
Обобщая, отмечу, что ниодна теория не может в реальных (недетерминированных) условиях гарантировать точность и правильность принятого решения. Теория вероятности, статистика и теория рисков исользуются для того, чтобы принимать максимально обоснованные (рациональные) решения.
Пожалуйста, сделайте (запрограммируйте) эксперимент. Результат окажется для вас просветлением. Не продолжайте слепо настаивать на своем.
Теория вероятности сложна прежде всего тем, что в ней очень много парадоксов, заметить которые может только очень проницательный, скурпулезный до мелочей ум. Эта задача — один из них. Проверьте — ответ правда 2/3, честное слово.
Как определить грань, когда вероятность становится слишком большой? Ответ: это определяется риском. Возьмем пример из другой области:
Допустим вам предлагают поработать директором на предприятии в течение года, но есть вероятность 10% в течение этого срока попасть в тюрьму. 10% это большая или малая вероятность? Не известно. Все зависит от соотношения заработной платы и вашего личного нежелания попасть в тюрьму. Т.е, за 1000$ в месяц на таких условиях мало кто захочет работать. А за 10000$ в месяц? Вероятность не изменилась, но изменился риск.
С болезнями аналогично. Да, риск зависит от вероятности, но приминая решения нужно учесть и риск. И чем серъезнее последствия болезни и меньшие последстивтя ложного лечения, тем большим является допуск в false positive.
Еще раз, это все общие рассуждения. Я говорю о другом: при принятии решения вероятности не достаточно, нужно знать риск. А риском является произведение вероятности на последсивия:
R = P*D
Согласитесь.
Нет, нельзя сказать, что для этого теста 1% false positive — это слишком много на одной лишь вероятности. Нужно говорить о риске.
Если, к примеру, лечение безвредно для здорового человека, а болезнь фатальна, то имеет смысл лечить здоровых людей даже при false positive.
Знаете, я очень благодарен вам за эту задачу. Она позволила мне разрешить для себя этот парадокс. Надеюсь, вы все же сделаете (или хотя бы запрограммируете) эксперимент.
С праздником, вас, коллега!
Когда мы вытащили первую золотую монету, она с большей вероятностью — из первого сундука(чем из третьего), просто потому, что в нем золотых монет больше.
Присоединяюсь к просьбе. Иногда бываешь так уверен в собственных суждениях, что готов до хрипоты защищать свою точку зрения. Но эксперимент, полный, без упрощений, ставит точки над «i».
От фактов не скрыться, ответ все-таки 2/3.
мы же работаем с полем
Это не всегда так. Существуют разные аксиоматики арифметики. Для некоторых из них полезно дополнить деление на ноль бесконечностью (для ненулевых делимых) и неопределенностью (для нулевого делимого).
Подтверждаю на собственном опыте. Купил нетбук с синими светодиодными индикаторами. Через 15 минут работы стали сильно уставать глаза. Думал, что это из-за размеров экрана (10"), но попробовал заклеить индикаторы (очень раздражающе горели ночью) — и все стало нормально.
Рискну предложить еще одну идею — создать по колонке на каждый уровень комментариев. Их содержимое, фактически, будет соответствовать нумерации «1., 1.1., 1.2., и т.п.».
Как вариант можно иметь два поля, одно позволяет сортировать по уровням, а второе — по-порядку. Тогда ограничение на количество комментариев на одном уровне снимается.
Вы правы, в теории вероятностей нет понятия риска. Зато оно есть в теории рисков (актуарной математике). Именно используя эту теорию буржуи решают, инвестировать ли денюшки в проекты или нет. И эту же теорию используют для определения страховых взносов и выплат.
Обобщая, отмечу, что ниодна теория не может в реальных (недетерминированных) условиях гарантировать точность и правильность принятого решения. Теория вероятности, статистика и теория рисков исользуются для того, чтобы принимать максимально обоснованные (рациональные) решения.
Вот хороший пример программы.
Теория вероятности сложна прежде всего тем, что в ней очень много парадоксов, заметить которые может только очень проницательный, скурпулезный до мелочей ум. Эта задача — один из них. Проверьте — ответ правда 2/3, честное слово.
Допустим вам предлагают поработать директором на предприятии в течение года, но есть вероятность 10% в течение этого срока попасть в тюрьму. 10% это большая или малая вероятность? Не известно. Все зависит от соотношения заработной платы и вашего личного нежелания попасть в тюрьму. Т.е, за 1000$ в месяц на таких условиях мало кто захочет работать. А за 10000$ в месяц? Вероятность не изменилась, но изменился риск.
С болезнями аналогично. Да, риск зависит от вероятности, но приминая решения нужно учесть и риск. И чем серъезнее последствия болезни и меньшие последстивтя ложного лечения, тем большим является допуск в false positive.
R = P*D
Согласитесь.
Если, к примеру, лечение безвредно для здорового человека, а болезнь фатальна, то имеет смысл лечить здоровых людей даже при false positive.
С праздником, вас, коллега!
От фактов не скрыться, ответ все-таки 2/3.
Это не всегда так. Существуют разные аксиоматики арифметики. Для некоторых из них полезно дополнить деление на ноль бесконечностью (для ненулевых делимых) и неопределенностью (для нулевого делимого).