Нет. Существует всего 2 фактора - интуиция и удача. Это прям на сугубо обезьяньем (человеческом) уровне.
Ну а так теорвер применяется при прогнозировании чего-либо. Осадков, землетрясений, наводнений. Но факт, что ты его лично где-то сам применишь крайне мал.
Ага щас
> при прогнозировании чего-либо. Осадков
Что-то ощущение, что прогнозы погоды точны примерно в 60% случаев. Тервер плохо работает в реальном мире.
>Приложима ли теория вероятности к реальности?
Приложима к теории информации, обработке сигналов и изображений, в экономике, в статистеке и социологии, в теории массового обслуживания.
>она рассуждает про вероятные исходы идеальных событий,
Дебил, хуле.
>интуиция и удача.
У тебя чот нихуя: тупой неудачник по жизни без денег и ебли.
>Приложима ли теория
>Приложима к теории
Ржунимагу
Приложима теория игр.
Погугли про историю открытия теории вероятности, и сам подумай.
>Приложима ли теория вероятности к реальности?
Приложима в каком-то приближении к событиям, которые происходят много раз.
>Ведь она рассуждает про вероятные исходы идеальных событий, которых не существует. В любом реальном событии миллиарды факторов (как минимум) вплоть до пылинки какой-нибудь.
Вообще похуй - пылинки сглаживаются дистанцией. Можешь кинуть монетку 1000+ раз и убедиться.
Да, сам применял в эвристических алгоритмах для оптимизационных задач в логистики.
Работает в проде уже лет 12-15 (давно ушел из этой конторы).
мимо бывший back-end помидор
Ты выучил N билетом из M билетов. Каким тебе заходить тащить билет а экзамене? Первым, вторым или последним?
>последним
This. За оставшееся время можно еще билеты выучить.
Твои любимые нейросети буквально стоят на теории вероятностей, лол
>Приложима ли теория вероятности к реальности?
Достаточно сказать, что она применима в экономике. Биржа так или иначе от тервера танцует.
>Ведь она рассуждает про вероятные исходы идеальных событий, которых не существует.
Не только.
Всегда нервировала вот эта необходимость самому придумать себе задачу и потом её решить. Учесть, возвращается ли билет обратно в общую кучу, сколько человек уже было до тебя, и т.д. и т.п.
В задачах на распределение дискретной величины хотя бы всё понятно.
>В любом реальном событии миллиарды факторов (как минимум) вплоть до пылинки какой-нибудь.
Погугли про центральную предельную теорему.
Где гарантия, что эта теорема верна?
В каком это таком смысле верна или не верна?
Теорема же что-то утверждает.
Эта теорема имеет док-во.
Тогда эта теорема актуальна к строго ограниченному набору данных и не актуальна за пределами этих данных.
Ты странный..
В чем я не прав?
В том, что не погуглил, что такое ЦПТ
Теория вероятности это методология для статистической вероятности. Вторая приложима и основывается тащемто на реальности.
>В любом реальном событии миллиарды факторов (как минимум) вплоть до пылинки какой-нибудь
Ну тебя то конкретные события интересуют.
Да
Погуглил.
>Центра́льные преде́льные теоре́мы (ЦПТ) — класс теорем в теории вероятностей, утверждающих, что сумма достаточно большого количества слабо зависимых случайных величин, имеющих примерно одинаковые масштабы (ни одно из слагаемых не доминирует, не вносит в сумму определяющего вклада), имеет распределение, близкое к нормальному.
На чем основаны утверждения в этих теоремах?
Бамп
есть вероятность что приложима (теоретически)
Её суть в больших числах, в том смысле, что результат одного события не предсказуем, но для большого набора событий мы можем определить распределение вероятностей и на этом строить модели, предсказывающие реальность.
То есть, теория вероятностей не поможет тебе предсказать следующий бросок монетки, но при тысячах бросков, мы можем утверждать что распределение будет сходиться к 50/50
Смотря как приложить
Гугли дальше
Слив засчитан. Когда сможешь нормально обосновывать свои утверждения - приходи.
>Приложима ли теория вероятности к реальности?
Да.
>вероятные исходы идеальных событий, которых не существует.
Нет.
>Биржа так или иначе от тервера танцует.
Нет и Канеман докозал. Даже сферическая в вакууме это про игры, а не про вероятность, а фактическая ваще сборище обезъян которые гадают по твитам трампа и совершают сделки под веществами.
Если ты про закон больших чисел, то вообще то нет, ибо, там очень слабое условие.
>Сьиф ваффитан
Классическая теория вероятнисти, это просто модель, она применима к реальному настолько насколько тебя устраивает уровень точности модели, ЦТП просто хорошо ложится на определенные явления, но там тоже куча ограничений, см. формулировку теоремы.
Вся индустрия ставок держится на теории вероятностей
Мимо работал разрабатывал предиктивные модели для буков
в большинстве случаев работает и всем похуй
>но там тоже куча ограничений
О том и речь.
О, интересное
Можешь рассказать подробнее, как оно устроено?
И как вкатиться в такое мимопогромисту с галеры
Меня тогда на хх просто нашли, сами позвонили спросили интересна ли вакансия. Устроено так что сейчас есть куча рынков, большинство из ставок происходит в лайве, поэтому кучу математики надо прописывать под корректировку под остаток матча. Я делал модели для футбика - там более все просто определяется через голевую матрицу вероятностей счетов, где в каждой ячейке - вероятность конкретного счета, вероятности в свою очередь выходят просто из распределения Пуассона, где лямбды отвечают за "силу" команд. Потом происходит корректировка ничейного исхода под реальность - многие команды особенно стараются чтобы не сыграть в ничью и изза этого или проигрывают и выигрывают чаще, это кстати еще особенно заметно в хоккее на последних минутах при снятии вратаря - там лямбды и на забивание и на пропуск повышаются, но в разных пропорциях. Есть всякие ауты, угловые, жк,кк и тд, они более менее похоже делаются. Есть всякие персональные рынки - что такой то забьет и там надо уже грамотно выделять "долю лямбды" для каждого из потенциально голевых игроков. Отдельно есть пересечения рынков внутри одного матча и для меня это самое интересное было - допустим есть рынок на исход матча - 1x2 и есть рынок на красная карточка у одной из команд, очевидно что при наличии у первой команды кк, ее сила игры, то есть лямбда, понижается, а значит и вероятность победы первой команды падает, ну и то есть весь рынок 1х2 должен съехать, кароче простое перемножение вероятностей исходов рынков 1х2 и кк будет давать неверный результат потому что события зависимые. А раз они зависимые, то надо отдельно придумывать как раскидывать вероятности, я в итоге конкретно эти комбинации через кэф домножения лямбды сделал, который разный для разных лиг, причем заметно было что после введения ВАРа этот кэф уехал как и в целом кэфы/лямбды на кк и жк. Кароче нюансов всяких куча, очень интересная работа для математика, я обожал ее прям, ну и работал когда хотел без графика - я работал из заграницы и просыпался когда у них уже рабочий день заканчивался
Вкатиться думаю просто если есть мат аппарат и понимание теории вероятностей/статистики. Местами нужен был всякий мат анализ и кстати комибнаторика тоже
Ведь она рассуждает про вероятные исходы идеальных событий, которых не существует. В любом реальном событии миллиарды факторов (как минимум) вплоть до пылинки какой-нибудь.