Вам никогда не нравилась теорема Байеса. Вероятность того, что этот пост станет вирусным, составляет один шанс на миллион. По крайней мере, это мое предположение.
Бета-распределение
Вы бы использовали бета-распределение для оценки вероятности исхода. Часто нам дают вероятности событий, но в реальной жизни это бывает редко. Вместо этого нам даются данные, которые мы должны использовать для оценки вероятностей.
Данные
Я приведу вам пример и некоторые данные.
Допустим, есть автомат с жевательной резинкой, который даст вам два шарика жевательной резинки, если вы положите одну четвертинку. Однако есть шанс, что гамбол съест вашу четвертак и ничего не даст взамен. Итак, вы решили испытать свою удачу.
Вы кладете 1 четвертак, а автомат с жевательной резинкой ничего не дает. Итак, вы кладете еще четвертак, и вдруг автомат с жевательной резинкой дает вам два жевательных шарика. Таким образом, вы можете догадаться, что сначала вероятность равна P(две четверти) = 1/2.
Чтобы иметь больше данных, вы решили использовать все свои кварталы и в итоге получили:
16 побед
29 поражений
всего 45 попыток
Таким образом, у нас есть две возможные вероятности:
- P(две четверти) = 1/2
- P(две четверти) = 16/45
Чтобы упростить задачу, я выдвину гипотезу:
Примечание: я не могу писать уравнения здесь, на Medium, поэтому вы должны увидеть их в моем информационном бюллетене.
