=== ПРОВЕРКА ФИНСКОГО РЭНДОМА ===
Привет, друзья. Тут у Тролля накопилось более 600 серых жетонов (он всё копит), и мы ему посоветовали под запись всё скрутить и подсчитать частотные вероятности различных категорий призывов, чтобы проверить знаменитый финский рэндом. Сказано — сделано! Он скрутил ровно 486 серых жетонов, оставив 200 штук на следующий ПД. Результаты вы можете посмотреть в его прикольном видео. И далее будет немного математики. Передаём слово постановщику эксперимента...
——————————
Друзья, на связи Лесной тролль собственной персоной. Я тут скрутил 486 серых жетонов и немного проверил теоретические вероятности, о которых говорят финны в своей игре. Результаты плачевны. Но обо всём по порядку.
Вы должны понимать, что рэндом — это не равномерность. Хорошие ГПСЧ как раз характеризуются тем, что они далеки от равномерного распределения генерируемых чисел. На малых выборках не просто могут, но и должны быть мощные статистические выбросы. Типа как у меня в этом эксперименте произошло — три 2* зелёных отряда подряд. Но на очень больших выборках, конечно же, должна выполняться теорема о больших числах, так что частотные вероятности должны приближаться к теоретическим.
Проверим. Итак, что нам дадут 486 скруток? Протокол для верификации и статистические расчёты вы можете увидеть в этой таблице. В видео по ссылке выше можно увидеть итоговые результаты самих призывов, что также может использоваться для верификации, если кому-то это интересно. Но результаты оказались странными — 486 объектов наблюдения не хватило для того, чтобы обеспечить репрезентативность выборки. Чтобы это понять, можно обратиться к столбцу F в таблице, в котором приведены 99 % доверительные интервалы для каждой частотной вероятности. И оказывается, что ни одна из теоретических вероятностей не вошла в 99 % доверительный интервал. Это крайне странно.
Скорее всего, именно из-за этого результаты проверки рэндома оказались далеки от идеальных. Да, по этим результатам финский рэндом работает совсем не так, как должен. Чтобы понять это, смотрите прилагаемые графики — это распределение по цветам пойманных героев и отрядов во всех шести категориях. И круговая диаграмма — это полученные частотные вероятности выпадения героев и отрядов во всех шести категориях, которые выпадают за серые жетоны. Вторая круговая диаграмма — это теоретические вероятности того же. Да, издалека они похожи, но не очень-то и похожи, если присмотреться.
В общем, на мой взгляд это первая в русскоязычном сообществе систематическая попытка проверить функцию ГСПЧ, которую используют финны, но пока она не увенчалась успехом. Впрочем, это может быть не очень правильная моя интерпретация, и я готов обсудить в комментариях, что и как. Пишите...
#Эксперимент #Математика #Статистика #Рэндом
P. S.: Ну и для валидации результатов любой желающий может провести подобный эксперимент с сохранением протокола для последующей верификации. Множество таких экспериментов может быть в итоге объединено, чтобы в итоге добиться репрезентативности, что позволит проверить финский ГСПЧ.
Подобные крутые материалы только на @ep_tricks.
Привет, друзья. Тут у Тролля накопилось более 600 серых жетонов (он всё копит), и мы ему посоветовали под запись всё скрутить и подсчитать частотные вероятности различных категорий призывов, чтобы проверить знаменитый финский рэндом. Сказано — сделано! Он скрутил ровно 486 серых жетонов, оставив 200 штук на следующий ПД. Результаты вы можете посмотреть в его прикольном видео. И далее будет немного математики. Передаём слово постановщику эксперимента...
——————————
Друзья, на связи Лесной тролль собственной персоной. Я тут скрутил 486 серых жетонов и немного проверил теоретические вероятности, о которых говорят финны в своей игре. Результаты плачевны. Но обо всём по порядку.
Вы должны понимать, что рэндом — это не равномерность. Хорошие ГПСЧ как раз характеризуются тем, что они далеки от равномерного распределения генерируемых чисел. На малых выборках не просто могут, но и должны быть мощные статистические выбросы. Типа как у меня в этом эксперименте произошло — три 2* зелёных отряда подряд. Но на очень больших выборках, конечно же, должна выполняться теорема о больших числах, так что частотные вероятности должны приближаться к теоретическим.
Проверим. Итак, что нам дадут 486 скруток? Протокол для верификации и статистические расчёты вы можете увидеть в этой таблице. В видео по ссылке выше можно увидеть итоговые результаты самих призывов, что также может использоваться для верификации, если кому-то это интересно. Но результаты оказались странными — 486 объектов наблюдения не хватило для того, чтобы обеспечить репрезентативность выборки. Чтобы это понять, можно обратиться к столбцу F в таблице, в котором приведены 99 % доверительные интервалы для каждой частотной вероятности. И оказывается, что ни одна из теоретических вероятностей не вошла в 99 % доверительный интервал. Это крайне странно.
Скорее всего, именно из-за этого результаты проверки рэндома оказались далеки от идеальных. Да, по этим результатам финский рэндом работает совсем не так, как должен. Чтобы понять это, смотрите прилагаемые графики — это распределение по цветам пойманных героев и отрядов во всех шести категориях. И круговая диаграмма — это полученные частотные вероятности выпадения героев и отрядов во всех шести категориях, которые выпадают за серые жетоны. Вторая круговая диаграмма — это теоретические вероятности того же. Да, издалека они похожи, но не очень-то и похожи, если присмотреться.
В общем, на мой взгляд это первая в русскоязычном сообществе систематическая попытка проверить функцию ГСПЧ, которую используют финны, но пока она не увенчалась успехом. Впрочем, это может быть не очень правильная моя интерпретация, и я готов обсудить в комментариях, что и как. Пишите...
#Эксперимент #Математика #Статистика #Рэндом
P. S.: Ну и для валидации результатов любой желающий может провести подобный эксперимент с сохранением протокола для последующей верификации. Множество таких экспериментов может быть в итоге объединено, чтобы в итоге добиться репрезентативности, что позволит проверить финский ГСПЧ.
Подобные крутые материалы только на @ep_tricks.