@MSGID: 1@usenet.network> 80cef3b9
@REPLY: 2:5023/24.802 fbd48db5
@CHRS: CP866 2
@RFC: 1 0
@RFC-Message-ID: 1@usenet.network>
@RFC-References: 1@usenet.network>
2F24.802_fbd48db5@fidonet.org>
@RFC-Reply-To: nonova.olga@protonmail.com
@TZUTC: 0300
@PID: Mozilla Thunderbird
@TID: FIDOGATE-5.12-ge4e8b94
Hi!

On 21.03.2024 06:11, Serge Chernoff wrote:

 > >> Почувствуйте разницу между статистикой и матстатом. Для
статистики и 146% - не предел.
> 
>   ON> Не поняла, т.к. не знакома с термином "матстат".
> 
 > Существует три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика. Такое
происходит, когда методы математической статистики не применяются или применяются
некорректно.

Вам же сказано не раз, математическая статистика имеет дело с функциями 
распределения. А их-то, как раз и нет в наличие. Значит, ваш "матстат" 
побоку. А жить-то надо!

>   >>   >> ... Использование значения, приведённого без оценки
>   >>   ON> точности, ...
> 
>   >>   ON> Погрешностями оценок можно заниматься только когда известны функции
>   >>   ON> распределения. Напоминаю, для малых выборок типа гумилевской она
>   >>   ON> неизвестна. Именно для таких случаев Байес разработал методы
 > >> ON> вроятностной оценки. По Байесу, - если событие повторялось
N предыдущих
 > >> ON> раз подряд, то вероятность, что данное событие произойдет
в следующий
>   >>   ON> раз, равна N/(N+1). Применительно к гумилевской статистике, - если
>   >>   ON> десяток исчезнувших империй просуществовали в среднем 800 лет, то
 > >> ON> следующая империя, еще живая, Российская, закончит свое
существование
>   >>   ON> тоже примерно через 800 лет с вероятностью 10/(10+1) = 0.91
>   >>
 > >> О распределении известно, что оно асимметрично - слева
ограничено нулем, следовательно, среднее арифметическое не значит ничего.
> 
>   ON> Отнюдь не "следовательно". В условиях малой выборки, среденее
>   ON> арифметическое единственное, о чем имеет смысл говорить в терминах
>   ON> теории вероятности. Неужели подход Байса вас не удовлетворил?
> 
 > Малая выборка отличается от большой только точностью оценки
моментов распределения.

Еще раз, нет никаких сведений о функции распределения случайной величины.

 > Здесь Байес, Вашими устами, говорит следующее: На данный момент
уже возникло 10 империй, вероятность возникновения 11-ой -- 0.91. Всё.

Неверно. Байес утверждает, что существующая 11-ая империя погибнет как и 
все прочие 10 штук до нее с вероятностью 0,91. Т.е. превратится в 
законченное историческое событие.

>   >> Длительность - это не событие,
> 
>   ON> Событием по Гумилеву является империя, которая просуществовала в истории
>   ON> примерно 800 лет, а не длительность 800 лет. Прочувствуйте разницу.
> 
> Насколько "примерно"?

Длительность существования является признаком определения империи. 
Например, гитлеровский Третий Рейх просуществовал 20 лет, поэтому 
империей не является и в выборку не входит. Зато Римская империя прожила 
1200 лет, поэтому входит в выборку исторических событий.

Ольга

--- Mozilla Thunderbird
 * Origin: Usenet Network (2:5075/128.132)
SEEN-BY: 46/49 50/8 109 361 221/6 250/25 301/1
341/66 450/68 452/28 166
SEEN-BY: 463/68 467/888 469/122 550/278 4500/1
5000/111 5001/100 5005/49
SEEN-BY: 5010/352 5015/42 46 5019/40 5020/101 113
290 545 570 715 828 830 848
SEEN-BY: 5020/921 1042 4441 9696 12000 5022/2 128
5023/24 5030/49 115 1081
SEEN-BY: 5030/1474 1900 5034/13 5036/26 5053/51
5054/8 5055/73 5057/19
SEEN-BY: 5058/104 5059/37 5060/900 5061/133 5068/45
5075/128 5083/1 444
SEEN-BY: 6035/3 6055/7 6056/1 6078/80
@PATH: 5075/128 5020/715 1042 4441