Come spiegheresti o mostreresti visivamente a qualcuno la differenza tra probabilità lineare / statica vs dinamica?

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Come spiegheresti o mostreresti visivamente a qualcuno la differenza tra probabilità lineare / statica vs dinamica?

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Perdonami se sto usando la terminologia sbagliata, ma sto tentando di spiegare a una persona non tecnica la differenza tra qualcosa che accade in un programma a causa di un Math.Random (seed PRNG) e qualcosa che accade ogni ennesima volta.

Quindi, immagina di avere una coda di oggetti, ogni 10 articoli saranno timbrati.

Questa è probabilità lineare / statica. Succederà ogni volta, la decima volta.

Ora, se utilizzo Math.Random e imposta il controllo su 10% (Math.Random () * 100 < 10), la probabilità non è più statica. È dinamico, e mentre Matematicamente vorrei dire su 100 volte, si penserebbe che la probabilità indichi che entrambi saranno stati licenziati 10 volte. Questo ovviamente non sarà il caso in un vero test, in fase di esecuzione.

Quindi sto chiedendo alla comunità qui, come spiegheresti questo concetto a un Lamen. Sto ricevendo qualcosa di sbagliato qui?

Quale sarebbe il modo migliore per visualizzare o rappresentare graficamente i risultati di ciascuno? Il confronto tra il 1 del 10 e il 10% è quello che sto cercando, per dire che sono funzionalmente lo stesso è perdere la sfumatura in questione, quindi sto cercando di mostrare questo.

random

posta Mike 20.07.2016 - 15:55

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Prima di tutto, sembri un po 'confuso con i termini probabilità lineare, statica e dinamica. La tua prima probabilità rimane la stessa ogni volta, quindi è "costante".

Nel secondo caso, è "non costante", cioè è variabile. Puoi chiamarlo dinamico, ma non credo che questo sia un termine comune. Ora, se una variabile è lineare, cambia ogni volta di un valore costante (seguendo matematicamente la formula a * x + b).

Ad esempio, la prima volta il tuo prob. è 5 * 1 + 3 = 8%, la seconda volta è 5 * 2 + 3 = 13%, la terza volta 5 * 3 + 3 = 18%, il quarto 5 * 4 + 3 = 23%, ecc.

Nel secondo caso, non hai probabilità lineare. Non so quale termine sarebbe appropriato; forse, solo probabilità casuale (ma costante e con l'idea di "programmazione" di casualità non matematica)

La seconda cosa che devi considerare è che quando i matematici definiscono la probabilità implicano che qualcosa viene osservato / accadendo a lungo termine o, come a loro piace dire, in media .

Ad esempio, qual è la probabilità che il motore di un aereo fallisca? Questo è come chiedere quanto spesso i motori a getto d'aria falliscono per tutto il tempo di vita del motore ? Dite, per esempio è 0,5%. Ciò significa che se un motore funziona per 180.000 ore (il lungo periodo in questo caso) il motore fallirà 900 volte.

Ora, un esempio di programmazione (che a quanto pare non è la migliore). Pensa a un server che accetta richieste da un browser per mostrare una pagina web. Il server è attivo per l'anno successivo, 24 ore al giorno.

Se il server fallisce ogni 10 giorni, significa che è in calo il 10 gennaio, il 20 gennaio, il 30 gennaio, il 9 febbraio, il 19 febbraio, il 29 febbraio / 01 marzo e così via.

Se la probabilità del server di fallire del server è del 10%, ciò significa che su 365 giorni in un anno, 36,5 giorni il server non funziona. Questo può accadere in molti modi diversi.

Ad esempio, il server può essere inattivo per tutto gennaio e 5,5 giorni a febbraio. Oppure, 10 giorni in gennaio, 10 giorni in marzo e 16,5 in agosto Oppure, 35 giorni a novembre e 11,5 giorni a dicembre O, 3 giorni ogni mese Oppure ...

Puoi interpretare la figura in ore invece che in giorni, ma la logica è la stessa.

In entrambi i casi, il server è in calo del 10% delle volte o la probabilità che il server diminuisca è del 10% o il server è inattivo in media il 10% delle volte.