>Запускаем нейтрон. С вероятностью 100% мы не попадем в реактор, соответственно количество родившихся нейтронов - ноль и коэффициент размножения равен нулю.
Не понял. Почему 100%? Для статистики это бессмысленно. Это из конструкции эксперимента? Вы уверены, что здесь вероятностное событие?
> Запустим 30, 240, миллион - будет то же самое.
Ещё не понял, почему будет тоже самое. Вероятность прохождения настолько мала?
>При этом ВСЕ статистические критерии будут удоволетворены и подтвердят достоверность результата "ноль". Хотя он очевидно ошибочный.
А какие тут могут быть критерии. Ведь у нас вырожденное распределение (точка).
>Т.е. Для некоего круга практических задач конечно можно указать "240 (или 30_ - достаточно". Но общего способа проверки - не существует.
Способа проверки чего? Дело тут вот в чём: сходимость тех или иных статистик к некоему закону зависит, конечно, от сути процесса, а также от самого предполагаемого закона распределения. Для классического случая - 30 наблюдений (эвристически) достаточно, чтобы можно было делать правдоподобные выводы. Если же, например, у Вас сложная динамическая модель, то требуется намного больше наблюдений. И общего правила здесь, конечно, нет и быть не может. Но я этого никогда и не утверждал.
>Соответственно, если ваше распределение не гауссовское, а "гауссовское + эффективный коэфициент размножение Земли", то никакой критерий вам не укажет отличие.
Отличие чего? Закона распределения?
> Это означает, что отсутствие добавок типа "редко встречающее событие с большим вкладом" вы должны указать априори, до исследования.
ИМХО, ИМХО, дело не в допущении гауссовых ошибок (которое я подразумевал), а в конкретике моделируемого процесса. Из-за отсутствия конкретики очень сложно делать какие-то вразумительные выводы, тем более для области науки, в которой я не разбираюсь (физика). Например, процессы броуновского движения при их моделировании (точнее, при использовании броуновского распределения) требуют тысячи наблюдений или даже десятки тысяч, чтобы соответствующие результаты можно было рассматривать. Экономическое применение: процессы с единичным корнем (для оценки требуются, если не ошибаюсь, сотни, а лучше под тысячу наблюдений). Но гауссово распределение к этому не имеет отношения , речь идёт о возможности оценки параметров модели. Возможно, что в Вашей физической модели схожая ситуация (не знаю деталей), но это ни коим образом не означает, что это также верно для множества остальных применений. Всё зависит от специфики моделируемого процесса, от конкретного применения.
Объяснение - Игорь С.30.01.2006 21:17:14 (17, 4480 b)
Re: Объяснение - Alexandre Putt30.01.2006 23:54:11 (14, 4355 b)
