Ох, Александр, Вы иногда задаете странные вопросы..
>>Запускаем нейтрон. С вероятностью 100% мы не попадем в реактор, соответственно количество родившихся нейтронов - ноль и коэффициент размножения равен нулю.
>Не понял. Почему 100%?
Объем реактора - грубо говоря несколько кубических метров. Подчитайте объем рассматриваемого поверхностного слоя земного шара и вероятность, что при сотне испытаний вы попадете в реактор.
Далее, учтите, что количество псевдослучайных чисел в датчиках ограничено длинной слова. Вы, кстати, знаете как это реализовано на практике?
>Для статистики это бессмысленно.
Александр, этот пример придумали профессионалы по статистике. Есть более практические примеры, связанные с хранилищами отработанного ядерного топлива, то есть это - абсолютно практическая задача вычислительной математики. А вы пишите "бессмысленно".
>Это из конструкции эксперимента? Вы уверены, что здесь вероятностное событие?
А вы что, не уверены?
>> Запустим 30, 240, миллион - будет то же самое.
>Ещё не понял, почему будет тоже самое. Вероятность прохождения настолько мала?
Да.
>>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).
Ну, во-первых, не совсем точка. А во вторых, откуда вы знаете, что исследуемое на практике распределение не является близким к вырожденному?
А критерии - нормальные. Те самые, что в ваших таблицах.
>>Т.е. Для некоего круга практических задач конечно можно указать "240 (или 30_ - достаточно". Но общего способа проверки - не существует.
>Способа проверки чего?
Проверки, что данного количества испытаний достаточно для утверждения что реализуется именно данное статистическое распределение.
>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.
Вот именно - правдоподобные. А не правильные.
>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.
Ну и отлично.
>>Соответственно, если ваше распределение не гауссовское, а "гауссовское + эффективный коэфициент размножение Земли", то никакой критерий вам не укажет отличие.
>Отличие чего? Закона распределения?
Да.
>> 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.
Вот именно.
>Экономическое применение: процессы с единичным корнем (для оценки требуются, если не ошибаюсь, сотни, а лучше под тысячу наблюдений).
Вот. А мне трубуются миллиарды, а лучше десятки миллиардов. Вы считаете, что экономика проще, чем физика? В ней более простые процессы?
> 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.
Да как вам сказать. Мне так кажется что
1. Чем сложнее процесс, тем труднее его моделировать, в частности тем больше нужно статистических испытаний для корректной проверки.
2. Экономические процесы сложнее ядерно-физических.
3. Для моделирования ядерно-физических процессов с высокой надежностью требуются многие миллионы имиллиарды испытаний ( хотя правдоподобные результаты во многих случаях можно получить очень быстро.
4. Соответствено роль статитстического моделирования для экономики должна бы ограничиваться получением правдоподобных результатов.
5. Которые никак не являются строгими.
Так годится?
> зависит от специфики моделируемого процесса,
Которого мы, увы, не знаем.
Re: Объяснение - Alexandre Putt30.01.2006 23:54:11 (14, 4355 b)
