второй раз он попал ближе к центру, чем в первый раз. Какова условная вероятность того, что в третий раз он попадет ближе к центру, чем в первый раз? Предполагается, что результаты бросков (расстояние от дротика до центра мишени) независимы и имеют одинаковое непрерывное распределение.
Моё решение:
pi*k^2/pi*r^2, где k - расстояние от первого броска до центра мишени, а r - радиус мишени
верно ли я размышляю?
не совсем понимаю, зачем информация о втором броске. думаю, что задача на геометрическое распределение
Влияет на распределение
Как, если броски независимы? Это лишняя информация, разве нет?
Броски независимы, но мы знаем апостериорную информацию
Да, но ее не обязательно учитывать в рассчётах, поскольку при независимости событий P(k<k1|k1, k2<k1)=P(k<k1|k1&k2<k1)~P(k<k1). Или я какую то фигню написал?))))
Да, но рисовать влом. Представь пространство распределений, по одной оси которого расстояние от центра до первого выстрела, а по другой - до второго. Без апостериорной информации это будет равномерно заполненный единичный квадрат. А с ней - участок под (или над) его главной диагональю.
Так вот из-за этого я и написал знак ~ вместо =. То есть, в данном контексте информация скорее является шумом. Если ее учитывать, то апостериорное распределение вероятности незначительно будет отличаться от равномерного лёгким смещением, но, если представить бесконечное количество бросков которые будут распределены равномерно и учитывать всю последующую от них информацию при определении условной вероятности, то апостериорное распределение будет снова таки равномерным (вроде как должно).
Как же смещением, если распределение становится линейным, вместо равномерного?
Что-то не вкуриваю походу. Почему оно становится линейным и что такое линейное распределение? По сути, без информации о втором броске мы считаем вероятность P(k<k1) на равномерном отрезке. Добавляя информацию k2<k1 это распределение становится не равномерным, а с каким то смещением в сторону отрезка [0, k1], верно? Мы же не ограничиваем расстояние каждым новым броском.
Потому что треугольник под диагональю интегрируется по одной оси, и результат интегрирования становится вероятностью в конкретной точке другой оси. Ну ещё нормализовать надо, чтобы общая вероятность была единицей.
Обсуждают сегодня