盲听大赛又出牛人

wzchen · 发表于 2018-9-7 16:33

coolbaobao 发表于 2018-9-7 16:28
不对睋
128个人中可能出现2个全对
不等于

蛮搞笑的，概率和可能性很多情况下不是一回事吗？扔一个硬币，正面朝上的概率是50%，扔一个硬币，有50%的可能性是正面朝上，有区别吗？

阿斯兰君 · 发表于 2018-9-7 16:45

本帖最后由阿斯兰君于 2018-9-7 18:18 编辑

越来越混乱，范围越来越广了，不如把前提加明
1.是讨论在场30个人，都是随便蒙，那么一场有多大可能蒙出一个金耳朵
2.是讨论这个金耳朵 6中6 6中5有多少可能是全蒙的
3.是讨论蒙多少次，你能成为金耳朵4.蒙1次跟蒙6次之间关系
4.是讨论这个人是全听，全猜的，还是半听半猜的，各种可能的几率是多少

coolbaobao · 发表于 2018-9-7 16:48

wzchen 发表于 2018-9-7 16:33
蛮搞笑的，概率和可能性很多情况下不是一回事吗？扔一个硬币，正面朝上的概率是50%，扔一个硬币，有50%的 ...

扔128个硬币，出现正面朝上的概率还是50%吗？

别跟我偷换概念，我问的是＂扔128个硬币出现一次以上正面＂，这件事的整体概率哦

阿斯兰君 · 发表于 2018-9-7 18:43

本帖最后由阿斯兰君于 2018-9-7 19:33 编辑

假如是一件事1/1000的触发几率，除开这一次，也就是说还有999/1000的可能在其他独立事件中触发这件事，那就是说你算出来的概率，只是1/1000的概率是准确的。放大招了，能不能终结啊

wangerw · 发表于 2018-9-7 19:21

两台同型号的音源，接两根电源线，然后有人听出了两套系统的差异，先假定实验方法合理，过程严谨有效，排除了其他误差的可能，由此得出什么结论？

1. 差异来自两套系统
2. 差异来自两台音源
3. 差异来自两根电源线

请各位烧友用自己的大脑思考一下，上边三个结论哪个可能更接近事实更精确

一. 结论1肯定是正确的，但是否比另外两个更精确？
二. 结论3如果比结论1和2更接近事实，那就意味着，构成两台解码器的各种输出输入接口、印刷电路、电容、电阻、芯片、二三级管等等集合起来引起的差异，还不如两根电源线引起的差异大。请问大神们真的相信这种结论吗？如果相信，我感觉大神们应该去医院照顾下生意了。

wangerw · 发表于 2018-9-7 19:39

另外，如果有一个人6次全对，就可得出系统或者咸菜有可闻差异的结论，那么如果有一个人全部不对或者只对了一两次呢？是否得出系统和咸菜没有可闻差异的结论？

宁乐悠境 · 发表于 2018-9-7 19:58

我也凑下热闹，我很好奇，参加比赛的人数是多少，谁知道麻烦说一下

宁乐悠境 · 发表于 2018-9-7 20:16

从各地选拔优秀的金耳朵，数量越多越好，汇聚一起进行次数足够多的比赛，如果猜对的次数和人数与纯概率统计的结果比较一下，就能知道到底是什么样了

knir · 发表于 2018-9-7 20:53

厉害厉害，特别是不熟悉的器材更加考验人

coolbaobao · 发表于 2018-9-7 21:05

wangerw 发表于 2018-9-7 19:21
两台同型号的音源，接两根电源线，然后有人听出了两套系统的差异，先假定实验方法合理，过程严谨有效，排除 ...

设置三套系统，其中两套的电源线是相同型号的，如果还能准确地听出不同的是哪根线，那应该就可以排除系统干扰了吧～

guagiggs · 发表于 2018-9-7 23:30

为山茶和蛋挞点赞，明年一定拿第一！！！

阿斯兰君 · 发表于 2018-9-7 23:53

宁乐悠境发表于 2018-9-7 19:58
我也凑下热闹，我很好奇，参加比赛的人数是多少，谁知道麻烦说一下

没有人知道概率都是用的假定值

wzchen · 发表于 2018-9-8 00:09

本帖最后由 wzchen 于 2018-9-8 00:23 编辑

erjiac 发表于 2018-9-7 15:37
按照你的算法
一個人答對的機率是1/64，有128人參加，所以一定有兩個人(128 * 1/64)全對
丟一次銅 ...

你说的没错，是一模一样的情况，但为什么要用一定这两个字，概率能用一定这两个字吗？概率讲的是平均趋势，例如，扔硬币，即使扔一万次，你能保证一定是5000次头像朝上，5000次朝下吗？所以，参加者128人，有可能出现2个6次全蒙对的人是一个平均趋势，也有可能一个没出现，或者只出现一个，也有可能出现3个，或4个，关键是你们或许知道如何用公式算概率，但却不知道概率的真正含义。回到你扔4次硬币的情况，如果扔一次，当然不一定是两次朝上，两次朝下，但如果这样的试验重复越来越多，平均算下来，是不是会越来越精确地朝两次朝上，两次朝下的概率靠拢？

erjiac · 发表于 2018-9-8 00:25

wzchen 发表于 2018-9-8 00:09
你说的没错，是一模一样的情况，但为什么要用正好这两个字，概率能用正好这两个字吗？概率讲的是平均趋势 ...

再說一次，我們沒有討論期望值
用期望值處理這個問題可以
但你連機率波的概念都沒用
用期望值做假設檢定來求值對你來說是不可能的

erjiac · 发表于 2018-9-8 00:26

本帖最后由 erjiac 于 2018-9-8 00:41 编辑

wzchen 发表于 2018-9-8 00:09
你说的没错，是一模一样的情况，但为什么要用一定这两个字，概率能用一定这两个字吗？概率讲的是平均趋势 ...

機率是機率，期望值是期望值
你從昨天就搞混了，到今天還沒明白

我特別找了一本文科專用的統計學課本，希望你能理解這兩個名詞的區別
Probability: Probability is a numerical measure of the likehood that an event will occur. Probability values are always asigned on a scale from 0 to 1.

Expected Value: The expected value is a weighted average of the values the random variable may assume. The weights are the probabilities.

Random Variable: A random variable is a numerical description of the outcome of an experiment.

Experiment: A process that generates well-defined outcomes. On any single repetition of an experiment, one and only one of the possible experimental outcomes will occur.

wzchen · 发表于 2018-9-8 00:40

本帖最后由 wzchen 于 2018-9-8 00:42 编辑

erjiac 发表于 2018-9-8 00:26
機率是機率，期望值是期望值
你從昨天就搞混了，到今天還沒明白

是你自己没明白，我说的清清楚楚，不管多少人参加，6次全中的概率都是1/64，但如果有128参加，就有可能出现2个6次全中的人，这个2人，是期望值。但概率还是2/128=1/64。相反，你们算的所谓概率是完全错误的。

wzchen · 发表于 2018-9-8 00:46

本帖最后由 wzchen 于 2018-9-8 00:48 编辑

回到扔硬币的情况，扔一个硬币，正面朝上的概率是50%，一个硬币，扔100次，正面朝上的期望值是50次，你明白概率和期望值的区别了吗？

erjiac · 发表于 2018-9-8 00:54

wzchen 发表于 2018-9-8 00:46
回到扔硬币的情况，扔一个硬币，正面朝上的概率是50%，一个硬币，扔100次，正面朝上的期望值是50次，你明白 ...

扔一個硬幣，正面朝上的機率是50%，那麼扔100次硬幣，正好50次正面朝上的機率是多少？

wudanao · 发表于 2018-9-8 01:43

本帖最后由 wudanao 于 2018-9-8 03:55 编辑

wangerw 发表于 2018-9-7 19:39
另外，如果有一个人6次全对，就可得出系统或者咸菜有可闻差异的结论，那么如果有一个人全部不对或者只对了 ...

不可以。
这里的null hypothesis是“不同咸菜造成的差距为0”
统计的假设检验只能拒绝null hypothesis，或者得出“没有足够证据拒绝null hypothesis”的结论，并不能接受假设。

wudanao · 发表于 2018-9-8 02:04

本帖最后由 wudanao 于 2018-9-8 02:06 编辑

erjiac 发表于 2018-9-7 01:54
不對，你從頭到尾都搞錯了，統計學的公式不是像你這麼套，獨立事件也不是你以為的這個意思

首先，你不 ...

哥们，说这个实验没用之前，好好想想你自己的null hypothesis是什么，写下来吧。
有没有用，都和你的Null hypothesis有关

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