Программирование, т. 8

если всё-таки твоя постановка задачи эквивалента тому, что вероятность нахождения денег каждом ящике 1/8, то  тебе нужно - геометрическое распределение 

cмысл такой - пусть вероятность появления события в опыте - p. Проводим k опытов, какова вероятность того, событие ни разу не прокнуло в первых k-1 опытах, но прокнуло в k-ом опыте

пиздец вы парадоксеры

https://ru.wikipedia.org/wiki/Парадокс_Монти_Холла

Да Ильзян я именно про этот парадокс. Красава!

если всё-таки твоя постановка задачи эквивалента тому, что вероятность нахождения денег каждом ящике 1/8, то  тебе нужно - геометрическое распределение 

https://ru.wikipedia.org/wiki/Геометрическое_распределение

 

 

cмысл такой - пусть вероятность появления события в опыте - p. Проводим k опытов, какова вероятность того, событие ни разу не прокнуло в первых k-1 опытах, но прокнуло в k-ом опыте

это 4 независимых броска монетки где монетка имеет шанс 0.125

у него вероятность 0.125, но зависимая от других

если ты нашёл что-то в первом ящике (событие B), то вероятность что в одном из оставшихся будет (событие B) зная А будет P(A|B) = 0

тут гемморная часть это определить что есть "знание" от инфы когда мы открываем первые ящики

на примере из 2 коробок куда проще это понять. 50% выбрать 1 из 2 коробок, 50% положить, тоесть шанс каждой это 25%

мы открываем первую и там ничего (событие В). шанс того что это произошло 75% (тоесть 100 - 25). но, дальше интересная вещь это полученое знание

мы знаем что мы находимся в одном из 3 кейсов (25 что выбрали первый но не положили, 25 что выбрали второй и не положили, 25 что выбрали второй и положили)

откинутый кейс выпадает из нашего пространства вероятностей. теперь если мы хотим оперировать вероятностями P(*|B) мы должны просто исключить тот кейс который невозможен

это значит что из 3 осташихся кейсов, во втором ящике бабло может лежать только в одном из них = 1/3 = 33%

При геометрическом распределении эксперимент условно заканчивается при выпадении успеха.

Можно поподробней, как априорная вероятность нахождения бабок в 3 ящике, зависит от такой же вероятности для 2? Че-то я не понял этого момента.

Даже у него в коде они моделируются независимо

Del

Даже у него в коде они моделируются независимо

for i in range(0, len(arr), 4):
    if random.randint(0, 1) == 1:
        arr[i + random.randint(0, 3)] = 1

это для каждой коробки (1 цикл, видно по шагу в 4), шанс 50% положить что-то (if внутри) и шанс 1 к 4 выбрать в какую коробку (randint(0, 3)) положить вещь (= 1)

при геометрическом было бы

for i in range(0, len(arr), 4):
    for j in range(0, 3):
        if random.randint(0, 1) == 1:
            arr[i + j] = 1

и его симуляция выдала бы очевидные 50% шанса т.к. P(A1) = шанс что в первой коробке и P(A2) = шанс что во второй независимые

и тогда P(A2|A1 = 0) = P(A2) = 50%

но это не так если максимум в одной коробке может что-то лежать (его случай)

Можно поподробней, как априорная вероятность нахождения бабок в 3 ящике, зависит от такой же вероятности для 2? Че-то я не понял этого момента.

но вопрос стоит о P(A2 = 1|A1 = 0)

и вот тут шансы меняются

потому что P(A2 = 1|A1 = 1) = 0% из-за того что иметь оба = 1 невозможно

пиздец вы упоротые

по-моему он ясно описал кейс

 100% может быть в 1 из 4 коробок => для каждой вероятность 1/4 => разве при условии что открываем ничего не нахъодим вероятность этой короюки равномерно распределяется на оставшиеся?

ссоре за мат я прост не силен в вероятностных задачах

по-моему он ясно описал кейс

100% может быть в 1 из 4 коробок

в одной из коробок с вероятностью 50% есть деньги"

2) с вероятность 50%

если бы было

в одной из коробок с вероятностью 100% есть деньги"

твоя идея как раз самая правильная, вероятность распределяется, но т.к. шанс 50% то только половина распределяется и уходит в.т.ч. кейсу где ничего нет (эти самые 50%)

так а всё же, если не на ёптычах-блядычах, как будет выглядеть строгое выражение вероятности нахождения предмета в последнем неоткрытом ящике для любых значений p (шанс, что в одном из ящиков что-то будет) и n (общее кол-во ящиков)?

20% - пиздос неинтуитивная хуйня, я так и не прочувствовал ее

n : int, p : (0, 1)

k : int - кол-во открытых ящиков где ничего не найдено

шанс что после открытия k ящиков в оставшихся n-k что-то будет: (n-k) / (n/p - k)

из твоего примера:

n = 4, k = 3, p = 0.5

(4-3) / (4/0.5 - 3) = 1 / (4*2 - 3) = 1/5 = 0.2

из примера всего 2 коробок:

n = 2, k = 1, p = 0.5

(2-1) / (2/0.5 - 1) = 1 / (2*2 - 1) = 1/3 = 0.33

к слову (весьма очевидно) формула работает и для p = 1, но (тоже очевидно) не работает для р = 0, т.к. там пространство вероятностей нулевое

ещё работает для k=0 где ты получаешь ровно = p, как оно и должно быть

Призываю @@Zhenek

Статисктика, офк охуенно. Но вот сча сижу и дебажу чужой код, ощущение, что хочу просто разьеюать мышь об пол в 0. 

Статисктика, офк охуенно.

valakas

Не читал особо тред, но на счёт Монти холла легко показать принцип на миллионе ящиков. Выбери 1 из миллиона, потом открывают все пустые, остаётся только твой и ещё 1. Становится очевидно что у твоего ящика вероятность 1 на лям, а у того другого 1 - 1/лям, то есть почти 100%.

Щас сижу в аэропорту, завалил интервью в гугле. 2 интервью хорошо отработал а ещё 2 хуево. Юля это ебаный рандом попадут ли они в твои знания своими задачами и как пойдет решение. Офк подготовка даёт профит но везение решает дохуя. Бтв подготовился я неплохо, но этого не хватило. Попробую ещё раз в некст году :(

Ну ладно тогда денег пока просить не буду

Ну ладно тогда денег пока просить не буду

Дед скин я хз чё за стены с формулами, там очевидно 50% у ласт ящика.

Это как если бы 1 коробка была 100% непустая то очевидно у ласт ящика тоже 100%. Для любого p если мы откроем все кроме 1 то вся вероятность p сколапсится в ласт ящик, а так она распределена между всеми ящиками.

а кроме гугла никуда больше не пробовался? всякие там эйрбинби, амащоны, хуетфликсы 

Дед скин я хз чё за стены с формулами, там очевидно 50% у ласт ящика.

 

Это как если бы 1 коробка была 100% непустая то очевидно у ласт ящика тоже 100%. Для любого p если мы откроем все кроме 1 то вся вероятность p сколапсится в ласт ящик, а так она распределена между всеми ящиками.

Ебать так это че я инста правильный ответ дал 

Ещё был на хайринг ивенте Амазона не так давно, но я был хуево подготовлен +там были вопросы ебаные какие-то. Их задачки я то порешали энивей. Но хуево сработал на систем дизайн раунде и мб им не понравились ответы на их ебаные behavioural questions. Мне интервью гугла больше понравилось.