Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Запрошенное действие могут выполнять только участники из групп emailconfirmed, Администраторы.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

1. Если убрать математические ошибки, то оставшееся, похоже, не сообщает ничего нового и не противоречит общепринятым взглядам. Да, биномиальное распределение определено на двух переменных (частота успехов и неуспехов), но поскольку они связаны, достаточно задать распределение одной. А про вторую вообще нет смысла упоминать, как это и принято. Да, случайные величины, представляющие частоты разных исходов, в мультиномиальном распределении зависимы, поскольку сумма фиксирована. Да, аналогично случаю биномиального распределения, можно избавиться от одной переменной, но это неоправданно, т.к. неудобно. 2. Вполне возможно, что рассмотрение указанных частот в виде случайного процесса в чём-то интересно и полезно, например, для генерирования выборки из распределения. Правда, подобный процесс не принято называть марковским. И такое рассмотрение вовсе не обязательно включать в базовую справку по распределению, а как отдельная статья оправдана. 3. Приведённая статья вполне может оказаться интересной и полезной, если переписать её сугубо в историческом ключе: о Буняковском, его вкладе в ТВ, и исторических интерпретациях современных понятий. --[[Участник:Nvm|В.М. Неделько]] 22:58, 7 сентября 2015 (MSD)

Возврат к странице Обсуждение:Парадоксы мультиномиального распределения.