Лекция 1. Введение в теорию принятия решений
Вставка
- Опубліковано 26 лип 2020
- Лектор - Александр Нозик, руководитель компьютерного направления лаборатории методов ядерно-физических экспериментов JetBrains Research.
Ссылка на страницу лаборатории: research.jetbrains.org/groups...
Ссылка на страницу курса: npm.mipt.ru/ru/pages/stat-methods
Книги:
- Идье и др., Статистические методы в экспериментальной физике.
- Чернов и Мозес, Элементарная теория статистических решений.
Гист с примером моделирования рисков: gist.github.com/altavir/539d1...
А на 1:00:34 не следует ли из суммы вероятностей "один умер" вычесть вероятность смерти обоих?
Ведь множество событий "умер М" и "умер П" перескаются, давая те самые 0,0025, когда "в общем, все умерли".
И тогда средние потери должны быть 0,025*3 + (0,5-0,0025)*1 = 0,5725. Аналогично для стратегии П.
Разве не так?
и тогда для стратегии П будут средние потери 0,55.
То есть стратегия П лучше.
Но я молодец и не заметил опечатку.
0,025*3 + (0,5-0,025)*1 = 0,55, то есть в данном случае... без разницы?
@@user-cq4wd1ui1e Честно, уже не вспомню числа сейчас. В примере числа подогнаны, чтобы добиться интересного результата. В реальности, разумеется, числа надо брать из-каких то более объективных критериев. Кроме того, решение довольно редко является одноступенчатым.