https://t.me/gepardchan/107

Коллега написал про формулу Байеса. Давно хотел написать про то, как решаю задачки по теорверу/статистике я, вот, случился подходящий случай.

У меня, знаете ли, с теорией веротности не сложилось. Нет ее у меня "на кончиках пальцев". Формальную часть понимаю хорошо, она довольно простая и даже интересная, но вот с применением в жизни никак.

Но зато я умею программировать, и знаю про метод Монте-Карло https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%9C%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5-%D0%9A%D0%B0%D1%80%D0%BB%D0%BE!

Идея очень простая - для каждой задачи мы пишем примитивный симулятор процесса, и считаем нужные нам его характеристики.

Вот как бы я решал задачу по ссылке, и ответ:

bash-3.2$ python3 ./run.py
91.74186586242153
bash-3.2$ cat run.py
import random

stat_ok = 0
stat_all = 0

for i in range(0, 1000000000):
    ill = random.random() < 0.001

    if ill:
        found_ill = random.random() < 0.9
    else:
        found_ill = random.random() < 0.01

    if found_ill:
        if not ill:
            stat_ok += 1

        stat_all += 1

print(100.0 * stat_ok / stat_all)

Пара советов:

* считайте не с фиксированным seed, будет сразу видно, набрали нужную точность, или нет

* пишите это на компилируемом языке, питон ну очень уж медленный, вот этот пример у меня работал секунд 30, на с++ было бы "моментально"