Ah je suis bien d'accord avec toi sur le Z-Score, admettons que l'on tombe sur beaucoup de cas gagnants, le Z-Score nous fera croire que la méthode est gagnante alors que vu le très grand nombre de possibilités, si ça se trouve il n'en ai rien
.
C'est également faux. Faites attention de bien comprendre les choses avant de vous prononcer de la sorte (sans animosité non plus)
Effectivement je ne sais pas à quoi correspond précisément ce Z-Score. Je me suis peut-être un peu avancé.
Effectivement je ne sais pas à quoi correspond précisément ce Z-Score. Je me suis peut-être un peu avancé.
Salut Iron,
Le Z-Score va implicitement te montrer quelle est la probabilité que ta méthode s'écrase dans le temps.
Cela ne dépend nullement, comme Ainelle l'a écrit, d'une quelconque chance et c'est même l'inverse. Le Z-Score traduit précisément dans quelle mesure la chance pure n'a pas d'influence sur la rentabilité d'une méthode.
Bon jeux à tous.
@chatnoir : Je préfère quand une personne accompagne sa contradiction d'argumentation, plutôt que simplement contredire. C'est ainsi que l'on enrichit un débat.
Du coup, plutôt que simplement te contredire en retour, voici la formule du Z-score (en tout cas, celle que je connais) :
Z = (G-NP)/sqrt(NP*(1-P)
Avec :
- le fameux G qui prouve mon argumentation précédente : somme des gains obtenus !!
- N : nombre de mises déposées sur le tapis
- P : probabilité de gain ou si on ne peut pas la calculer, cela se réduit à (nbre de parties gagnées)/(nbre total de parties)
Maintenant, je veux bien que tu nous exposes ta formule, puisque ta formule semble être différente de la mienne ...
Salut Ainelle,
La formule est a priori universelle, nous utilisons tous la même.
Et nous avons en effet besoin de la somme des gains. Mais cela ne justifie pas ton raisonnement en préambule quand tu parles de bonne phase et de chance insolente puisque c'est antinomique avec le concept du Z-Score.
Peut-être serait-il judicieux que tu me donnes un exemple concret de ce qui te dérange dans ce procédé avec une application car je comprends pas en quoi tu n'es pas convaincu.
Bonjour à toutes et à tous,
le Z-SCORE (je parle bien de la version statistique et non de la version financière, car il existe deux définitions de ce paramètre) est d'une part un terme anglo-saxon de d'autre part un calcul qui détermine la dispersion d'un nuage de points autour de la moyenne.
On nomme cela faire un centrage et une réduction.
Le centrage consiste à retrancher la moyenne des valeurs de l'échantillon.
La réduction consiste à diviser par l'écart type.
Dans la formule donnée par Ainelle, nous avons :
--> la moyenne : N * P
--> l'écart type : SQRT(N * P * (1 - P))
Et G correspondant à la valeur de l'échantillon.
S'il y a 100 valeurs, tu auras un G1, G2, ..., G100.
Et le calcul est une somme de toutes ces valeurs unitaires.
Maintenant pour avoir un peu plus d'explication, vous devez faire des recherches personnelles sur la loi normale centrée et réduite et de vous intéresser aussi à l'écart type.
J'ai donné une explication dans une autre discussion sur le taux de dispersion autour de cette moyenne de la signification de l'écart type.
En gros :
]-1 * ET ; +1 * ET[ correspond à un taux de dispersion de l'ordre de 68,2%.
]-2 * ET ; +2 * ET[ correspond à un taux de dispersion de l'ordre de 95,4%.
]-3 * ET ; +3 * ET[ correspond à un taux de dispersion de l'ordre de 99,8%.
Personnellement, je préfère plus le calcul de l'écart type que le calcul du Z-SCORE.
@+
Par exemple la vitesse ne peut pas être plus grande que celle de la vitesse de la lumière.
Salut Artemus, toujours un plaisir de parler avec toi.
Une petite précision cependant : Einstein a seulement affirmé qu'un corps ne peut voyager a la vitesse de la lumiere, car alors sa masse devient infinie.
Par contre dépasser la vitesse de la lumiere est théoriquement possible, car ce cas de figure n'est alors plus en désaccord avec la formule d' Einstein...
Bonsoir Rolex,
Excellente réponse !!!
Tu viens de donner un argument de plus pour agrémenter une futur méthode qui ne saurait que bientôt sortir sur le web...
Tu n'as pas compris ce que je voulais dire, mais je suis persuadé que notre ami Chatnoir a compris !!! 
Bonjour à toutes et à tous,
juste une précision: la formule est bonne à condition que ton G soit le nombre de jeux gagnés.
Cela ne veut strictement rien dire ! Le G n'est pas un calcul indépendant de la moyenne et de l'écart type.
Ce G participe au calcul de ces deux paramètres !
Si N est le nombre de valeur de l'échantillon alors la moyenne se calcul de la manière suivante : (somme des G allant de 1 à N) divisé par N.
Ensuite on calcul la variance qui est : somme allant de 1 à N de (G - moyenne)^2
Et on prend la racine carré de cette variance pour obtenir l'écart type.
Il suffit pour comprendre comment on fait se genre de calcul, de se référé à un livre traitant du calcul des probabilités et des statistiques !
Le calcul donnée par Ainelle est tiré de la loi binomiale.
@+
Bonjour Abysse,
et qu'est-ce que : "Break-even point" ?
D'après ce que j'ai compris, c'est le "point mort".
Or ce terme appartient au domaine de la comptabilité, de la finance et du monde des affaires.
Qu'est-ce que cela vient faire dans le calcul des probabilités ?
@+
Je sais pas ça fait un moment que je n'ai pas lu son post, mais si tu veux juste calculer ton z-score tu n'as pas besoin de savoir ce que c'est.
Enfin je dis ça mais je sais qu'à toi ça ne te suffira pas.
En regardant 30 sec
Break-even point = 1261 / 2 = 631
Soit 1261 le nombre d'essais nécessaires
et le 2 doit correspondre au fait que le jeu testé en l'espèce est sur les chances simples.
maybe, maybe not ...
Bonjour Abysse,
merci pour ta réponse !
Je voulais simplement soulevé le mélange des genres qui me parait assez hétéroclite !
Pour mémoire, et cela fait un baille maintenant, je n'ai jamais entendu parlé dans les cours de probabilités de la notion de break-even point.
Inversement je connais la notion du point mort par les cours de comptabilités, finance ...
Le point mort c'est un point d'équilibre où l'entreprise ne fait ni bénéfice ni perte, d'où le nom.
@+
Bonjour Mézig,
nous sommes d'accord dans le fond. Il s'agit avant tout d'un problème de vocabulaire.
Et je ne désire pas donner un cours de probabilités sur la façon de calculer ce Z-SCORE qui est hors de propos à cette discussion.
Ce Z-SCORE doit démontrer sur un ensemble très important de coups, que l'échantillon admet une corrélation importante avec le modèle mathématique (ici, la loi binomiale). En d'autre terme, la valeur du Z-SCORE détermine le facteur multiplicatif de l'écart type où l'on trouve la plus forte concentration selon le modèle. Ainsi un Z-SCORE de 3 fois l'écart type, correspond à une couverture de 99,8% et l'on peut conclure à une bonne corrélation. Inversement un Z-SCORE de 0 correspond à une dispersion totalement aléatoire.
Mais à quoi peut bien servir ce genre de calcul ?
A évaluer la probabilité de perdre !
Prenons par exemple un Z-SCORE de 3 qui couvre 99,8% des résultats.
Cela signifie que l'on gagne dans 99,8% et que l'on perd dans 0,2%.
Si nous faisons le rapport des deux pourcentages, on trouve :
--> 99,8% / 0,2%
--> 499 / 1
Soit 499 "pour" et 1 "contre". En d'autre terme, la probabilité d'avoir une perte s'élève à :
--> "contre" / ("pour" + "contre")
--> 1 / (499 + 1)
--> 1 / 500
C'est donc un instrument d'évaluation de la performance du système.
Or la martingale offre déjà ce genre de performance (1/512) à peu de chose près !
@+
