Merci Lezero pour le lien...
c'est en effet époustouflant comme un scientifique arrive à parler si bien de religion sans y croire et les réactions des intellectuels (attention:pas péjoratif du tout...)du forum qui se bouchent obstinément les yeux pour ne pas voir l'évidence expliquée.
Oui , pour un croyant , ce que dit ce scientifique est évident mais il ne veut pas employer de mots tels que Dieu créateur ,Ange gardien,jugement dernier...etc...
ça ferait trop catho, trop ringard à notre époque...
pourtant ce qu'il dit (un tout petit bout seulement) Jésus nous l'a annoncé il y a bien longtemps , pourquoi nous boucher les oreilles et fermer nos yeux si fort devant l'évidence...mystère...
Bon, j'arrete de vous em...béter avec ça, ce n'est pas le lieu...
lisez tout de meme emmet Fox "le sermon sur la montagne"(Editions Astra)
c'est bien expliqué, ça pourrait ouvrir des yeux, qui sait...
après la quadrature du cercle et les coniques appliquées aux sphères, on peut envisager de mettre une pyramide ( transparente ) au dessus de la Roulette pour concentrer le magnétisme céleste, vous ne pensez pas?
bonjour j'ai regardé la petite video qui ma vraiment plus surtout vers les conclusions a s avoir que pour connaitre le créateur il faudrai connaitre toutes les créatures de l'univers sa rejoin aussi les doctrines du karma que l'on retrouve dans les religion boudiste a savoir que le future se cré par nos action bonne ou mauvaise en tous cas ces tres intéressants
merci
Lezero, Cessna,
Je crois que je n'aurais pas dû parler du Professeur Garnier et que lezero n'aurait pas dû mettre le lien. Ils n'ont rien compris du tout
mdr
Mais c'est cela la richesse mon cher azgj2, chacun voit dans les mots ce qu'il veut entendre. Tout le monde est en train de "thinker" out of the box.
Lors de mon sommeil, ce soir, je vais essayer de contacter mon double.
Il faudrait penser à notre ami Niel
Mais c'est cela la richesse
Mouais
N'entendre que ce qu'on veut bien entendre, c'est se mettre soi-même en boîte
oui, mais entendre un Jésuite faire l éloge de Pascal reste une expérience intellectuelle rare
Fiabilité d'une méthode (suite 1)
La première approche, pour dégrossir le sujet, consiste à prendre un certain nombre de tests et de calculer les résultats (% de réussite, % d'échecs, gain moyen, perte moyenne, ...). On peut répéter ce processus pour un grand nombre d'échantillons et voir si les résultats sont suffisamment stables parmi ces échantillons. Si c'est le cas, on peut dire que le bénéfice moyen sera une assez bonne approximation de l'expérance mathématique de gain. Si ce bénéfice moyen est positif, alors on peut déduire qu'on a probablement une bonne méthode. Ces mesures doivent être poursuivies en jeu réel et la conclusion restera identique aussi longtemps qu'il y a cette stabilité.
Mais il est tard, suite donc au prochain numéro ...
Comment faire en pratique. En statistique, on considère en général (je ne vais pas rentrer dans les subtilités) qu'un minimum de 30 mesures sont indispensables pour obtenir d'assez bons estimateurs. Prenons donc un échantillon d'au moins 30 tirages ou plus, disons 100.
Pour chaque tirage, on calcule le bénéfice ou la perte. Puis, pour l'ensemble des tirages, on calcule la moyenne des bénéfices et son écart-type (je ne détaille pas, c'est facile à faire et en plus Excel fait cela tout seul). On suppose que le bénéfice moyen (estimation de l'espérance mathématique du bénéfice) est positif, sinon, la méthode va directement à la poubelle.
Déjà ici, il faut faire une remarque très importante que beaucoup négligent souvent : le rapport entre la moyenne et l'écart-type. Pour que la moyenne soit représentative, signifie quelque chose et soit relativement stable, l'écart-type ne doit pas être trop grand. Ainsi un écart-type quasi aussi grand que la moyenne signifiera que la méthode a toutes les chances d'être instable. Il convient, en général, que l'écart-type soit au moins un ordre de grandeur plus petit que la moyenne (moins de 10%).
Une première manière d'exploiter cette moyenne et cet écart-type, pour la suite des tirages (au-delà de 100), consiste, comme dans l'industrie, de mettre en place une "carte de contrôle". C'est un graphique avec 2 axes. L'axe horizontal représente les tirages (donc gradué 100, 101, 102, ...) et l'axe vertical représente le bénéfice. On reporte en 1 ligne horizontale pointillée (par exemple) le bénéfice moyen, et 2 lignes horizontales situées de part et d'autre de la ligne du bénéfice moyen et séparée chacune de 2 écarts-types du bénéfice moyen. La 1ère ligne représente ainsi le bénéfice moyen + 2 écarts-types, et la 2ème ligne représente le bénéfice moyen - 2 écarts-types.
A chaque nouveau tirage, tu reportes le bénéfice ou la perte (et/ou de même le bénéfice moyen des 100 derniers tirages pour avoir ainsi une moyenne glissante). Si ton modèle est stable, et donc ta méthode efficace, fiable, avec +/- 2 écarts-types, 95% des bénéfices (ou pertes) relevés doivent se situer à l'intérieur de ces 2 écart-types (si tu choisis 3 écart-types, c'est 99% que tu dois obtenir). Dans le cas contraire, cela signifie 2 choses possibles :
- ou bien ton modèle n'est pas bon de manière intrinsèque
- ou bien ton modèle n'est plus bon parce que le phénomène a changé de régime.
Dans les 2 cas, ta méthode n'est plus fiable.
Voilà une première manière assez simple de faire.
To be continued ...
oui, mais entendre un Jésuite faire l éloge de Pascal reste une expérience intellectuelle rare
De manière générale d'ailleurs, produire un discours jésuitique est toujours un bel exercice et l'analyser au niveau argumentation encore plus .
certes, certes !
un des plus grands régals qui soient
surtout quand il s agit de l éditeur de Nerval en Pléiade, lui même
certes, certes !
un des plus grands régals qui soient
surtout quand il s agit de l éditeur de Nerval en Pléiade, lui même
J'imagine que tu parles de l'un des 2 fondateurs de la Pléiade, Charles du Bos (avec Schiffrin) et non de l'éditeur lui-même le père Gallimard ?
tu supposes mal : j ai parlé précisément de Nerval
Un peu de détente...
Un sourire
Et ça repart...
Fiabilité d'une méthode (suite 2)
Une deuxième approche équivalente consiste à analyser, au fil des échantillons (on peut par exemple considérer 50 échantillons de 100 tirages), la variation (positive ou négative) de la réussite d'une méthode par rapport à ce que l'on est en droit d'en attendre. La méthode sera probablement fiable si cette variation n'excède pas, positivement ou négativement, ce qu'on est en droit d'attendre. Désolé, la certitude n'existe pas.
Pour ce faire, il faut étudier les dérives ou ballotages de la méthode au moyen de l'écart décadaire ou unité décimale d'écart, dont la définition est : "l'écart décadaire définit l'écart qui a la probabilité 1/10 d'être dépassé".
Ainsi pour les jeux équitables (p=0.5 = probabilité de gagner, q=0.5 = probabilité de perdre) :
- l'unité décimale d'écart est la racine carrée du nombre d'événements N
- la probabilité d'un écart n fois plus grand que l'unité décimale d'écart est 1/(10^(n^2))
Attention, ici n est différent de N.
Par exemple, pour une partie de 10 000 tirages (N = 10 000), l'unité décimale d'écart est la racine carrée de 10 000, soit 100.
La probabilité pour que l'on observe :
- moins de 4900 gains ou plus de 5100 gains est 1/10
- moins de 4800 gains ou plus de 5200 gains est 1/10 000
- moins de 4700 gains ou plus de 5300 gains est 1/1 000 000
Remarque en passant. C'est de cette règle que l'on déduit aisément la loi des grands nombres qui exprime que la probabilité d'un écart relatif donné, aussi petit soit-il, tend vers zéro quand le nombre de coups augmente indéfiniment.
Pour un jeu non équitable, de probabilités respectives p (gain) et q=1-p (perte) (je considère que la sortie du zéro est une perte), l'unité décimale d'écart se généralise en :
n * racine carrée (N) * racine carrée (4*p*q).
On peut alors dresser le tableau suivant pour une partie de 100 tirages (n=1, N=100), donnant la réussite moyenne et les sorties décadaires positives et négatives en fonction de divers pourcentage de réussite.
Comme exemple concret une méthode donnant une probabilité de gain de 0.25 sur des parties de 100 tirages. L'écart décadaire sur une partie de 100 tirages est donc :
racine carrée (100 * 4 * 0.25 * 0.75) = 8.66 (c'est l'indique bien le tableau) que l'on arrondit à 9.
Si la méthode a une réussite moyenne de 25% sur une partie de 100 tirages, la moyenne est de 25 gains affectée de l'écart décadaire, soit 25 +/- 9, donc entre 16 et 34.
Si on a 50 échantillons (parties), cela donne 5 écarts décadaires. Pour tenir compte de fluctuations toujours possibles, on prend 1.5 fois cette valeur, soit 7.5 arrondi à 8 écarts décadaires.
On en déduit alors que si on a plus de 8 parties comportant 34 gains ou plus, ou 16 gains ou moins, la méthode ne peut pas être considérée comme fiable, car il y a trop de variations internes.
(On peut montrer que cette approche est similaire à la première car l'écart décadaire affectant l'écart absolu est le double de celui affectant les gains.)
To be continued ...
