존 커 리치 코인 플립 데이터

12

2 차 세계 대전 동안 존 커리 히 (John Kerrich)가 수행 한 10,000 개의 동전 뒤집기 (즉, 10,000 개의 머리와 꼬리 모두) 결과를 얻을 수있는 곳을 제안 할 수있는 사람이 있습니까?

probability 
— 도마
소스
1
그가 나치 교도소에 갇혀 있었기 때문에 10k 결과를 모두 기록 할 충분한 종이가 있는지 또는 실제로 요약 값만 기록했는지 궁금합니다.
— Corone
6
@Corone 10K 결과는 도트 및 바코드 (예 : ||||..|....||.|..||.등)를 사용하여 하나의 표준 용지에 쉽게 기록 할 수 있습니다 . 예를 들어 16 진수를 사용하여 압축 할 수 있습니다. 위의 예에서 |1 .이 0이되게하면 16 진 표현은 f21a6입니다. 작지만 눈에 띄는 문자를 작성하면 한 줄의 글쓰기에 50 자, 한 줄에 50 줄을 쉽게 넣을 수 있으므로 50 * 50 * 4 = 10K 결과 시퀀스를 나타냅니다.
— whuber
2
@ whuber haha, 그렇습니다. 나는 나의 의견 후에 비슷한 것들을 숙고하기 시작했습니다. 컴퓨터 전 시대에는 16 진법이 지금처럼 마음에 떠 올랐지 만, 8 진법은 여전히 ​​당신에게 기회를 주었을 것입니다. 여전히 나는 그것을 갔고 점과 대시만으로 시트를 가로 질러 100 개를 더 얻을 수 있었으므로 그가 양면을 사용하면 10K가 거의 맞을 것입니다. 아마 그가 10K에 멈 췄던 이유 일 것입니다!
— 코 로네
나치 교도소. 예. 그러나 덴마크에서는 구제 캠프가 아니 었습니다.
— kjetil b halvorsen
@kjetilbhalvorsen-실제로 Hald에있는 덴마크 교도소 캠프 – 덴마크 경비병 등이 독일인들로부터 인테르를 보호하기 위해
— Henry

답변:

13

나는 전에 Kerrich에 대해 들어 본 적이 없었습니다. "확률 이론에 대한 실험적 소개"의 Google 도서 스캔 (리프트에서 공유)에는 본문이 포함되어 있지 않습니다. 조금 구식 인 느낌이들 때, 나는 도서관에서 1950 년 판 사본을 확인했다.

흥미로운 페이지 를 스캔했습니다 . 이 페이지는 그의 테스트 조건, 최초의 2000 코인 플립의 데이터 및 일련의 똑같이 타당하지 않는 소리를내는 항아리 실험 (빨간색 2 개 및 녹색 핑퐁 공 2 개) 중 첫 500 개 데이터를 설명합니다.

Mathematica 9를 사용한 텍스트 인식 (및 일부 정리) 은 표 1의 2000 꼬리 (0)와 헤드 (1)의 시퀀스를 제공합니다. 불완전하지만, 그것은 꽤 좋아 보입니다. 최소한 올바른 문자 수를 얻습니다! (선명한 독자들이 그것을 정정하도록 초대받습니다.)

다음은이 랜덤 워크에 대한 그래픽 요약과 데이터 자체입니다. 머리와 꼬리 수의 누적 된 차이는 왼쪽에서 오른쪽으로 진행되며 2000 개의 모든 결과를 포함합니다.

그림

00011101001111101000110101111000100111001000001110
00101010100100001001100010000111010100010000101101
01110100001101001010000011111011111001101100101011
01010000011000111001111101101010110100110110110110
01111100001110110001010010000010100111111011101011
10001100011000110001100110100100001000011101111000
11111110000000001101011010011111011110010010101100
11101101110010000010001100101100111110100111100010
00001001101011101010110011111011001000001101011111
11010001111110010111111001110011111111010000100000
00001111100101010111100001110111001000110100001111
11000101001111111101101110110111011010010110110011
01010011011111110010111000111101111111000001001001
01001110111011011011111100000101010101010101001001
11101101110011100000001001101010011001000100001100
10111100010011010110110111001101001010100000010000
00001011001101011011111000101100101000011100110011
11100101011010000110001001100010010001100100001001
01000011100000011101101111001110011010101101001011
01000001110110100010001110010011100001010000000010
10010001011000010010100011111101101111010101010000
01100010100000100000000010000001100100011011101010
11011000110111010110010010111000101101101010110110
00001011011101010101000011100111000110100111011101
10001101110000010011110001110100001010000111110100
00111111111111010101001001100010111100101010001111
11000110101010011010010111110000111011110110011001
11111010000011101010111101101011100001000101101001
10011010000101111101111010110011011110000010110010
00110110101111101011100101001101100100011000011000
01010011000110100111010000011001100011101011100001
11010111011110101101101111001111011100011011010000
01011110100111011001001110001111011000011110011111
01101011101110011011100011001111001011101010010010
10100011010111011000111110000011000000010011101011
10001011101000101111110111000001111111011000000010
10111111011100010000110000110001111101001110110000
00001111011100011101010001011000110111010001110111
10000010000110100000101000010101000101100010111100
00101110010111010010110010110100011000001110000111
— 빌 브래들리
소스
3
천만에요. 불일치가 분명해지기를 바라면서 스캔 된 이미지에 이러한 데이터의 플롯을 겹 쳤지 만 차이를 전혀 찾을 수 없었습니다. 오류가없고 Kerrich가 잘못 계산했거나 오류를 찾을 수 없지만, 여기에 게시 된 데이터는 표 1의 정확한 텍스트 렌더링입니다.
— whuber
4

이 프리젠 테이션 은 설정된 간격의 토스에 대한 데이터를 보여줍니다. 또한 Kerrich의 기본 소스를 참조합니다.

2
이 프리젠 테이션의 (요약) 데이터 소스는 Freedman, Pisani 및 Purves Statistics (모든 에디션)입니다. 그러나 여기에 요청 된 모든 결과에 대한 설명이 아니라 요약 일뿐 입니다. Kerrich는 1946 년에 작은 책으로 그의 결과를 발표했습니다. 구글은 그것을 디지털화했다 .
— whuber
내가 말했듯이, 그것은 "토스 간격"에 대한 데이터를 가지고 있으며 프레젠테이션은 Kerrich의 논문을 참조하여 그의 결과를 발표했습니다. Kerrich가 자신의 모든 단일 던지기 목록을 발표했는지는 모르겠습니다. 이것이 전체 비율보다 적어도 더 도움이된다고 생각했습니다.
@ whuber : 예, 프레젠테이션에서 참조 된 논문이었습니다. 가용성이 제한적인 것 같습니다. 누구든지 PDF를 찾았습니까?
2

Chris Wild와 George Seber의 "Chance encounters : Data Analysis and Inference의 첫 번째 코스" 책에는 Kerrich [1964]에 데이터가 게시되었다고 4 장 ( 이 페이지에서 보충 자료 를 다운로드 할 수 있음)에서 Kerrich 참고 문헌 이 있습니다. 프리드먼 [1991, 표 1, p. 248]. Kerrich 책은 아마도 확률 이론에 대한 실험적 소개 일 것입니다 . 그리고 Freedman은 이미 언급 된 것과 동일한 교과서입니다. 나는 1964 년 논문이 1946 년보다 더 많은 데이터를 포함하고 있을지 의심 스럽다.

— 반박
소스
2

그 Kerrich의 책은 아마존에서 구입할 수 있지만, 인용 가격은 다소 뻣뻣합니다!

더 좋은 옵션은 https://openlibrary.org입니다
. 계정을 만든 다음 Adobe Digital Editions를 설치하여 책을 읽으십시오. (다른 프로그램과는 달리 다운로드 한 책에는 DRM, 디지털 제한 관리 기능이 있습니다). 그런 다음 책을 다운로드 ( "빌리") 할 수 있습니다. 나는 지금 그것을 읽고 있습니다. 결과가있는 페이지의 화면 사본을 가져 와서 ocr을 사용할 수 있다고 생각합니다. 나중에 ...

(아무도 책을 빨리 보지 못했지만 처음 2000 번의 토스 만 개별적으로 제공되는 것으로 보이지만 던지기에 대한 요약이있는 다양한 테이블이 있습니다. 또한 항아리에서 공을 그리는 것과 같은 다른 실험을위한 테이블도 있습니다 같은 정신으로.

— 크 제틸 비 할보 르센
소스
3
Bill Bradley의 답변 에서이 스레드에서 처음 2000 개의 개별 결과를 이미 사용할 수 있음을 알 수 없습니다 . 이 책은 Google 도서에 나타납니다. 다른 의견에 링크를 제공했습니다 . 현재 Google은 견적 가격 (배송비 포함)이 훨씬 저렴한 아마존 외에도 다른 서점과 연결되어 있습니다.
— whuber
고마워, 나는 위의 가능한 곳에서 2000 번의 토스를 언급했지만 책 자체에서 더 많은 것을 찾을 수 있기를 바랍니다. 그렇지 않은 것 같습니다. Google 도서를 통해 책을 읽을 수 없습니다. 지역에 따라 액세스 권한이 달라질 수 있습니까? 그건 그렇고, 나는 지금 오픈 라이브러리에서 대출을 반환, 그래서 다른 사람이 시도 할 수 있습니다 ...
— kjetil b halvorsen
1
이 스레드가 나타 났을 때 같은 부정적인 결과와 같은 것을 시도했습니다. :-( Google 도서에서 실제로 버전을 읽을 수 있다는 사실은 친밀한 의미가 아니 었습니다. 검색 가능한 종류 일뿐입니다. GB의 주요 가치는 (Google 정책이 변경 될 때까지) 구매할 수있는 곳으로 연결되는 링크입니다.
— whuber
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책과 개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.