Как изменение количества испытаний влияет на распределение успешных событий в серии?

Изменение количества испытаний влияет на распределение успешных событий в серии через биномиальное распределение — понятие из теории вероятностей и статистики. begemot.ai

Некоторые характеристики биномиального распределения:

• Математическое ожидание. begemot.ai Отражает среднее количество успехов и определяется произведением общего числа испытаний и вероятности успеха. begemot.ai
• Дисперсия. begemot.ai Указывает на разброс значений и учитывает как вероятность успеха, так и вероятность неуспеха. begemot.ai

Чем больше длина серии испытаний, тем точнее можно оценить вероятность успеха. www.machinelearning.ru Для последовательностей с достаточно большим числом испытаний такая оценка является достаточно точной. www.machinelearning.ru Однако при малых числах испытаний появление новых испытаний сильно влияет на оценку вероятности успеха. www.machinelearning.ru

В численном эксперименте частота моделируемого события практически перестаёт изменяться от серии к серии при пятизначном числе повторений в серии. old.exponenta.ru