# probability
Teoria prawdopodobieństwa to matematyka niepewności, i nic nie pokazuje tak jaskrawo, jak słabo ludzka intuicja radzi sobie z losowością, jak obserwowanie tysięcy prób przewijających się w kilka sekund. Ta kolekcja gromadzi symulacje losowości i szans: przełączaj drzwi dziesięć tysięcy razy w Paradoksie Monty'ego Halla, by zobaczyć, dlaczego opłaca się zmienić wybór, wrzucaj kulki między kołki na Desce Galtona i obserwuj, jak z czystej przypadkowości rodzi się rozkład normalny, albo szacuj liczbę π, rzucając igłami w symulacji Igła Buffona. Miłośnicy kart mogą doskonalić strategię w Symulatorze strategii blackjacka, statystycy — badać próby za pomocą Testu t-Studenta i Prawa wielkich liczb, a fani łamigłówek — zweryfikować kontrintuicyjny Paradoks urodzinowy, Problem kolekcjonera kuponów oraz Problem sekretarki — każdy z tych klasycznych wyników teorii prawdopodobieństwa można nie tylko przyjąć na wiarę, ale i sprawdzić symulacją.
Znaleziono: 16 symulacji · 0 artykułów
🧪 Symulacje (16)
📊 Fakty
Ile symulacji z teorii prawdopodobieństwa jest w tej kolekcji?
16 symulacji — od klasycznych paradoksów i metod Monte Carlo po wnioskowanie statystyczne i zagadnienia optymalnego zatrzymania.
Które symulacje wykorzystują metody Monte Carlo?
Monte Carlo π i Igła Buffona obie szacują liczbę π za pomocą losowego próbkowania — jedna rzuca losowe punkty, druga — igły na linie.
Która symulacja dotyczy „zmień wybór i wygrasz”?
Paradoks Monty'ego Halla — przewiń go wystarczającą liczbę razy, a przewagi zmiany wyboru 2/3 kontra 1/3 nie da się już zaprzeczyć.
Czy jest tu coś o statystyce bayesowskiej?
Tak — Aktualizacja bayesowska pokazuje, jak przekonanie zbliża się do prawdy wraz z napływem dowodów, obok narzędzi częstościowych, takich jak Test t-Studenta.
Szukasz więcej? Zanurz się w pełnej bibliotece 1000+ interaktywnych symulacji w przeglądarce lub przeglądaj wszystkie tematy.