El francés Michel Talagrand gana el Premio Abel, dotado con 660.000 euros, tras revolucionar la teoría de la probabilidad y la estadística.
Talagrand, de 72 años, ha revolucionado la comprensión profunda de los fenómenos aleatorios.
#9 Hombre a mí no me parece tan evidente, si me hubieran preguntado antes de leerlo por la probabilidad de que salgan 600 caras o más en 1000 tiradas nunca hubiera pensado que es de "millonésimas de 1%", intuitivamente hubiera pensado que la distribución era bastante más plana.
Edit y luego claro, en 5 minutos puedo ver la probabilidad haciendo una simulación por ordenador pero sacar la base matemática de por qué es así no debe ser tan fácil.
#2 El articulo e suna basura.
Te explica que le gusta jugar al bridge, que ha viajado por mas de 100 paises, y que le gustan las lentejas, pero apenas nada sobre su contribucion a la teoría de la probabilidad
Si has entendido algo de lo que pone igual puedes seguir buscando más detalle, yo con eso me doy cuenta de con mis conocimientos mejor me quedo con lo que pone la noticia.
No he entendido eso de "la concentración de la medida" y tengo una cierta sospechita de que el periodista que ha escrito este bodrio mucho menos que yo.
#5 Pues básicamente que si dibujas la gráfica de la cantidad de caras que caen cuando tiras x monedas va a tener una forma estilo campana de gauss pero que cuando mayor es x más se va a ir estrechando la gráfica ya que cada vez es mas improbable que la cantidad de caras este en un percentil alto o bajo.
Es decir con 10 tiradas la probabilidad de que salgan 3 caras es bastante razonable, pero con 1000 tiradas la probabilidad de que salgan 300 caras es ridícula.
Es lo que dice de que cuando se suman muchos sucesos aleatorios en cierta forma se va reduciendo la aleatoriedad y se va haciendo más predecible
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#9 Hombre a mí no me parece tan evidente, si me hubieran preguntado antes de leerlo por la probabilidad de que salgan 600 caras o más en 1000 tiradas nunca hubiera pensado que es de "millonésimas de 1%", intuitivamente hubiera pensado que la distribución era bastante más plana.
Edit y luego claro, en 5 minutos puedo ver la probabilidad haciendo una simulación por ordenador pero sacar la base matemática de por qué es así no debe ser tan fácil.
#0 duplicada Un poco más abajo.
Joder, no explica lo de la moneda y además, la última frase te deja con mal cuerpo.
#2 El articulo e suna basura.
Te explica que le gusta jugar al bridge, que ha viajado por mas de 100 paises, y que le gustan las lentejas, pero apenas nada sobre su contribucion a la teoría de la probabilidad
#2 #3 Aquí aparece algo relacionado:
https://en.wikipedia.org/wiki/Talagrand%27s_concentration_inequality
Si has entendido algo de lo que pone igual puedes seguir buscando más detalle, yo con eso me doy cuenta de con mis conocimientos mejor me quedo con lo que pone la noticia.
No he entendido eso de "la concentración de la medida" y tengo una cierta sospechita de que el periodista que ha escrito este bodrio mucho menos que yo.
#5 Pues basicament
#5 Pues básicamente que si dibujas la gráfica de la cantidad de caras que caen cuando tiras x monedas va a tener una forma estilo campana de gauss pero que cuando mayor es x más se va a ir estrechando la gráfica ya que cada vez es mas improbable que la cantidad de caras este en un percentil alto o bajo.
Es decir con 10 tiradas la probabilidad de que salgan 3 caras es bastante razonable, pero con 1000 tiradas la probabilidad de que salgan 300 caras es ridícula.
Es lo que dice de que cuando se suman muchos sucesos aleatorios en cierta forma se va reduciendo la aleatoriedad y se va haciendo más predecible
#8 Cierto, pero también evidente. Aquí tiene que haber algo más.
Es la suma de 2 leyes: Tener mas cara que espalda + ley de murphy