из года в год я сталкиваюсь с таким явлением, что студенты не понимают, зачем и почему им учить эту дисциплину.
Это действительно важная проблема. Владелец компании минималистичных видео-уроков Common Craft и заодно автор книги "Искусство объяснять" пишет, что человеку очень важно сначала ответить себе на вопрос «зачем?», и только тогда он заинтересуется ответом на вопрос «как?» (наверно поэтому ему заказывали создание роликов в стиле Common Craft и Google, и Dropbox, и Twitter).
Поэтому я решил разобраться в теории вероятностей: накупил разных книжек типа "Удовольствие от икс", да потом ещё нанял двух репетиторов по Skype.
В итоге всё стало проясняться, и было решено поделиться своими инсайтами с широкой аудиторией.
Самый красивый пример, из тех, что я нашёл — это болты в чае. В советские времена был ГОСТ на максимальное содержание болтов\гаек в чае, которые попадали туда при уборке урожая: «массовая доля металломагнитной примеси» не должна была превышать 5-7 грамм на тонну. Для этого проверяли выборку и по ней делали заключение по всей партии чая.
И от этого примера можно переходить к более глобальному примеру применения статистического анализа — к японскому экономическому чуду.
В общем, всё это упоминается в тизере вебинара:
Примеров можно привести действительно много — не только вероятность падения космического корабля «Прогресс» на сушу, но и страхование, и дешифрация кодов, и проверка на правдоподобность заявлений в суде.
Ещё в вебинаре упоминается куча книг:
- Млодинов. (Не)совершенная случайность.
- Тарасов. Закономерности окружающего мира (первый том, а их три!)
- John W. Foreman. Data Smart.
- Китайгородский. Невероятно — не факт.
- Нассим Талеб. Чёрный лебедь.
- Эндрю Сигел. Практическая бизнес-статистика.
- Майер-Шенбергер. Big Data.
А запись тут — http://ru.yasno.tv/webinar/details/terver
50 минут — доклад (с примерами из «Назад в будущее») и 30 минут на вопросы.
Вероятность того, что найдутся товарищи, не согласные с точностью моих формулировок, очень высока.
Плюс такого изложения вот в чём: студентов удалось заинтересовать. В середине вебинара одна девушка даже задаёт вопрос: «Ух ты… А как именно рассчитывается сигма?».
Убеждён, что это именно тот вопрос, до которого надо довести аудиторию интересными историями — и уже тогда давать формулы.
Приятного просмотра!
P.S. А ещё теорию вероятностей можно использовать для обучения программированию.
Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
Комментарии ()
jcmvbkbc
01.06.2015 20:00Ракета летящая в «тизере вебинара» в обратную сторону (на юго-запад) — это намёк на то, что даже правдоподобные выводы сделанные из неверных исходных данных ничего не стоят, я правильно понимаю?
alex4
01.06.2015 20:20О, спасибо за поправку!
Я рад, если такая мелочь — единственная претензия по существу.
Kroid
01.06.2015 21:39+2Боюсь показаться занудой, но вероятность — то, что существует у нас в голове, а не в реальности. Это всего лишь мера нашего незнания о чем-то. Ракета упадет либо на сушу, либо в воду — зная её начальное положение, скорость, направление, запас топлива и погодные условия, мы могли бы с большой точностью предсказать место падения и начать эвакуацию людей заранее. В зависимости от количества данных, которыми мы обладаем, вероятность будет изменяться, как картинка в калейдоскопе. Нужно учитывать это. А абстрактное «три к семи» из примера не поможет нам принять верное решение.
Поймите меня правильно, я не говорю, что теория вероятности бесполезна. Я лишь беспокоюсь о том, что с подобными абстрактными бесполезными примерами ученики либо подумают, что сама т/в годится только на это и забьют на неё, либо будут применять её только для таких картонных ситуаций, а не в реальной жизни.
С другой стороны, я посмотрел только трейлер, но не вебинар, так что скорее всего я ошибаюсь в своем негодовании. Но стирать уже написанное сообщение немного жалко, так что оставлю как есть.alex4
01.06.2015 21:57Я вас понял. «Мера нашего незнания» — отличная фраза.
зная её начальное положение, скорость,
В том-то фокус, что «потеряли управление» означало, что даже день падения предсказать не могли, писали «около 9 мая».
А абстрактное «три к семи» из примера не поможет нам принять верное решение.
В том-то и дело, что оно не абстрактное. Это ответ на вопрос, какова была вероятность упасть на сушу (ибо доля суши планеты Земля 29,2%, что я округлил до 30%). В вебинаре эта задача действительно уточняется — ведь можно вычесть Антарктиду как почти незаселённую площадь, можно посчитать шансы для конкретной страны, и т.д. География — отличный пример геометрического расчёта вероятности.
Идея в том, что это конкретный живой пример, имеющий место здесь и сейчас. А монетки и 1\2, как показывает практика, вызывает зевки и соответственно меньшее «активное пятно».
Calvrack
01.06.2015 23:33А вы считаете что падение в разных широтах равновероятно?
alex4
01.06.2015 23:37Да. Расскажите, почему нет.
Calvrack
01.06.2015 23:59+2Потому что спутник летает по орбите с постоянным наклонением, и никогда не бывает южнее и северее чем позволяет наклонение орбиты. Более того, вероятно, в экваториальных широтах он (Прогресс) проводил больше времени. Хотя при такой точности оценки как 3/7, радикально это не повлияет на оценку.
alex4
02.06.2015 00:02век живи — век учись. Спасибо.
pS. только не 3/7, а 3 к 7, то есть p(cуша) = 3/10, а p(океан) = 7/10.
AlexPres
Вероятность встретить динозавра — 50\50? =)
На самом деле интересно. Можно было бы и вставить пару формул.
myrrec
Ну, либо встретишь, либо не встретишь, всё логично
alex4
Кстати, в вебинаре про это есть =) И не 50 на 50, и не 0.