Law of truly large numbers
http://dbpedia.org/resource/Law_of_truly_large_numbers an entity of type: WikicatStatisticalLaws
Zákon opravdu velkých čísel, připisovaný a , říká, že v dostatečně velkém vzorku se pravděpodobně přihodí i opravdu neobvyklé věci. Vzhledem k tomu, že se obvyklé události nezdají nijak pozoruhodné, tak si lidé všímají mnohem více událostí nepravděpodobných.
rdf:langString
Ο Νόμος των Πραγματικά Μεγάλων Αριθμών (αγγλ. Law of Truly Large Numbers), των και αναφέρει πως σε ένα αρκετά μεγάλο μέγεθος δείγματος, κάθε απίθανο ενδεχόμενο είναι πιθανόν να συμβεί. Επειδή αγνοούμε τα ασήμαντα καθημερινά (πιθανά) γεγονότα, δίνουμε μεγάλη έμφαση στα απίθανα γεγονότα και τα προσέχουμε περισσότερο. Αυτός ο νόμος προσπαθεί να απομυθοποιήσει ένα στοιχείο της υποτιθέμενης υπερφυσικής φαινομενολογίας.
rdf:langString
La ley de los números verdaderamente grandes, atribuida a Persi Diaconis y , establece que en una muestra lo suficientemente grande, cualquier cosa extraordinaria probablemente ocurrirá. Debido a que pasamos por alto eventos comunes, solo destacamos y le prestamos atención a eventos improbables, lo que sobrestima su frecuencia y genera apofenias. La ley busca desacreditar un supuesto factor de fenomenología sobrenatural y afirma que la mayor en el universo sería que no existieran las coincidencias.
rdf:langString
The law of truly large numbers (a statistical adage), attributed to Persi Diaconis and Frederick Mosteller, states that with a large enough number of independent samples, any highly implausible (i.e. unlikely in any single sample, but with constant probability strictly greater than 0 in any sample) result is likely to be observed. Because we never find it notable when likely events occur, we highlight unlikely events and notice them more. The law is often used to falsify different pseudo-scientific claims; as such, it is sometimes criticized by fringe scientists.
rdf:langString
Prawo naprawdę wielkich liczb – twierdzenie z pogranicza statystyki i psychologii, które mówi, że dla wystarczająco wielkiej liczby prób każde niezwykłe (czyli bardzo rzadkie w każdej pojedynczej próbie) zdarzenie jest (niemal) pewne (najczęściej chodzi o poza-przyczynowe: zbiegi okoliczności, czy też o pozorne korelacje). Jego autorami są i Frederick Mosteller.
rdf:langString
rdf:langString
Zákon opravdu velkých čísel
rdf:langString
Νόμος των πραγματικά μεγάλων αριθμών
rdf:langString
Ley de los números realmente grandes
rdf:langString
Law of truly large numbers
rdf:langString
Prawo naprawdę wielkich liczb
xsd:integer
3059514
xsd:integer
1114585950
rdf:langString
Zákon opravdu velkých čísel, připisovaný a , říká, že v dostatečně velkém vzorku se pravděpodobně přihodí i opravdu neobvyklé věci. Vzhledem k tomu, že se obvyklé události nezdají nijak pozoruhodné, tak si lidé všímají mnohem více událostí nepravděpodobných.
rdf:langString
Ο Νόμος των Πραγματικά Μεγάλων Αριθμών (αγγλ. Law of Truly Large Numbers), των και αναφέρει πως σε ένα αρκετά μεγάλο μέγεθος δείγματος, κάθε απίθανο ενδεχόμενο είναι πιθανόν να συμβεί. Επειδή αγνοούμε τα ασήμαντα καθημερινά (πιθανά) γεγονότα, δίνουμε μεγάλη έμφαση στα απίθανα γεγονότα και τα προσέχουμε περισσότερο. Αυτός ο νόμος προσπαθεί να απομυθοποιήσει ένα στοιχείο της υποτιθέμενης υπερφυσικής φαινομενολογίας.
rdf:langString
The law of truly large numbers (a statistical adage), attributed to Persi Diaconis and Frederick Mosteller, states that with a large enough number of independent samples, any highly implausible (i.e. unlikely in any single sample, but with constant probability strictly greater than 0 in any sample) result is likely to be observed. Because we never find it notable when likely events occur, we highlight unlikely events and notice them more. The law is often used to falsify different pseudo-scientific claims; as such, it is sometimes criticized by fringe scientists. The law is meant to make a statement about probabilities and statistical significance: in large enough masses of statistical data, even minuscule fluctuations attain statistical significance. Thus in truly large numbers of observations, it is paradoxically easy to find significant correlations, in large numbers, which still do not lead to causal theories (see: spurious correlation), and which by their collective number, might lead to obfuscation as well. The law can be rephrased as "large numbers also deceive", something which is counter-intuitive to a descriptive statistician. More concretely, skeptic Penn Jillette has said, "Million-to-one odds happen eight times a day in New York" (population about 8,000,000).
rdf:langString
La ley de los números verdaderamente grandes, atribuida a Persi Diaconis y , establece que en una muestra lo suficientemente grande, cualquier cosa extraordinaria probablemente ocurrirá. Debido a que pasamos por alto eventos comunes, solo destacamos y le prestamos atención a eventos improbables, lo que sobrestima su frecuencia y genera apofenias. La ley busca desacreditar un supuesto factor de fenomenología sobrenatural y afirma que la mayor en el universo sería que no existieran las coincidencias.
rdf:langString
Prawo naprawdę wielkich liczb – twierdzenie z pogranicza statystyki i psychologii, które mówi, że dla wystarczająco wielkiej liczby prób każde niezwykłe (czyli bardzo rzadkie w każdej pojedynczej próbie) zdarzenie jest (niemal) pewne (najczęściej chodzi o poza-przyczynowe: zbiegi okoliczności, czy też o pozorne korelacje). Jego autorami są i Frederick Mosteller. Związane jest z faktem, że ludzie często nie uznają za warte zauważenia, gdy zachodzą zdarzenia prawdopodobne, czyli mieszczące się w wyidealizowanym modelu, a wyolbrzymiają zdarzenia nieprawdopodobne i zauważają je bardziej, niż wynika to z pełniejszego rachunku prawdopodobieństwa. Być może są to zdarzenia praktycznie niepowtarzalne, bądź objawiające się pewnym powiązaniem, ale tylko pozornym skorelowaniem, więc zwykle nie są w zainteresowaniu przyczynowo-skutkowych teorii naukowych, a z powodu znacznej łącznej liczby takich pozornych korelacji przynosić mogą równocześnie raczej problem zaciemnienia danych. Prawo to wykorzystuje się do podważania i obalania niektórych pseudonaukowych hipotez. Z tego powodu bywa, jak i jego aplikowanie, podważane i krytykowane przez naukowców skrajnych (np. wierzących w zjawiska paranormalne). Prawo łączy się z tym, że mała niepewność/błąd oceny warunków początkowych (np. przybliżenie czy - nawet pomijalne dla każdej pojedynczej próby - niedoszacowanie prawdopodobieństwa) wyidealizowanego modelu może narastać po pewnej (być może znacznej) liczbie kolejnych prób powodując jego odbieganie od rzeczywistości i np. konieczność zmiany modelującego dane zjawisko rozkładu prawdopodobieństwa (porównaj też: efekt motyla, David Hand nazywa to "prawem dźwigni prawdopodobieństwa" i łączy m.in. z prawem naprawdę wielkich liczb w tzw. "zasadę nieprawdopodobieństwa").
xsd:nonNegativeInteger
11303
