Probabilità: un'analisi approfondita delle situazioni e paradossi, con simulazioni in Python

Probabilità: un'analisi approfondita delle situazioni e paradossi, con simulazioni in Python

 
 

Peter Norvig, ex-Google, spiega in un largo artícolo con codice in Python come creare simulazioni per capire alcuni dei problemi e paradossi classici della matematica probabilística.

Piú specificamente pone esempi con dadi, date di nascita, domande a proposito della nascita di bambini e bambine… molti provengono da problemi pianificati o descritti da Martin Gardner nella sua rubrica della rivista Scientific American; altri sono semplicemente «problemai di libri» teorici.

Si affrontano anche quei problemi che sfidano la intuizione fino a trasformarsi (o somigliarsi) in auentici paradossi: il paradosso della Bella Addormentata, il problema di Monty Hall, una simulazione delle probabilità nel gioco del Monopoli o il paradosso di San Pietroburgo.

L'articolo completo (consigliatissimo) ed il codice sono contenuti nella pagina: Probability, Paradox, and the Reasonable Person Principle.

(Vía MeFi.)

 
 

tags: python algoritmi


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