{"id":7163,"date":"2017-09-13T13:37:39","date_gmt":"2017-09-13T11:37:39","guid":{"rendered":"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/?p=7163"},"modified":"2017-09-13T13:40:21","modified_gmt":"2017-09-13T11:40:21","slug":"fair-coin-nicht-mehr-ganz-so-fair","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/2017\/09\/fair-coin-nicht-mehr-ganz-so-fair\/","title":{"rendered":"Fair Coin &#8211; Nicht mehr ganz so fair"},"content":{"rendered":"<p>Wie in den letzten Beitraegen immer wieder geschrieben, ist es statistisch m\u00f8glich, dass eine faire Muenze zu ungewuenschten Resultaten fuehrt.<\/p>\n<p>Was man also braucht, ist eine unfaire Muenze, von der wir wissen, wie sie sich verhaelt, aber ohne, dass es auffaellt.<br \/>\nDie Muenze darf also nicht all zu sehr vom normalen Verhalten abweichen.<\/p>\n<p>Etwas mathematischer ausgedrueckt, haette ich also gern eine andere Wahrscheinlichkeitsverteilung.<\/p>\n<p>Als Erstes dachte ich da an eine <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Poisson-Verteilung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Poisson-Verteilung<\/a>. Und auch wenn ich das weiter unten Aufgefuehrte auch alles damit bestaetigen konnte, so ist diese unter gewissen Umstaenden allerdings zu auffaellig bzw. in anderen Faellen unnuetz, da sie sich zu wenig von einer <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Normalverteilung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Normalverteilung<\/a> unterscheidet.<\/p>\n<p>Und dann erinnerte ich mich an eines der sch\u00f8nsten Erlebnisse meiner Studienzeit: wie ich in der Thermodynamik mit der <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Maxwell-Boltzmann-Verteilung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Maxwell-Boltzmann-Verteilung<\/a> bekannt wurde.<\/p>\n<p>Aber bevor ich ins Schwaermen gerate, stelle ich sie lieber vor:<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/2017\/09\/fair-coin-nicht-mehr-ganz-so-fair\/09_maxwell_distribution\/\" rel=\"attachment wp-att-7167\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter size-full wp-image-7167\" src=\"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/wp-content\/uploads\/09_Maxwell_distribution.png\" alt=\"\" width=\"522\" height=\"457\" \/><\/a><\/p>\n<p>Wie immer wird die Wahrscheinlichkeit, dass eine Eigenschaft von Interesse (bspw. die Geschwindigkeit der Atome\/Molekuele eines Gases) einen bestimmten Wert hat aufgetragen.<br \/>\nDie Summe aller Wahrscheinlichkeiten (die Flaeche unter der Kurve) ist gleich 100 %.<br \/>\nEs gibt keine Werte kleiner Null und die Maxwell-Boltzmann-Verteilung hat einen langen &#8222;Schwanz&#8220; zu groszen Werten der Eigenschaft von Interesse, mit allerdings sehr kleinen Wahrscheinlichkeiten.<\/p>\n<p>Abgesehen von dem letzten Punkt, scheint die Maxwell-Boltzmann-Verteilung auf den ersten Blick der Normalverteilung sehr zu aehneln. Eine Tatsache, die ja durchaus gewuenscht ist.<br \/>\nAber um sicher zu gehen, dass die Aehnlichkeit nicht zu grosz ist, schauen wir uns diese Verteilung mal etwas naeher an:<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/2017\/09\/fair-coin-nicht-mehr-ganz-so-fair\/10_maxwell_distribution_is_not_gauss_distribution\/\" rel=\"attachment wp-att-7169\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter size-full wp-image-7169\" src=\"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/wp-content\/uploads\/10_Maxwell_distribution_is_not_Gauss_distribution.png\" alt=\"\" width=\"800\" height=\"315\" srcset=\"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/wp-content\/uploads\/10_Maxwell_distribution_is_not_Gauss_distribution.png 800w, http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/wp-content\/uploads\/10_Maxwell_distribution_is_not_Gauss_distribution-768x302.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/a><\/p>\n<p>Dies ist die selbe Kurve wie im ersten Bild, aber diesmal mit Zahlen. Es ist die Haeufigkeit einer Eigenschaft von Interesse bei 100.000.000 Ereignissen aufgetragen. Man k\u00f8nnte sich bspw. die Geschwindigkeit von 100.000.000 Gasmolekuelen denken.<\/p>\n<p>Im linken Bild ist die Haeufigkeit linear abgetragen, im rechten Bild logarithmisch. Man beachte, dass die Ordinatenachse im linke Bild nur bis 400 reicht. Der Grund dafuer ist der im ersten Bild zu sehende &#8222;Schwanz&#8220;, der wenig (visuelle) Information liefert bei linearer Abszisse.<\/p>\n<p>Die rote Kurve ist eine Gausskurve mit dem gleichen Schwerpunkt (dem wahrscheinlichsten Wert der Eigenschaft von Interessen fuer ein Ereigniss) und angpasster Standardabweichung.<\/p>\n<p>Das meiner Meinung nach Interessanteste an der Maxwell-Boltzmann-Verteilung ist, dass der Mittelwert der Eigenschaft von Interesse fuer alle Ereignisse NICHT mit dem wahrscheinlichsten Wert uebereinstimmt.<br \/>\nMan stelle sich ein Person vor, die nicht schwimmen kann, welche einen See ueberqueren muss, dessen Bodenprofil derart ist, dass die Tiefe aller Punkte mittels einer Maxwell-Boltzmann-Statistik beschrieben werden kann. Nun ja, im Mittel ertrinkt diese Person, aber am wahrscheinlichsten ist, dass sie (oder er) ueberlebt.<\/p>\n<p>Verrueckt wa! eine coole Verteilung eben.<\/p>\n<p>Ein Vergleich der Kurven zeigt, dass Ereignisse mit der Eigenschaft von Interesse linksseitig des wahrscheinlichsten Wertes seltener auftreten als bei einer Normalverteilung; rechtsseitig hingegen haeufiger. Dies gilt auch, wenn man den Schwerpunkt der Normalverteilung auf den wahrscheinlichsten Wert legen wuerde.<\/p>\n<p>Legt man nun fest, dass Werte der Eigenschaft von Interesse kleiner oder gleich als der wahrscheinlichste Wert als &#8222;Zahl&#8220; zu interpretieren sind und alle anderen als &#8222;Kopf&#8220;, hat man eine unfaire Muenze.<\/p>\n<p>Ich liesz meinen Rechner wieder eine Weile rechnen um genuegend &#8222;Muenzwuerfe&#8220; beisammen zu haben.<\/p>\n<p>Damit es nicht langweilig wird, komme ich gleich zu den Kopf- und Zahl-Kettenverteilungen und deren Anstieg bei vielen (unfairen) Muenzwuerfen.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/2017\/09\/fair-coin-nicht-mehr-ganz-so-fair\/11_maxwell_distribution_fits_for_head_and_tails\/\" rel=\"attachment wp-att-7170\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter size-full wp-image-7170\" src=\"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/wp-content\/uploads\/11_Maxwell_distribution_fits_for_head_and_tails.png\" alt=\"\" width=\"584\" height=\"467\" \/><\/a><\/p>\n<p>Jippie! Diese Muenze ist tatsaechlich unfair! Die Wahrscheinlichkeit eine lange Kopf-Kette zu erhalten ist bei laengeren Kopf-Ketten mehrere Gr\u00f8szenordnungen h\u00f8her als die fuer eine Zahl-Kette der gleichen Laenge.<\/p>\n<p>Im Anstieg dieser Kurven, welcher <a href=\"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/?p=7097\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> noch urspruenglich als &#8222;Zerfallskonstante&#8220; falsch interpretiert wurde, steckt also wie vermutet tatsaechlich die Verteilung drin. Mathematisch stellte ich das zwar schon beim letzten Mal dar, aber &#8217;s ist doch sch\u00f8n auch &#8222;in Echt&#8220; zu sehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wie in den letzten Beitraegen immer wieder geschrieben, ist es statistisch m\u00f8glich, dass eine faire Muenze zu ungewuenschten Resultaten fuehrt. Was man also braucht, ist eine unfaire Muenze, von der wir wissen, wie sie sich verhaelt, aber ohne, dass es auffaellt. 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