☄ alt2005 раскрывает математику рулетки и отвечает на вопросы

Alt2005 пишет:

Боюсь, вы ошибаетесь, Alatissa

Боюсь, это вы ошибаетесь, Альт.
  формула, которую вы представили для расчета   σ

Сигмы я считаю просто по формуле sigma = SQRT(n * p * (1 - p))Для интервала 37 сигма будет равна SQRT (37 * 12/37 * 25/37) = 2,84

чуть-чуть перепишу
σ = √D(х) = √ n p (1-p)
1-p это q, так общепринято
D(x) = npq
Это формула дисперсии для биномиального распределения
Сам расчет верный, вопросов нет,
но почему график в геометрическом распределении, а сигмы к нему подсчитываете, опираясь на формулу из биномиального?
Те формулы, по которым я рассчитала, конкретно касаются геометрического.

Любой, кто откроет ту же Википедию, или др,
для биномиального одна формула дисперсии



 для геометрического - другая 
   

 вот ее я и взяла. В чем же я ошиблась?

Конечно, нет центра в геометр. распределении, согласна,  я это вижу,

Но когда дается формула для расчета мат ожидания, дисперсии и как вытекающей из дисперсии сигмы,. должен же быть в этом смысл.
Тем более, что задачи решаются из поколения в поколение, и когда в задаче вопрос: найти мат ожидание, дисперсию, сигму  для геометрического распределения, применяются формулы для геометрического,
когда для биномиального - берутся формулы для биномиального.

Alatissa пишет: но почему график в геометрическом распределении, а сигмы к нему подсчитываете, опираясь на формулу из биномиального?

Сигмы я подсчитывал не для геометрического распределения, а для нормального/гауссова/биномиального. А уже потом, получив количество выпадений на отрезке (дистанции), смотрел, насколько это количество отличается от среднего. Говоря о выходе дистанции за предел 3-х сигм, я имел в виду, что на этой дистанции количество повторов событий меньше того количества, которое укладывается в 3 сигмы. И ничего больше. 

Любой, кто откроет ту же Википедию, или др, для биномиального одна формула дисперсии

Вот откройте и посмотрите, например здесь .
"Биномиа́льное распределе́ние в теории вероятностей — распределение количества «успехов» в последовательности из  независимых случайных экспериментов, таких, что вероятность«успеха» в каждом из них постоянна и равна P".  
Для геометрического распределения вероятности каждой из дистанций разная. Поэтому бессмысленно брать для него формулы биномиального распределения.

Конечно, нет центра в геометр. распределении, согласна,  я это вижу,
Но когда дается формула для расчета мат ожидания, дисперсии и как вытекающей из дисперсии сигмы,. должен же быть в этом смысл.

Смысл есть, но не для ГР. Если нет центра, откуда вы будете отклонения считать? А сигмы считаются именно для отклонений. 

Тем более, что задачи решаются из поколения в поколение, и когда в задаче вопрос: найти мат ожидание, дисперсию, сигму  для геометрического распределения, применяются формулы для геометрического,
когда для биномиального - берутся формулы для биномиального.

Сигмы считаются для нормальных распределений, когда речь идет о количествах появлений событий, но не о дистанциях между этими повторениями. Тогда в этом есть смысл. Что-то я вообще не видел сигм для ГР. Какой в них физический смысл? Разве что только в количестве повторов самих дистанций, но об этом вообще речь не шла. Я уже в предыдущем комментарии это говорил.

Вы не ответили, в чем я ошиблась, взяв формулы  для  подсчета мат ожидания, дисперсии из геометрич распределения.
Они есть.
Вот  подставили в них значения получили результат. Конкретное число. Прочтите, что оно обозначает.
Ваш ответ уклончив
Вы увиливаете от прямого ответа на вопрос

Alatissa пишет: Вы не ответили, в чем я ошиблась, взяв формулы  для  подсчета мат ожидания, дисперсии из геометрич распределения.
Они есть.
Вот  подставили в них значения получили результат. Конкретное число. Прочтите, что оно обозначает.
Ваш ответ уклончив

А я не говорил, что вы именно в этих формулах ошиблись. Но речь-то шла не про дисперсии и не про МО, а о расчетах сигм. И я подробно объяснил, что именно подразумевал под сигмами. Так что ни от чего я не увиливаю, это вообще не в моих правилах.
Если вы посмотрите на темы, связанные конкретно с сигмами, то увидите, что все отклонения отсчитываются от некоего центра. А сигмы нужны именно для оценки этих отклонений.  На вопрос, какой смысл имеют сигмы для ГР, у которого такого центра нет, вы не ответили. 

Чтобы выйти в расчетах на сигму, сначала находят мат. ожидание, дисперсию.
Сигма - это корень квадратный из дисперсии.
Для геометрического распределения есть спец формулы.
Специальные для этого вида распределения.
Прочтите, что обозначает полученный результат.  и их ед измерения.
Обычно это то, что берется за х.
Формула есть специальная для мат ожидания геометрического распределения, но вы не знаете как ее объяснить, 
Формула есть специальная для дисперсии геометрического распределения, но вы не знаете, как ее объяснить
И это не я их составляла, они в учебниках, и по ним решают задачи из поколения в поколение. 
 

Alatissa пишет: Обычно это то, что берется за х.
 

+100
Для нормального распределения с колоколом и границами 3-сигмы от центра все знают. А сигмы для геометрической экспоненты тяжело даже представить.