[버서커] 칼레거르기라는 말도안되는 헛소리에 왜 저런 광신도들이 생겨난거죠??

 

 

 

친절한제로스님이 에픽세트 비교정리같은 귀찮은 작업들을 손수 해주시면서 직접 비교도해서 올려주셔서 예전에 상당히 좋게 보고있었는데 왜 갑자기 이런 '육각수'나 '선풍기를 키고자면 죽는다' 식의 말도 안되는 주장을 하시는지 개인적으로 좀 답답합니다.  

 

여러 논리를 반박하기엔 읽으시는분들도 적고 읽으신다 한들 남이 쓴 논리는 그게 아무리 간단해도 이해하는게 상당히 귀찮은 과정이니 위의 저 주요 논리만 간단하게 반박하겠습니다.

 

 

'실패 열번할 확률이 정규분포 중앙에 가까울까요? 실패 9 성공1 확률이 정규분포의 중앙에 가까울까요? 당연 후자죠.' 

 

이항분포를 말씀하시려고 하는거같은데 뭐 시행횟수가 충분히 크면 정규분포나 이항분포는 다를게 없으니 그렇게 이해하고 중요한건 전자냐 후자냐가 아니라 이항분포에는 성공을 언제 하느냐에 대한 정보다 담겨있지 않습니다. 그러니까 '칼레거르기' 이론과 위 문제에서 답이 전자냐 후자냐에 대한 계산은 단 1%도 연관성이 없다는거죠.

 

 

 

'(수학적 실력을 파악하기 위한 문제)

1. 동전 10번을 던졌다. 9번 연속 뒷면이 나왔다. 10번째에 앞면이 나올 확률은? 앞면과 뒷면이 나올 확률 중 무엇이 높을까?

2. 동전 100번을 던졌다. 99번 연속 뒷면이 나왔다. 100번째에 앞면이 나올 확률은? 앞면과 뒷면이 나올 확률 중 무엇이 높을까?

3. 동전 10^6번을 던졌다. 10^6-1번 연속 뒷면이 나왔다. 10^6번째에 앞면이 나올 확률은? 앞면과 뒷면이 나올 확률 중 무엇이 높을까?

 

> 1, 2, 3번 모두 이산확률분포에서의 확률관점에서는 1/2이지만, 3번의 경우 시행이 충분히 크기 때문에 확률을 정규분포의 관점, 즉 통계의 영역으로 데리고 와서 P(X=1) - 앞면이 한번 나올 이산확률분포에서의 확률 - 을 P(X <=1)로 근사하면 확률이 다르게 나옵니다. 즉, 독립시행의 확률의 경우 시행횟수가 커지게 되면 '정규분포'에서의 확률로 근사할 수 있는 여지가 생깁니다. 상식적으로 볼 때, 3번이 일어나는 경우는 매우매우 적다는 걸 몸으로 체감하신다면 '수학적 확률'과 '통계적 확률'이 차이가 있음을 알고 계신 겁니다.'

 

 

 

이 또한 통계적 확률로 보았을때나 수학적 확률로 보았을때나 3번항목에서 앞면과 뒷면이 나올 확률은 같습니다.

실력을 파악하기 위한 문제라고 적으셨는데 왜 오답을 적어놓으셨는지 이해가 안되네요.

 

일단 칼레거르기라는 말도 안되는 이론을 들고와서 전혀 상관없는 통계와 확률계산을 많이 해놓으셨는데 중요한건 일단 그것들이 전혀 상관없는 계산일뿐만 아니라 몇몇계산은 틀린것도 있다는겁니다.

 

글을 쓰신걸 보면 확률에 대해서 평균이상의 이해도를 가지신거같은데 왜 그 논리의 결말을 이상하게 지으셨는지 이해가 되지 않네요. 

 

 

결론은 간단합니다.

칼레거르기는 증폭이 성공할 확률에 단 0.00001%도 영향을 주지 않습니다.