Джордан Элленберг - Как не ошибаться. Сила математического мышления

(Даже в те времена популяризация математических достижений представляла собой активную область. Эдмонд Хойл, чтобы помочь любителям азартных игр освоить новую теорию, написал учебный трактат An Essay Towards Making the Doctrine of Chances Easy to those who Understand Vulgar Arithmetic only, to which is added some useful tables on annuities («Исследование, предназначенное, чтобы сделать “теорию случайностей” более понятной для людей, понимающих только простую арифметику, а также несколько полезных таблиц аннуитетов»). Авторитет Хойла в вопросах карточных игр был настолько велик, что многие до сих пор ссылаются на его мнение; в определенной среде нередко можно услышать расхожие фразы: «По утверждению Хойла», «По правилам Хойла».)

Де Муавра не удовлетворял закон больших чисел, гласивший, что в долгосрочной перспективе доля аверсов в последовательности подбрасываний монет все больше приближается к 50 %. Он хотел знать, насколько ближе. Чтобы понять сделанное Муавром открытие, предлагаю вернуться к подбрасыванию монет и еще раз проанализировать этот феномен. Но теперь вместо перечисления общего количества монет, выпавших лицевой стороной вверх, мы будем записывать разность между количеством фактически выпавших аверсов и количеством аверсов, выпадания которых можно ожидать в случае 50 % подбрасываний.

Если подбрасывать десяток монет, вы получите такую последовательность:

1, 1, 0, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 0, 0, 4, 2, 0, 2, 1, 0, 2, 2, 4…

Если подбрасывать сотню монет, последовательность выглядит так:

4, 4, 2, 5, 2, 1, 3, 8, 10, 7, 4, 4, 1, 2, 1, 0, 10, 7, 5…

А в случае тысячи монет будет получена такая последовательность:

14, 1, 11, 28, 37, 26, 8, 10, 22, 8, 7, 11, 11, 10, 30, 10, 3, 38, 0, 6…

Как видите, отклонения от 50 на 50 в абсолютном выражении становятся больше по мере увеличения количества подбрасываний монет, хотя (как того требует закон больших чисел) эти отклонения становятся меньше в случае относительной доли монет, выпавших той или иной стороной. Де Муавр пришел к выводу, что типичное отклонение [69]зависит от квадратного корня из количества монет, которые вы подбрасываете. Подбросьте в сто раз больше монет, чем раньше, и типичное отклонение возрастет в 10 раз – во всяком случае, в абсолютном выражении. В случае доли от общего количества подбрасываний отклонение сокращается по мере увеличения количества монет, поскольку квадратный корень из количества монет увеличивается гораздо медленнее, чем само количество монет. Тот, кто подбрасывает тысячу монет, порой отклоняется от уровня равномерного распределения на целых 38 аверсов, однако – с точки зрения доли от общего количества бросков – это составляет всего 3,8 % от распределения 50 на 50.

Наблюдение де Муавра совпадает с концепцией, лежащей в основе расчетов стандартной погрешности в результатах политического опроса. Если вы хотите сократить уровень погрешности в два раза, вам необходимо опросить в четыре раза больше людей. Но если вы хотите знать, как правильно оценить довольно большое количество выпавших аверсов, можно определить, на сколько квадратных корней из числа попыток данное значение отклоняется от 50 %. Квадратный корень из 100 равен 10. Следовательно, если я получил 60 аверсов за 100 попыток, это и есть отклонение на один квадратный корень от распределения 50 на 50. Квадратный корень из 1000 равен почти 31; следовательно, если я получил 538 аверсов за 1000 попыток, значит, мне удалось совершить нечто еще более удивительное, хотя во втором случае я получил всего 53,8 % аверсов, тогда как в первом случае – 60 %.

Однако де Муавр еще не поставил точку в своих изысканиях. Он обнаружил, что в долгосрочной перспективе отклонения от 50 на 50 всегда стремятся сформировать идеальную колоколообразную кривую, которую мы называем нормальным распределением. Основоположник статистики Фрэнсис Исидор Эджуорт предложил называть эту кривую шлемом жандарма {47}. (Должен признаться, мне жаль, что этот термин не прижился.)

Колоколообразная кривая («шлем жандарма») высокая посередине и плоская по краям; другими словами, чем дальше отклонение от нуля, тем меньше вероятность такого отклонения. Это можно точно представить в количественной форме. Если вы подбрасываете N монет, вероятность того, что в итоге вы отклонитесь от 50 % не более чем на квадратный корень из N , составляет 95,45 %. Квадратный корень из 1000 равен 31; в действительности восемнадцать из представленных выше двадцати попыток в случае подбрасывания тысячи монет (или 90 %) были в пределах 31 аверсов больше или меньше 500. Если я продолжил бы игру, относительная доля количества раз, когда я попадал бы в диапазон от 469 до 531, все больше приближалась бы к показателю 95,45 % [70].