Le rattrappage avec de nouveau élément

Salut Dattier,
Oui, cette martingale hyper simple est bien connue des casinos. Ils ont pris les précautions nécessaires pour empêcher de les utiliser.
De toute façon, ces techniques, quelles qu'elle soient, sont forcément perdantes pour le joueur, pour la simple raison que les organisateurs de jeu, Fdl par exemple, connaissent très bien les probabilités et que le jeu est par définition non équitable.
Par contre, pour toutes les autres utilisations des probabilités, type contrôle de fabrication, gestion de stock, organisation de sondages, là il n'y a pas un gagnant et un perdant, mais le meilleur compromis à trouver.
Si le patron de l'entreprise de pêche de mon exercice ne connait pas la théorie élémentaire des probabilités, ou s'il demande conseil à Sylviel, il n'a pas les moyens de vérifier l'honnêteté de ses patrons de chalutier.
J'avais un exemple réel inattendu : chez Saint-Gobain fabricant de verres, sur un stock avant livraison, ils testent un lot, c'est à dire un échantillon. Si ce petit nombre de verres ne satisfait pas aux tests de résistance à la rupture, tout le stock est cassé et refondu.

Cette histoire de rattrapage a été largement discutée. Tous les tests le vérifient. Il y a un peu plus de 10 ans, sur MF, un membre intellectuellement honnête l'a vérifié. Puis est intervenu un matheux "spécialiste" des probas et à affirmé que c'était à cause du générateur de nombres. J'ai déjà raconté cet épisode plusieurs fois. Et comme a dit un membre dernièrement (mais je n'ai pas retrouvé son message), "Alors, il n'y a plus qu'à rentrer l'antenne et cesser d'étudier les probabilités et la statistique". [de mémoire].

Salut Dattier,
Je vais transposer ton code en C++ Et on pourra faire des essais.

Bon, j'ai transposé ton code en langage C.
Ce n'est pas la première fois que je transpose un code Python en C, et j'avoue que ce n'est pas très facile.
Par exemple la ligne suivante :
return(sum(c**i for i in range(p)))
C'est la seule instruction de la fonction Totale(p,c), ou p vaut 13 et c est initialisé à 2.5 et est augmenté un certain nombre de fois de e = 0.01.
Donc, pour moi, cette ligne signifie
Pour i de 1 à 13
on calcule c puissance i
on cumule ces valeurs
on renvoie le résultat.

J'avoue que je ne comprends pas.

Pour moi, la logique est bonne, j'arrive à un bénef de 4 à 8%

Salut Dattier,
D'abord une info perso : mon chauffage est en panne, j'ai les doigts gelés et ça commence côté cerveau.
D'accord, j'autorise Gbzm à revenir, bien que son attitude soit très désagréable.

J'ai fait le calcul suivant le nouveau code.
Sur le plan théorique, c'est vrai, mais on atteint des montants astronomiques.
Par ailleurs la médiane donne toujours une valeur de même ordre d'idée.
Autrement dit, on est typiquement dans un contexte de loi exponentielle.

Bonjour,
Depuis que je fréquente les forums à propos des probabilités, je me rends compte à quel point ces notions qui résultent du monde réel sont difficiles à intégrer.
J'ai déjà expliqué que ce chapitre était le premier dans le cours de topométrie, et le paragraphe "postulat de la moyenne" est fondamental. Ce postulat de la moyenne est décrit par Mathieu Rouaud dans son cours, mais sans dire son nom. Le cours de l'école nationale supérieure du pétrole nomme et décrit ce postulat, mais apparemment, ce cours n'est plus accessible.
Autre point important : la loi des grands nombres. Cette loi n'est ni faible ni forte, elle dit simplement que le "résultat" tend vers la probabilité. J'ai mis "résultat" entre guillemets parce que cela peut être ce que les matheux appellent l'espérance. En d'autres termes, on fait une expérience qui comporte un grand nombre d'épreuves de même protocole, chaque épreuve donnant un résultat élémentaire, la moyenne de ces résultats tend vers la probabilité. Si le protocole de l'expérience est parfaitement décrit, on pourra éventuellement calculer la valeur vraie (espérance), mais dans le cas général, on ne peut pas le faire, ce qui justifie de faire l'expérience.

Bien souvent les testes par simulation réalisés par les matheux sont faits avec un très grands nombres d'épreuves. Ce n'est pas la bonne méthode, il est bien préférable de réalise l'expérience avec un petit nombre d'épreuves puis faire plusieurs fois l'expérience et comparer les résultats. Là, c'est plutôt l'application de la loi normale qui montre une très forte concentration des résultats au voisinage de la moyenne. C'est la justification de la méthode de Monte-Carlo.