Testando a comparação de teste float vs chi-quadrado gnome stew bitcoin index fund

Recentemente me deparei com outro vídeo com o teste de flutuação para testando morra justiça. Para aqueles que não estão familiarizados, o teste de flutuação consiste em flutuar seus dados em um denso banho de água salgada e girar, girar ou sacudir repetidamente e deixá-los assentar para ver se uma determinada face ou conjunto de faces rotineiramente flutua até o topo. Este resultado deve ser indicativo de vazios ou diferenças na densidade de seus dados e prova de que eles não rolam de forma justa. Em teoria, se um dado falhar no teste de flutuação, você não deve usá-lo.

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Eu sempre fui cético sobre o teste de flutuação. Sim, certamente pode dizer se seus dados possuem imperfeições que tornam uma face ou coleção de faces mais claras ou mais pesadas do que outras, mas essas diferenças realmente resultam em uma diferença significativa nas jogadas?


Então, eu me propus a fazer um teste não repetível, que não fosse de todo científico, para ver se os resultados de um teste de flutuação em meu d20s eram confirmados por uma análise qui-quadrado.

• Então eu queria realizar um teste de ajuste de qui-quadrado nesses dados. No entanto, desde que nós tivemos uma pista que cara (s) deve ser o mais (ou menos) comum de acordo com o teste de flutuação, na verdade, devemos ser capazes de fazer um teste melhor que o teste padrão de 19 graus de liberdade vs H0: todas as faces têm uma chance de 0,05 de ocorrência. Em vez disso, poderíamos fazer o melhor teste contra H0: a face (s) indicada pelo teste de flutuação tem uma chance de ocorrência igual a 0,05 vezes o número de faces. Esse teste é melhor, pois podemos segmentar os rostos específicos que devem estar desativados, em vez de desviar da distribuição ideal.

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Comecei com 3 xícaras de água em uma tigela pequena, o suficiente para conter todos os meus d20s de uma só vez. Comecei então a adicionar sal à tigela, uma colher de sopa de cada vez, com o objetivo de fazer todos os meus dados flutuarem. Um dos dados começou a flutuar depois que eu adicionei cerca de 3 colheres de sopa de sal (cerca de uma concentração de 1/16), mas o resto teimosamente se recusou a flutuar como eu adicionei colher de sopa depois de colher de sopa de sal. Por fim, em torno de 10 colheres de sopa de sal (cerca de 1/5 de concentração), outro dado começou a flutuar, mas o sal também parou de se dissolver na água com 20 dos meus dados ainda firmemente assentados no fundo da tigela. Eu peguei todos os dados e gastei a solução e consegui pegar mais algumas colheres de sal para dissolver, mas nenhum dado adicional estava flutuando. Então, depois de uma pesquisa rápida no google para me certificar de que não estava prestes a estragar meus dados, transferi toda a solução para uma panela (mostrada acima) e a esquentei lentamente no fogão com alguns dos teimosos dados na parte inferior. Eu saberia quando tivesse sal suficiente dissolvido. Consegui obter cerca de 16 colheres de sopa de sal para dissolver (cerca de uma razão de 1 para 3, tornando a minha solução mais salgada que o tridente de Poseidon) antes de duas coisas acontecerem:

Então, eu tinha conseguido tanto sal na água quanto poderia na minha cozinha. Mas mesmo depois que grande parte do sal se cristalizou da solução, pude flutuar quatro dados (os quatro da foto acima). Isso não é um bom resultado de 22, mas é algo, pelo menos. Um deles era muito reconhecível: meu Wizard PolyHero morre. Os outros três são d20s genéricos. Se é importante, o preto na foto acima foi o primeiro a flutuar, o Wizard d20 foi o segundo a flutuar, mas pode ter flutuado melhor por causa de sua forma texturizada única. Os dois verdes translúcidos foram os últimos a flutuar.

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Agora que eu tinha quatro dados flutuantes, consegui fazer um flutuador teste. O d20 preto tinha exclusivamente o 16,19,6,9 e o 3 cluster na superfície, o dado Wizard tinha exclusivamente a 20 subida à superfície, e os outros dois não tinham tendência perceptível. Se o teste de flutuação realmente funcionar para detectar vazios internos e bolhas, os resultados dos dados verdes farão sentido, já que eles são claros o suficiente para confirmar visivelmente que nenhum existe. Isso me deu dois dados para rodar bondade do qui-quadrado de teste de ajuste, mas eu já tinha executado um teste geral de bondade de 19 graus de liberdade no meu PolyHero Wizard d20, então eu estava ainda mais cético de que encontraria algo de errado com ele. Ainda assim, para ser completo, fui em frente e testei novamente.

Lembre-se de que o resultado final de um teste de ajuste de qui-quadrado é um valor-p e “se o p é baixo, H0 deve ir”, ou seja: se seu valor-p é menor que um valor crítico padrão , .05 ou .01 dependendo de quão céticos você quer ser) você deve rejeitar sua hipótese original. Lembre-se também, neste caso, nossa hipótese é que as faces indicadas pelo teste de flutuação apresentaram uma proporção do tempo igual a 0,05 vezes o número de faces indicadas (isto é, o dado segue a distribuição justa normal). Para cada um, eu rolei o dado 100 vezes e fiz um teste de qualidade de ajuste de um grau de liberdade nas duas categorias de “faces de teste de flutuação” e “outras faces”.

Para o feiticeiro morrer, que teve exclusivamente o 20 subida à superfície, se fosse um dado justo, esperaríamos que 5 20s fossem rolados e 95 outros rostos. Em vez disso, vimos 4 20s e 96 outras faces. Isso resulta em um valor p para um bondade do qui-quadrado de ajuste com 2 categorias (1 grau de liberdade) de aproximadamente .35. Isso não é suficientemente baixo para rejeitar nosso H0, então não temos evidência suficiente para concluir que os resultados do teste de flutuação são significativos. Como afirmei anteriormente, isso não é surpreendente, pois eu já havia realizado um teste de qualidade de ajuste padrão neste dado específico e não encontrei evidências suficientes para rejeitar a equidade.

Para o dado preto, que tinha exclusivamente o conjunto de lados 16,19,6,9,3, se fosse um dado justo, esperamos que esses 5 lados sejam rolados 25 vezes, e os outros 15 lados para ser rolado 75 vezes. Em vez disso, vimos 26 e 74 ocorrências, respectivamente. Isso resultou em um valor p de aproximadamente 0,18. Isto é mais baixo que os resultados do feiticeiro, mas ainda não é suficientemente baixo para rejeitar o nosso H0. Assim, não temos provas suficientes para concluir que os resultados do teste de flutuação são significativos neste caso também.

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Honestamente, esta debacle é inconclusiva. Eu não consegui nem 18 dos meus 22 dados para flutuar. Ou melhores condições, um método melhor de fazer a solução ou uma solução mais densa é necessária para eu testar mais dados. Se alguém tiver sugestões de como melhorar meus resultados aqui, adoraria ouvi-las. Estou disposto a dar a este outro mais dados. Lendo fontes on-line, também descubro que outras pessoas viram os mesmos resultados que tenho com dados flutuando em densidades de solução totalmente diferentes. É possível que isso esteja relacionado à presença de bolhas e vazios e os mais proeminentes contribuam para dados mais densos. Também é possível que isso esteja relacionado ao tipo específico de material usado na fabricação.

No entanto, dada a dificuldade em executar com sucesso um teste de flutuação, e a proporção de meus dados que recusaram resolutamente a flutuar, e o fato de que nos dois casos poderíamos testar, não encontramos evidências que suportassem as conclusões do teste de flutuação. vou chamar timidamente o teste de flutuação como impraticável e não suportável, mas estaria muito interessado em executar mais testes depois que eu tiver um protocolo melhor para trabalhar.