.
Однако не следует путать модель с реальностью. Например, сфера очень часто встречается во Вселенной, но не существует объектов идеально сферической формы. Зачем же тогда нужны формулы вычисления площади поверхности или объема сферы? Они позволяют получить достаточно точные значения для применения на практике. Это же справедливо и для законов распределения вероятностей.
Один из самых часто используемых примеров нормального распределения — распределение роста людей. Однако если мы возьмем точные данные о росте миллиона взрослых жителей нашей планеты, то увидим, что они не подчиняются нормальному распределению с абсолютной точностью. Этого не произойдет и в том случае, если мы разделим людей на группы в зависимости от пола, расы и других характеристик.
Нормальное распределение — это качественная модель, которая позволяет с достаточной степенью точности оценить рост людей. Тем не менее это всего лишь модель, которая не полностью соответствует реальности. Это же справедливо и для других законов распределения вероятностей, так как на практике гипотезы не выполняются с абсолютной точностью. Все эти законы описывают лишь теоретические модели (определение «теоретическая» для модели является излишним), которые тем не менее крайне полезны.
Занимательные задачи: удивительные вероятности
Задачи теории вероятностей могут быть достаточно сложными, даже несмотря на относительную простоту формулировки (какова вероятность того, что в выигрышной комбинации национальной лотереи встретятся два последовательных числа?). Интерес представляют необычные вероятности, которые часто противоречат тому, что подсказывает нам интуиция. В то же время сложные задачи нетрудно решить, применив немного воображения. Рассмотрим несколько примеров.
Ложноположительные результаты обследования
При медицинском осмотре у человека нашли заболевание, которое встречается всего у 1 % населения. В 5 % случаев результат обследования является ложноположительным (обследование показывает, что человек болен, когда в действительности он здоров). Какова вероятность того, что этот человек действительно болен?
Вы можете подумать, что ответ — 95 %, но это неверно. Истинная вероятность намного меньше. Из каждой 1000 результатов 50 являются ложноположительными (5 %), 1 — истинно положительным. На каждый 51 положительный результат приходится лишь один истинно положительный. Значит, вероятность того, что пациент действительно болен, равна всего 1/51, то есть немного меньше 2 %.
