Можно поставить задачу, насколько число выпадений в реальности может отклониться от ожидаемого и с какой вероятностью.
Кстати, это очень полезная задача. И
формула Байеса здесь всегда в помощь.
Например, вероятность выпадения орлом "честной монеты" обычно считается 50%. Но можно в это не поверить, обозначить её как
![$p$ $p$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/2/e/c/2ec6e630f199f589a2402fdf3e0289d582.png)
и экспериментально оценить эту
случайную величину. Если в серии бросков монета выпадет орлом
![$n^{+}$ $n^{+}$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/c/5/0/c50f4e7ac94fd32445b7b3ffb42b898782.png)
раз и не выпадет орлом
![$n^{-}$ $n^{-}$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/2/a/5/2a58867244e13da55a431f034017f13d82.png)
раз, и при этом мы принимаем априорное распределение интересующей нас случайной величины
![$p$ $p$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/2/e/c/2ec6e630f199f589a2402fdf3e0289d582.png)
за равномерное на отрезке
![$[0,1]$ $[0,1]$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/a/c/f/acf5ce819219b95070be2dbeb8a671e982.png)
, то по формуле Байеса получим, что апостериорная плотность распределения величины
![$p$ $p$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/2/e/c/2ec6e630f199f589a2402fdf3e0289d582.png)
запишется полиномом вида:
![$p^{n^{+}}(1-p)^{n^{-}}$ $p^{n^{+}}(1-p)^{n^{-}}$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/8/7/a/87a4b8d871dd99064df8b8427774765182.png)
(нужно добавить нормирующий множитель). Т.е. оценка величины
![$p$ $p$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/2/e/c/2ec6e630f199f589a2402fdf3e0289d582.png)
по максимуму вероятности даст
![$\frac{n^{+}}{n^{+}+n^{-}}$ $\frac{n^{+}}{n^{+}+n^{-}}$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/3/2/1/321f98b24ddc2340b2b4e338b0e5a9ef82.png)
, а оценка по математическому ожиданию (т.е. среднему) даст
![$\frac{n^{+}+1}{n^{+}+n^{-}+2}$ $\frac{n^{+}+1}{n^{+}+n^{-}+2}$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/c/8/9/c8979d632205ba54edb1a16fe8bc390b82.png)
.