sorel Posted April 23, 2018 Share Posted April 23, 2018 opa consegui somar a centenha das 3 colunas sums colum (2).xlsx Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 23, 2018 Share Posted April 23, 2018 Análise Bayesiana e apostas desportivas Agora, vamos aplicar isto a um exemplo das apostas desportivas. Imaginemos que está interessado num jogo do Bayern de Munique, e acredita que o Bayern de Munique tem 50% de hipóteses de ganhar. Também sabe que quando o Bayern ganha, chove 11% das vezes, enquanto a probabilidade normal de ocorrência de chuva num jogo do Bayern de Munique é de 10%. Cálculo: P(A)= Probabilidade de o Bayern de Munique ganhar = 50% P(B)= Probabilidade de ocorrência de chuva num jogo do Bayern de Munique = 10% P(B|A)= Probabilidade de ocorrência de chuva num jogo de futebol quando o Bayern de Munique ganha = 11%. Se recebe informações sobre o tempo, não é necessário um grande esforço para considerar de que forma estas informações afetarão as probabilidades. Pode, tal como muitos profissionais em muitas áreas (incluindo as apostas desportivas), realizar uma atualização Bayesiana. Se houver chuva, sabe que P(A|B)=P(A)*P(B|A)/P(B)= 50%*11%/10%= 55%. Repare que P(B|A)/P(B) é o mesmo que perguntar "Quanto é que é mais provável que B aconteça dado A?” - Neste caso, 11/10 (11%/10%). Depois de saber que B é um dado, a sua nova estimativa de A pode mudar em conformidade, bastando multiplicar ambos, ou seja, P(A)*P(B|A)/P(B). Resumo Muitas vezes, o maior inimigo de um apostador é ele próprio, visto que tem uma fixação dogmática em relação a um determinado resultado apesar de existirem novas circunstâncias, o que constitui um erro comum. A análise Bayesiana quebra este hábito, permitindo e encorajando o teste constante de novas evidências face à sua posição. Em suma, é um ciclo de feedback positivo para aperfeiçoar as suas estimativas em relação à probabilidade de ocorrência de um evento. Não é, porém, uma bola de cristal matemática. Tal como todas as fórmulas, aplica-se a lei "GIGO – garbage in, garbage out" (se entra lixo, sai lixo). Mas se confiar na sua avaliação daquilo que está a testar, a abordagem Bayesiana pode ser valiosa para as apostas desportivas. E tudo graças a um padre do século XVIII. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 23, 2018 Share Posted April 23, 2018 ”O problema fundamental da estat´ıstica ´e a inferˆencia. Dados s˜ao coletados e a partir deles desejamos fazer declara¸c˜oes (inferˆencias) sobre uma ou mais caracter´ısticas desconhecidas do mecanismo (ou processo) que deu origem aos dados observados.” I A inferˆencia estat´ıstica lida com o problema de tirar conclus˜oes sobre quantidades n˜ao observadas a partir de dados num´ericos (quantidades observadas). I Tais quantidades n˜ao observadas podem ser de duas naturezas: I Quantidades que n˜ao s˜ao diretamente observ´aveis, tais como parˆametros que governam o processo hipot´etico que produz os dados observados; I Quantidades potencialmente observ´aveis, tais como observa¸c˜oes futuras de um processo. I As quest˜oes acima podem ser resolvidas utilizando-se tanto a inferˆencia cl´assica (ou frequentista) quanto a inferˆencia Bayesiana I O que vem a ser uma probabilidade subjetiva? I Qual time sair´a vencedor no pr´oximo confronto entre Cruzeiro e Atl´etico? I Obviamente, cruzeirenses e atleticanos tˆem opini˜oes bastante distintas quanto ao time que sair´a vitorioso. I O que vem a ser uma probabilidade subjetiva? I Qual time sair´a vencedor no pr´oximo confronto entre Cruzeiro e Atl´etico? I Obviamente, cruzeirenses e atleticanos tˆem opini˜oes bastante distintas quanto ao time que sair´a vitorioso. I Informalmente, podemos definir a probabilidade subjetiva como a cren¸ca que o observador do experimento possui na ocorrˆencia do evento de interesse. I Voltando `a pr´oxima partida entre Atl´etico e Cruzeiro, as chances de vit´oria que um torcedor atribui ao seu time do cora¸c˜ao podem ser interpretadas como probabilidades subjetivas.Suponha que tenhamos interesse em estimar um parˆametro θ, para o qual dispomos de alguma informa¸c˜ao a priori que julgamos ser relevante. I Tal informa¸c˜ao pode ser representada probabilisticamente atrav´es da chamada distribui¸c˜ao a priori de θ, que denotaremos por π(θ). I Assim como na abordagem frequentista, toda a informa¸c˜ao proveniente dos dados observados ´e carregada pela fun¸c˜ao de verossimilhan¸ca L(θ|y) = f (y|θ). I A informa¸c˜ao contida em π(θ) ´e, ent˜ao, atualizada atrav´es da informa¸c˜ao dos dados contida em L(θ|y) = f (y|θ), via teorema de Bayes, levando `a distribui¸c˜ao a posteriori de θ, dada por π(θ|y) = L(θ|y)π(θ) R Θ L(θ|y)π(θ)dθ Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 23, 2018 Share Posted April 23, 2018 Use as seguintes condições para filtrosTrios Colunas Base de Sum Colunas base hit entre variantes Equis Deuces Sinais Seguido Pontos Interrupções Formatos Placas (equivalentes às sequências MQ) Reservas (Permitir alguma condição falhar) E o WReductor, de claro !! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 24, 2018 Share Posted April 24, 2018 aqui na planilia foi separado em duplas para ver a distancia da 1ª e 2ª dezena de 1,2,3,4,5 preciso ver as que mais saem e atrasos de cada valor 1,2,3,4,5 as duplas já estao separadas pode colocar em 5 listas em .txt (00) deltas ou distancias.xlsx Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 24, 2018 Share Posted April 24, 2018 ala DOIS E EDU ler spoiler Spoiler David Sumpter, professor de Matemática Aplicada, demonstrou como o futebol pode ser desconstruído e decomposto em números, padrões e formas no seu livro "Soccermatics". Depois de desenvolver um modelo de apostas, escreveu um artigo em duas partes para a Pinnacle, onde explora a noção de uma fórmula mágica para as apostas e como a matemática pode ser utilizada para obter vantagem nas apostas. Existe uma lenda urbana de modelos matemáticos para jogos de futebol. Trata-se da lenda do génio da matemática, o Einstein dos jogos de azar, que desenvolveu a fórmula para vencer as casas de apostas e ganhar dinheiro. Segundo a lenda, se conseguir encontrar as pistas que esta pessoa pode fornecer, a fonte da equação mágica, conseguirá enriquecer muito além da sua imaginação. Leia: Como calcular as margens das apostas. Depois de publicar o livro "Soccermatics" no ano passado, algumas pessoas pareciam acreditar que eu guardava o segredo de uma equação mágica. Recebia mensagens no Twitter e e-mails no meu endereço do emprego a pedir-me ajuda para fornecer sugestões e conselhos. Era um professor de matemática que tinha estudado futebol, talvez soubesse o segredo? Uma forma simples para descobrir valor no mercado de apostas Numa secção do livro, consegui, de facto, vencer os corretores de apostas. Mas não foi por ter encontrado uma fórmula mágica que previsse quem iria vencer os jogos de futebol. A base do meu modelo estava longe de ser complicada. Não resultava de um cálculo da força das equipas com base no desempenho passado, métricas avançadas, golos previstos ou qualquer coisa do género. A forma como a consegui era muito mais simples. Observei as probabilidades e encontrei uma tendência muito pequena, mas significativa, na forma como eram definidas. As casas de apostas e os apostadores não tinham prestado atenção suficiente à previsão dos empates no futebol. Talvez devido à popularidade dos mercados Mais/Menos. Talvez porque os apostadores não gostam de apostar em empates. Mas, fosse qual fosse a explicação, os empates na Premier League não estavam a ser avaliados corretamente. Ler: Como derrotar as casas de apostas no mercado Mais/Menos. Segue-se um esquema da frequência real de empates em quatro épocas da Premier League (2011/12, 2012/13, 2013/14, 2014/15) e a previsão de empates implícita nas probabilidades das casas de apostas. Este valor é criado pegando nas probabilidades de quatro casas de apostas líderes (incluindo a Pinnacle), convertendo as probabilidades em possibilidades implícitas e, em seguida, observando a diferença entre a possibilidade de uma vitória em casa e de uma vitória no campo do adversário. Quando duas equipas equilibradas se defrontam (ou seja, a possibilidade de vitória em casa é apenas ligeiramente superior à possibilidade de vitória no campo do adversário), então os empates são subavaliados (círculos acima a vermelho). Quando os jogos são tão desequilibrados que existe um forte favorito (ou seja, a possibilidade de uma equipa vencer é maior do que a da outra equipa), então os empates são sobreavaliados (círculos abaixo a vermelho). Quer tornar tudo mais simples? Se duas equipas tiverem o mesmo nível de qualidade, então pode existir valor no empate. Se uma das equipas for muito mais forte do que a outra, não aposte no empate (neste caso, apostar na equipa favorita é, em geral, a jogada mais inteligente). Testar a teoria dos empates abaixo do preço Foi isso que descobri ao traçar as probabilidades. Peguei então nessa observação e comecei a ganhar dinheiro com ela. Abaixo são apresentados os lucros para este modelo na época de 2015/16. Ao longo da época, tripliquei o meu dinheiro. Bem, na verdade, não apostei durante toda a época. Mas até ao Natal, já tinha duplicado o meu dinheiro. O "Soccermatics" saiu em maio de 2016, mesmo quando a Premier League estava a chegar ao fim. Monitorizei o comportamento do meu modelo na época seguinte. Eis o resultado. Não foi grande coisa. Consegui um pequeno lucro nas primeiras semanas, mas manteve-se inalterado até ao fim da época. Não perder dinheiro já é um grande feito, uma vez que as probabilidades estão a favor da casa de apostas, mas obviamente, ganhar dinheiro é o grande objetivo para a maioria dos apostadores. Lições aprendidas com a utilização do meu modelo Existem quatro lições a aprender com o meu modelo. Em primeiro lugar, não ganhei dinheiro com a criação de uma fórmula mágica. Embora tenha escrito uma equação simples que depois utilizei para decidir as minhas apostas (é a nota de rodapé 17 no capítulo 12 do livro se não quiserem ler o resto), esta equação resulta de uma análise das probabilidades. A base do meu modelo estava longe de ser complicada. Não resultava de um cálculo da força das equipas com base no desempenho passado, métricas avançadas, golos previstos ou qualquer coisa do género. Resultava de um pequeno erro na forma como as probabilidades estavam a ser definidas. Se o objetivo for criar o seu próprio modelo de resultados desportivos, tem de utilizar as probabilidades como ponto de partida. Em segundo lugar, não se tratou só de sorte. O modelo original era consistente com os quatro anos anteriores de probabilidades das casas de apostas. Transferi as minhas probabilidades do Oddsportal e, em seguida, confirmei o meu modelo com os dados em football-data.co.uk. Em seguida, fiz uma previsão e apliquei-a ao ano seguinte, e ela continuava a funcionar. Existe uma grande dose de incerteza nas apostas e é possível ganhar durante um longo período de tempo com base apenas na sorte. Mas esta era uma tendência a longo prazo que era rentável. Em terceiro lugar, nada dura para sempre. Nos momentos de autoengrandecimento, gosto de pensar que o meu livro deu origem a uma correção do mercado. Talvez os corretores na Pinnacle e noutras casas de apostas tenham lido o meu livro e pensaram: "Temos avaliado os empates incorretamente. Vejamos aquelas probabilidades para o Liverpool em casa contra o Manchester United no fim de semana… vamos aumentar as probabilidades do empate em 0,1." Foi quanto bastou para que a minha pequena margem desaparecesse. Mas esta é só uma explicação. Outra é que os treinadores aperceberam-se que, nos grandes jogos em que as equipas são equilibradas, eles devem perseguir os três pontos (isto é algo que também abordo no meu livro). Mas também existem outras explicações. A verdade é que nunca saberei ao certo, mas a tendência de probabilidades que descobri desapareceu. A minha quarta e última conclusão é: Sou um perfeito idiota. Passei três meses a desenvolver um modelo de apostas. Encontrei uma forma de ganhar. Mas, em vez de colocar todo o meu capital disponível no modelo, publiquei um livro com o segredo, apenas para ver os lucros a desaparecer. Sim, fui pago para escrever o livro. Sim, gostei de falar sobre futebol e de me envolver na comunidade de análise, mas o dinheiro também teria sido simpático. Como apostar no futebol: o melhor guia de apostas no futebol. Não existe uma equação secreta para prever o resultado dos jogos de futebol. Quero dizer, não existe uma equação que ignore as probabilidades. Se o objetivo for criar o seu próprio modelo de resultados desportivos, tem de utilizar as probabilidades como ponto de partida. A sabedoria geral diz-nos que o mercado de apostas pode ser difícil de vencer, mas por vezes, são necessários alguns pequenos erros. São estes que temos de procurar. Na segunda parte deste artigo, veremos se consigo desvendar um destes mistérios utilizando uma combinação de um modelo de golos previstos e potenciais tendências nas probabilidades recentes. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 24, 2018 Share Posted April 24, 2018 Saiba mais sobre como calcular as paradas para as apostas de dupla possibilidade. Fórmulas ligeiramente mais avançadas, como a distribuição de Poisson, podem ser utilizadas para traduzir as médias numa probabilidade de resultados variáveis ao longo de uma distribuição - tal como o resultado final de um jogo de futebol. A utilização dos dados e a aplicação de princípios matemáticos podem ajudar os apostadores a calcular a sua própria possibilidade (a qual deverá ser posteriormente convertida em probabilidades para comparar com as das casas de apostas) e a produzir os resultados esperados. Podemos ainda ampliar este aspeto ao utilizar simulações de Monte Carlo para produzir distribuições dos valores dos resultados possíveis. Tenha cuidado com os especialistas em apostas no futebol Embora as apostas no futebol pareçam ser muito mais complexas do que o desporto em si, este guia deverá tê-lo ajudado a compreender o que é preciso para começar a ter lucros consistentes. Há muito quem afirme ter uma fórmula vencedora, mas os apostadores devem aprender a medir o desempenho dos especialistas em apostas antes de acreditar no seu sucesso. 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 24, 2018 Share Posted April 24, 2018 Spoiler No tema "Simplificar", JoanD colocar essas 173 colunas que todos diferem com todos em um mínimo de 7 sinais. 11111111111111 1111111XXXXXXX 11111112222222 1111XXX111XXX2 1111XXXXXX1121 1111XX21X2221X 1111X2222111XX 11112X222XXX11 111122XX11222X 111X1XX12X1212 111X1XX212X12X 111X1X2XX121X2 111X12211X2X21 111XX1X12221X1 111XX12X121X12 111XX122X1X221 111X2X11X11X2X 111X221XX2X111 111212X2X21XX1 1112XX121X2112 1112X2112XX22X 11X11XXX122X11 11X112X2X1X112 11X112211212X2 11X1X1X21X121X 11X121X1XX2X22 11X1212X22X12X 11X12X112122X1 11XX1122212X1X 11XXX21X2X1XX1 11XX2X1X1XX222 11X211XX211221 11X211221XX1X1 11X22221XX111X 1121X21212XX21 11212X12X211X2 112XXXX2XX2XXX 11221X1X21X11X 11221X21X2XX22 1122X11X1222XX 1122X22XX12X11 112222XX2X21X2 1X1112X122XX1X 1X11X211X12122 1X11X22X1XX2X1 1X1121221X1122 1X1X1212XX221X 1X1X211X112XX1 1X1X2X2X2212XX 1X121121211XX2 1X12XXXX222X22 1X12211112X212 1X1221X2X1X1XX 1XX11X112X112X 1XX1X11X21XX12 1XX1X122X22XX1 1XXX11XXX2111X 1XXX1X2111X211 1XXX1212111X22 1XXXX21112X1XX 1XXX22X22XX121 1XX2XX12221211 1XX22XX11X1XX1 1XX22X22X12222 1X21112X2X2111 1X21XXX221X22X 1X21221X1X1X1X 1X2122X1X21221 1X2XX111XX12X2 121X221221X2X2 1212122X12211X 1212X1X1XXXX11 12X1XX2X111X2X 12XX111122XX21 12XXXXXXX2X2X1 12XX21211X22XX 12X21X1XXX1X12 12X2X1X1121122 12X2X2X1212XXX 122111X21122X1 1221212XX11212 122X1X22211121 122X12XXX1XX2X 122XX2212XX112 122X22X2122X12 12222112XX2121 X111122X21XX22 X1112121XX12X1 X11X21122X111X X1121X11222XXX X1121X2X1X122X X112X21XX112X2 X11221XX12XX21 X1122XX1X12111 X1X1121XXX2221 X1X1X1XXX121XX X1XX1X12X1XXX1 X1XXX111112212 X1XXXX22222122 X1XX22X122XXX2 X1XX222X111121 X1X2121212X21X X12111X22X1XX2 X12112X11X211X X12X11X1X2X211 X12XX2XX22122X X122X12111X12X X1222X22111X12 XX111X1X12X1X2 XX11X111121X2X XX11X2X2112X11 XX112XXXXXX21X XX1X11X121222X XX1X2222X2XX2X XXX1211211X221 XXX12X2X2X2XX2 XXXX1121XXX122 XXX2X21X2X211X XXX2X221122221 XX211211X1X2XX XX21X1XX1X2222 XX21XXX1221112 XX2X11221221XX XX2XXX112X2X21 XX22XX22XX11X1 XX22211X211122 X2111XX2X11222 X211X122X2X112 X21122XX2211X1 X21XXXX11X11XX X21XXX2X212211 X212X1222X2X2X X2X11221X11X11 X2X12X12X22X1X X2X211X2222111 X2X222121X11X2 X2212X2112XXX1 X222111X2XX2X1 211X2XX21112X1 21122212212X21 21X1XX22XXX2X2 21X2112XX22212 21X2X2XX1XXX12 212X12112111X2 212X2X2X122X2X 212212222X1211 212221X1221X1X 2X112X211121XX 2X1X1XXX2XXXX1 2X1X22XXX11X12 2X1212X111X121 2XX122X22222XX 2XX2122X221X2X 2XX2X11XX2X121 2X211X1XX11X21 2X21X1212XXXXX 2X2XX1X211X112 2X221XX11222X2 2211121X21121X 22111222XX21X1 2211X2X12X1X22 221X111X1X2122 221XXX2112X222 221XX21XX22XXX 22121X22X1XX1X 2212X12X1111X1 22X1XX111XX111 22XX211X121211 22X22111X1XXX2 22211121X2112X 2221XX12212XX2 222122221XX22X 22222XXXX2X112 Se os sinais são rodados e tornar-se todos os "1" em "X", todos "X" para "2" e todos os "2" a "1", a primeira coluna 14, se torna "X". Na combinação que eu coloquei, existem 4 colunas com 9 "X" e 4 colunas com 8 "X", que seriam 5 e 6, respectivamente, longe de todo o "X". Então você não pode adicionar as 2 combinações de 173 colunas. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 24, 2018 Share Posted April 24, 2018 opa , opa DOIS e EDU e demais temos um padrao, QUANDO carrega nas duplas de 3 tipo 7,8,9 duplas nas outras duplas de distancias 1,2,4,5 da menos, sim é questao a da matematica, mas so foi ver quando classifiquei nas distancias as duplas, bom padrao para base, ou fixo da distancia tres, beleza Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 24, 2018 Share Posted April 24, 2018 tai de de 4 a 9 duplas da disntancia 3 a que mais sai num teste da loteca bom para fixas ou secos , é claro temos 39 duplas distancia 3 bom para ver atrsadas 04 07 28 31 37 40 07 10 10 13 25 28 31 34 13 16 16 19 01 04 11 14 18 21 21 24 36 39 26 29 39 42 08 11 29 32 19 22 22 25 33 36 02 05 14 17 06 09 09 12 24 27 27 30 30 33 32 35 23 26 34 37 17 20 20 23 03 06 05 08 15 18 12 15 35 38 38 41 # Total de cartelas: 39 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 24, 2018 Share Posted April 24, 2018 temos conexao nas 5 valores de distancias= 1,2,3,4,5 exemplo dezena= 36 esta na dupla 31 36= distancia 5 e esta na dupla 36 37 distancia 1 a repetiçao da dezena é a conexao= 36 37 e 31 36, temos 4 dezenas 3 marcaçoes = 31,36,37 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 24, 2018 Share Posted April 24, 2018 sim podemos ter com base a distancia 3 e ver as dezenas das conexao aquela que repete em duas valores de distanciasse as mesmas repetem do ultimo para o proximo. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 25, 2018 Share Posted April 25, 2018 ala, DOIS E EDU Lembre-se das seguintes leis da lógica! Dadas quaisquer variáveis de enunciado p, q e r, uma tautologia te uma contradição c, as seguintes equivalências lógicas se mantêm. p∧q≡q∧ p p∨q≡q∨ p (p∧q) ∧r≡ p∧ (q∧r) (p∨q) ∨r≡ p∨ (q∨r) p∧ (q∨r) ≡ (p∧q) ∨ (p∧r) p∨ (q∧r) ≡ (p∨q) ∧ (p∨r) p∧t≡ p p∨c≡ p p∨∼p≡ t p∧∼p≡ c ∼ (∼p) ≡ p p∧ p≡ p p∨ p≡ p p∨t≡ t p∧c≡ c ∧ (p∧q) ≡∼p∨∼q ∨ (p∨q) ≡∼p∧∼q p∨ (p∧q) ≡ p p∧ (p∨q) ≡ p ≡t≡ c ∼c≡ t Contradições e equivalências são reais - mesmo na lógica. O fato de você acreditar que as redes neurais são maçantes não significa que os outros tenham percepção igual. Os dados da loteria têm buracos de loop em todo o lugar - é apenas uma questão de descoberta, aprendizado persistente a partir dela, construção de novos algoritmos para problemas e, eventualmente, aplicação de uma solução vencedora. E por que não fazê-lo com o uso de algoritmos já poderosos como o NN. Aqueles que tomam por certo podem ficar para trás. Como você sabe, o trabalho booleano como zero e outro que também pode ser traduzido como um valor probabilístico, ou uma operação pouco sensata que representa uma saída verdadeira ou falsa. Sendo o caso do NN, funciona melhor quando as entradas são convertidas em booleano e o resultado também é booleano. Corda Binária Valor octal 000 0 001 1 010 2 011 3 100 4 101 5 110 6 111 7 Não importa quão grande seja o valor "inteiro", os processadores ainda computam como portas lógicas. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 25, 2018 Share Posted April 25, 2018 ola preciso da ajuda dos parceiros, fiz assim de testes 01 a 792 pedi o espelho( loteca tradada em dezenas) ou seja as 28 restantes de cada linha das 14 marcaçoes de cada teste, em 100% de 13 a 14 pontos dentro das 28 temos uma linha porque? por favor Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 26, 2018 Share Posted April 26, 2018 Probabilidade estadística e estadual de probabilidades está presente em todo o processo. Partimos dos 14 triplos e llegamos um núcleo de uni cocos de coluna de colunas que elegem as colunas de quatro filtros temáticos: 1 Base Prob-Rent. 2 Base Estadística. 3 Caserismo. 4 Estructura. O núcleo se aplica às algas condicionantes de ajuste e o aclarado de colunas mediante a distanciação e reducción hasta alcanzar el presupuesto. O distintivo de rasgo desta análise é cualitativo de signos, que é um enfoque distinto da probabilidad y da rentabilidad al descomponerlas signo a signo. Esta analogia tambem esta contribuindo com um peso cada um e todas as colunas com peso superior a unidade. Descartamos as colunas que não possuem 34% de valorização media. Con todo ello nos aseguramos que todas as colunatas tenganas unos atributos de probabilidad / rentabilidad adecuados a nuestro presupuesto. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 26, 2018 Share Posted April 26, 2018 bayes na loteca Um Exemplo Aqui está um exemplo do teorema de Bayes em ação. Suponha que temos uma loteria e as probabilidades são de 1 em 5.461.512 que os seguintes números da loteria são escolhidos: (4) (19) (26) (42) (51) Seja H a hipótese de que os números da loteria acima foram escolhidos. Seja E um jornal chamado The Likely Truth, que reporta esses números. A Verdade Provável informa os números da loteria com 99% de precisão (embora nunca deixe de relatar algumas séries de cinco números de loteria do tipo que a loteria pode resultar, precisa ou não), fazendo Pr (E | H) = 0,99. As chances de que qualquer série particular de cinco números de loteria sejam relatadas é da mesma forma 1 em 5.461.512, fazendo Pr (E) = 1 em 5.461.512. Com isso, temos as seguintes probabilidades: Pr (H) = 1 5,461,512 ≈ 0,0000002 Pr (E) = 1 5,461,512 ≈ 0,0000002 Pr (E | H) = 0,99 Conectando-os nesta versão do teorema de Bayes: Pr (H | E) = Pr (H) × Pr (E | H) Pré) Nos dá isto: Pr (H | E) = 1 5,461,512 × 0,99 1 5,461,512 = 0,99 O interessante é que, embora a probabilidade anterior da hipótese (≈0,0000002) seja muitomenor do que a probabilidade de o jornal cometer um erro (0,01), o relatório do jornal ainda torna racional acreditar que os números da loteria são provavelmente precisos. . Outra forma do teorema de Bayes Tendo em mente que deixarei implícito o conhecimento de segundo plano no teorema de Bayes, outra forma do teorema de Bayes é: Pr (H | E) = Pr (H) × Pr (E | H) Pr (H) × Pr (E | H) + Pr (~ H) × Pr (E | ~ H) Uma introspecção que a fórmula acima nos dá é que, ceteris paribus, quanto mais improvável formos encontrarmos a evidência se a hipótese for falsa (isto é, um Pr mais baixo (E | H)), mais forte se torna a evidência para a hipótese. Outro insight é que ceteris paribus é mais provável que encontremos a evidência se a hipótese fosse verdadeira (isto é, uma maior Pr (E | H)), quanto mais forte a evidência para a hipótese. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 26, 2018 Share Posted April 26, 2018 ala grande DOIS e EDU e demais no link conbinaçoes com as distancias 2,3,4,5,6,7,9 ( depois da distancia 5) é para duplas, fora da sequencia da vizinha lado a lado sim é claro que quando colocar jogo seguido tipo jogo 1,2,3 as distancia vai até 5 no maximo agora se pegar o jogo 01 com 42 bom ai a distancia é 41 entendeu? em seguencias é de 1 a 5 Todas_Distancias.zip Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 27, 2018 Share Posted April 27, 2018 ola DOIS preciso desta analise, ver em cada sorteio o valor da distancia exemplo sorteio tal( sim deste o 1º) até o ultimo, aonde nas 14 posiçoes ou marcaçoes, em que marcaoes acontece determinada distancia, exe= distancia 3 nos jogos 4,5,8,10 distancia dois 1,2,3,11 distancia 4= 12,13,14 voce tem colocar num topico em linha letas de 01 a 42 para ver as distancias de 14 aonde passa o teste depois vamos ver na vertical de cada coluna Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 27, 2018 Share Posted April 27, 2018 Spoiler Teorema de Bayes - a ferramenta de matemática que provavelmente usamos todos os dias, mas o que é isso? Teorema de Bayes explicou por Mike Lee e Benedict King, The Conversation ~ Com elogios FYI Intrigante, quebrou o código enigma, vale a pena ler ..... Pro Player e FairGame Avocatus Eddessa_Knight com luz de Bayes https://phys.org/news/2017-04-bayes-theoremthe-maths-tool-day.html Teorema de Bayes - a ferramenta de matemática que provavelmente usamos todos os dias, mas o que é isso? fis.org Nossa visão de mundo e as ações resultantes são muitas vezes dirigidas por um simples teorema, inventado em segredo há mais de 150 anos por um matemático e teólogo inglês, Thomas Bayes, e publicado apenas após sua morte. Ele irá ou não acertar o alvo? Usando o Teorema de Bayes, sua previsão será baseada em como a partida atual está indo - e como ele foi jogado no passado. Crédito: Flickr / Marjan Lazarevski, CC BY-ND Nossa visão de mundo e as ações resultantes são muitas vezes dirigidas por um simples teorema, inventado em segredo há mais de 150 anos por um matemático e teólogo inglês, Thomas Bayes , e publicado apenas após sua morte. O teorema de Bayes foi usado para quebrar o código Nazi Enigma durante a Segunda Guerra Mundial, e agora gerencia a incerteza através da ciência, tecnologia, medicina e muito mais. Então, como isso funciona? Teorema de Bayes explicou O insight de Thomas Bayes foi extraordinariamente simples. A probabilidade de uma hipótese ser verdadeira depende de dois critérios: quão sensato é, com base no conhecimento atual (o "prior") quão bem se encaixa novas evidências. No entanto, por 100 anos após sua morte, os cientistas avaliaram suas hipóteses apenas contra as novas evidências. Esta é a abordagemtradicional de teste de hipóteses (ou freqüentista ) que a maioria de nós é ensinada na aula de ciências. A diferença entre as abordagens bayesiana e frequentista é mais gritante quando uma explicação implausível se encaixa perfeitamente em uma nova evidência. Deixe-me inventar a hipótese: "A lua é feita de queijo". Eu olho para o céu e recolho novas evidências relevantes, observando que a Lua é de cor amarela de queijo. Em uma estrutura tradicional de teste de hipóteses, eu concluiria que a nova evidência é consistente com minha hipótese radical, aumentando assim minha confiança nela. Mas usando o Teorema de Bayes, eu ficaria mais circunspecto. Enquanto a minha hipótese se encaixa na nova evidência, a ideia era ridícula, violando tudo o que sabemos sobre cosmologia e mineralogia. Assim, a probabilidade geral de a Lua ser queijo - que é um produto de ambos os termos - permanece muito baixa. Evidentemente, esta é uma caricatura extrema . Nenhum cientista respeitável se importaria em testar uma hipótese tão idiota. Mas os cientistas globalmente estão sempre avaliando um grande número de hipóteses, e algumas delas serão bastante exageradas. Por exemplo, um estudo de 2010 inicialmente sugeriu que pessoas com visão política moderada têm olhos que podem literalmente ver mais tons de cinza . Isso foi posteriormente descartado após novos testes, realizados porque os pesquisadores reconheceram que era implausível, para começar. Mas é quase certo que outros estudos semelhantes tenham sido aceitos sem críticas. A abordagem Bayesiana na vida Nós usamos o conhecimento prévio de nossas experiências e memórias, e novas evidências de nossos sentidos, para atribuir probabilidades às coisas cotidianas e gerenciar nossas vidas. Considere algo tão simples como responder ao seu telefone celular de trabalho, que você normalmente mantém na mesa do escritório quando está no trabalho ou no carregador quando está em casa. Você está em casa jardinando e ouvindo tocar dentro da casa. Seus novos dados são consistentes com o fato de estar em qualquer lugar dentro de casa, mas você vai direto para o carregador. Você combinou seu conhecimento prévio do telefone (geralmente na mesa do escritório ou no carregador em casa) com a nova evidência (em algum lugar da casa) para identificar sua localização. Se o telefone não estiver no carregador, use seu conhecimento anterior de onde você deixou o telefone anteriormente para restringir sua pesquisa. Você ignora a maioria dos lugares da casa (a geladeira, a gaveta de meias) como altamente improvável a priori , e aprimora o que você considera os lugares mais prováveis até que você finalmente encontre o telefone. Você está usando o Teorema de Bayes para encontrar o telefone. Crença e Evidência Uma característica da inferência bayesiana é que a crença anterior é mais importante quando os dados são fracos. Nós usamos este princípio intuitivamente. Por exemplo, se você estiver jogando dardos em um pub e um estranho próximo disser que ele é um jogador de dardos profissional, você pode inicialmente assumir que a pessoa está brincando. Você não sabe quase nada sobre a pessoa, mas as chances de encontrar um jogador profissional de dardos são pequenas. A DartPlayers Australia diz que o The Conversation tem apenas cerca de 15 na Austrália. Se o estranho jogar um dardo e acertar o alvo, ainda assim ele pode não influenciar você. Poderia ser apenas um tiro de sorte. Mas se essa pessoa atingir o alvo dez vezes seguidas, você tenderia a aceitar a reivindicação de ser um profissional. Sua crença anterior é anulada à medida que as evidências se acumulam. Teorema de Bayes no trabalho novamente. A única teoria para governar todos eles O raciocínio bayesiano sustenta agora vastas áreas de investigação humana, desde o rastreio do cancro ao aquecimento global , genética , política monetária e inteligência artificial . A avaliação e o seguro de riscos são áreas em que o raciocínio bayesiano é fundamental . Toda vez que um ciclone ou inundação atinge uma região, os prêmios de seguro disparam . Por quê? O risco pode ser tremendamente complexo para quantificar e as condições atuais podem fornecer informações escassas sobre possíveis desastres futuros. As seguradoras, portanto, estimam o risco com base nas condições atuais e no que aconteceu antes. Toda vez que ocorre uma catástrofe natural, eles atualizam suas informações anteriores sobre aquela região para algo menos favorável. Eles prevêem uma probabilidade maior de reivindicações futuras e, assim, aumentam os prêmios. A inferência bayesiana também desempenha um papel importante no diagnóstico médico . Um sintoma (a nova evidência) pode ser uma consequência de várias doenças possíveis (as hipóteses). Mas diferentes doenças têm diferentes probabilidades anteriores para pessoas diferentes. Um grande problema com as ferramentas médicas on-line, como o webMD, é que as probabilidades anteriores não são devidamente consideradas. Eles sabem muito pouco sobre sua história pessoal. Uma enorme gama de doenças possíveis pode ser aumentada. Uma visita a um médico que conheça seus registros médicos anteriores resultará em um diagnóstico mais restrito e mais sensato. Teorema de Bayes mais uma vez. Alan Turing e Enigma Abordagens bayesianas nos permitem extrair informações precisas de dados vagos, para encontrar soluções estreitas de um enorme universo de possibilidades. Eles foram fundamentais para o modo como o matemático britânico Alan Turing decifrou o código alemão da Engima. Isso apressou a vitória aliada na Segunda Guerra Mundial em pelo menos dois anos e, assim, salvou milhões de vidas . Para decifrar um conjunto de mensagens alemãs criptografadas, era impossível procurar o número quase infinito de possíveis traduções, especialmente porque o código mudava diariamente por meio de diferentes configurações de rotor na tortuosamente complexa máquina de criptografia Enigma. O insight Bayesiano crucial de Turing era que certas mensagens eram muito mais prováveis do que outras mensagens. Essas soluções prováveis, ou " berços ", como sua equipe as chamava, baseavam-se em mensagens anteriores descriptografadas, bem como em expectativas lógicas. Por exemplo, as mensagens de submarinos provavelmente conteriam frases relacionadas ao tempo ou ao transporte aliado. As fortes informações prévias fornecidas por esses presépios diminuíram muito o número de traduções possíveis que precisavam ser avaliadas, permitindo que a máquina de decodificação de Turing decifrasse o código Enigma com rapidez suficiente para superar as mudanças diárias. Bayes e evolução Por que estamos tão interessados na metodologia bayesiana? Em nosso próprio campo de estudo, a biologia evolucionária, como em grande parte da ciência, os métodos bayesianos estão se tornando cada vez mais centrais. Desde a previsão dos efeitos da mudança climática até a compreensão da disseminação de doenças infecciosas , os biólogos normalmente procuram algumas soluções plausíveis de uma vasta gama de possibilidades. Em nossa pesquisa, que envolve principalmente reconstruir a história e a evolução da vida, essas abordagens podem nos ajudar a encontrar a única árvore evolucionária correta a partir de literalmente bilhões de possíveis padrões de ramificação. No trabalho - como na vida cotidiana - os métodos bayesianos podem nos ajudar a encontrar pequenas agulhas em enormes palheiros. O lado negro da inferência bayesiana Naturalmente, problemas podem surgir na inferência bayesiana quando as prioridades são incorretamente aplicadas. Nos tribunais de justiça, isso pode levar a sérios abortos de justiça (veja a falácia do promotor ). Em um exemplo famoso do Reino Unido, Sally Clark foi erroneamente condenada em 1999 por assassinar seus dois filhos. Erro de tempo limite de instalação: instalação levou mais de 30 segundos para concluir. Os promotores argumentaram que a probabilidade de dois bebês morrerem de causas naturais (a probabilidade anterior de que ela seja inocente das duas acusações) era tão baixa - uma em 73 milhões - que ela deve tê-los assassinado. Mas eles não levaram em conta que a probabilidade de uma mãe matar seus dois filhos (a probabilidade anterior de que ela é culpada de ambas as acusações) também era incrivelmente baixa. Assim, as probabilidades anteriores relativas de que ela era totalmente inocente ou um assassino duplo eram mais semelhantes do que inicialmente argumentado. Clark foi mais tarde liberado em recurso junto aos juízes de apelação que criticaram o uso da estatística no julgamento original. Isso destaca como a compreensão deficiente do teorema de Bayes pode ter conseqüências de longo alcance. Mas o outro lado é que os métodos bayesianos com antecedentes adequados e justificados podem fornecer insights que de outra forma seriam inatingíveis Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 28, 2018 Share Posted April 28, 2018 ola DOIS e EDU,planilai mostra os tres padroes= maior , menor e igual sempre do ultimo para o proximo bia planilia . http://www.mediafire.com/file/3rcxn3szldyjunz/para_esta_ainda_nao_(1).xlsx Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 28, 2018 Share Posted April 28, 2018 ala DOIS e EDU e demais. na planilia temos as 28 ausentes, temos as 27 matrizes sempre iguais ( fixas) porque foi pego blocos de 3 em 3 detres colunas de 9( uma coluna tem 10) porque 3x9 = 27 entao das 27 alguma poucas tem 10 que o cruzamento de 3x3x4= mas a maioria é 3x3x3=9 em 98% uma das matrizes tem zero ou 1 marcçao. quer dizer que com 27 matrizes uma dela posso tirar de 9 a 10 martaçoes das 28 ausentes, sobrando 18 maraçoes das 28 ausentes em 27 27 nao muitas, mas voce pode fazer estatisticas das de baixo premiaçao de zero e um para esta linha nao marcar nas ausentes é claro é obvio como nas ausente da de 7 a 11 tem fazer em 18, outro fator estas 18 ( marcaçoes) podem das indícios para aquela que vai repetir das 14 do ultimo teste ou resultado oficial. para esta ainda nao (1) (2).xlsx Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 28, 2018 Share Posted April 28, 2018 ala, DOIS como tu esta? ta vivo? ehh Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 29, 2018 Share Posted April 29, 2018 ola DOIS e EDU e demais Gostaria de saber se um PNN poderia ser útil na classificação de padrões na loteria como é um tipo de classificador de Bayes. Veja o final desta página. https://en.wikipedia.org/wiki/Probabilistic_neural_network Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 29, 2018 Share Posted April 29, 2018 ola DOIS E edu definir as CHAVES INDEPENDENTES, chamadas também de ENTRELAÇADAS, Com as CHAVES INDEPENDENTES, o limite é a sua própria criatividade. Elas podem ser utilizadas sem nenhum tipo de restrição. Cada uma delas pode ocupar quantos jogos você determinar, e em cada jogo quantas colunas você quiser. Para cada GRUPO DE CHAVES que inserirmos, podem ser definidas algumas características como: Descrição Quantidades Mínima e Máxima de CHAVES que podem utilizar MARGENS neste GRUPO DE CHAVES. (Caso não seja desejado o uso de MARGENS, este valores podem ficar em 0 como é o padrão) Para cada CHAVE que inserimos em um determinado GRUPO DE CHAVES, podem ser definidas algumas características como: Descrição Máximo e Mínimo de Acertos - Caso o número de acertos de uma determinada aposta, esteja entre o Mínimo e o Máximo de Acertos da Chave, esta aposta será Aceita, caso contrário Rejeitada. Peso - Cada Jogo em uma CHAVE, tem um PESO, que é o valor que será contabilizado no número de acertos caso este Jogo esteja correto. O valor padrão para os PESOS das CHAVES é 1, mas pode ser modificado conforme sua conveniência. Um exemplo da utilização de um PESO diferente de 1, é quando você julga que determinado palpite de um Jogo de uma CHAVE seja um forte favorito, ou seja, alta probabilidade de acontecer, você poderá definir um peso maior do que 1. Utilizar Margem - Podem ser definidas Margens para cada CHAVE de um GRUPO DE CHAVES. O Mínimo de acertos da Margem deve sempre ser MENOR OU IGUAL ao número mínimo de acertos da própria CHAVE; e o Máximo de acertos da Margem deve sempre ser MAIOR OU IGUAL ao número máximo de acertos da própria CHAVE. Caso o número de acertos de uma determinada aposta, esteja entre o Mínimo da MARGEM e o Mínimo da CHAVE, ou entre o Máximo da CHAVE e o Máximo da MARGEM, esta aposta será Aceita e ESTARÁ UTILIZANDO A MARGEM desta CHAVE. Tipo (Positiva ou Negativa) - Caso uma chave seja negativa, ele terá sua funcionalidade invertida, ou seja, se todas as condições da chave forem satisfeitas para determinada aposta, esta será rejeitada ao invés de aceita se ela fosse uma chave positiva. Para ilustrar o uso das CHAVES INDEPENDENTES, iremos cadastrar 2 grupos distintos: Grupo 1 - Este Grupo conterá 3 Chaves distintas: A Chave 001 (dos Favoritos), a Chave 002 (dos Médios) e a Chave 003 (das Zebras). Grupo 2 - Este Grupo conterá somente 1 Chave, que servirá para limitar a quantidade de letras das chaves básicas que poderão ser Acertadas. FILTRO TROCA DE COLUNA 2.9 – TROCAS DE COLUNA Neste nono passo, iremos definir os intervalos aceitos para a quantidade de trocas de coluna. Uma troca de coluna acontece quando em jogos seguidos as colunas são diferentes. Para o perfeito entendimento do conceito vamos analisar o resultado do concurso 1 da Loteca mostrado na figura 31: Figura 31 Em 14 jogos temos de analizar as 13 transições de um jogo para o próximo: Jogo 01 para Jogo 02: Houve (coluna 2 para coluna 1) Jogo 02 para Jogo 03: Não houve (coluna 1 para coluna 1) Jogo 03 para Jogo 04: Houve (coluna 1 para coluna 2) Jogo 04 para Jogo 05: Houve (coluna 2 para coluna 1) Jogo 05 para Jogo 06: Houve (coluna 1 para coluna 2) Jogo 06 para Jogo 07: Houve (coluna 1 para coluna X) Jogo 07 para Jogo 08: Houve (coluna X para coluna 1) Jogo 08 para Jogo 09: Houve (coluna 1 para coluna X) Jogo 09 para Jogo 10: Houve (coluna X para coluna 1) Jogo 10 para Jogo 11: Não houve (coluna 1 para coluna 1) Jogo 11 para Jogo 12: Houve (coluna 1 para coluna 2) Jogo 12 para Jogo 13: Houve (coluna 2 para coluna 1) Jogo 13 para Jogo 14: Não houve (coluna 1 para coluna 1) Neste caso tivemos um total de 10 trocas de coluna. Uma determinada aposta para ser Aceita, precisa estar dentro do intervalo definido, caso contrário esta aposta será REJEITADA. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted April 29, 2018 Share Posted April 29, 2018 podemos defenir uma chave grande de 14 marcaçoes entao letra A=todas as marcaçoes consideradas favoritas B= toas as zebras M= todas as marcacçoes medias para ver o o naipe entao A= 5 B= 4 E M=5 = ABM=545 claro cada usuario ou apostador vai defenir suas escolhas das tres letras mas de dar todas favoritas ou todas zebras nao acontece Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Recommended Posts
Join the conversation
You can post now and register later. If you have an account, sign in now to post with your account.
Note: Your post will require moderator approval before it will be visible.