- 主题:倡棋杯预选次日刘睿智AI作弊判负禁赛一年zz
吻合率高作弊的可能性高 这个没错
但是吻合率高出三个希格玛不能证明统计上作弊 只能证明统计上是个outlier
outlier不代表数据有错。
具体到小申的48来盘棋，48这个样本数量实在太少 有波动很正常。一般至少得统计个上百盘，吻合度才更有统计上的意义。
也要看这个统计数字是否本就是波动很大的一个数字，比如同一个人的身高什么时候量都很稳定 只有早晚差一两厘米 但是同一个人的心跳根据状态不同波动可以很大。篮球里面，科比的场均得分是25分左右，但是他有单场81分的“神迹”，足球里面，德国和巴西都是传强队，两队历史碰面20多次，巴西胜多负少，比分较为接近，结果世界杯半决赛七比一，从未有过如此悬殊比分。这就是打顺了或者打崩了。
围棋的棋力相对麻将德州这种更靠运气的游戏较为稳定 但也有发挥波动，水平进步退步和对手情况。
吻合率也是个全局统计，比如某人和我下，可能到中后期我早就挂了，局面大劣导致人和电脑选择比较一致，把全局吻合率拉高了。虽然高手对局水平较接近，但也经常听说某人下错了导致局面大劣情况出现。
因此需要全局分析，假如有高吻合率，前期、中期、后期的吻合率分布如何，是否剧烈波动，波动的话是否是合理波动？（比如简单明显局势下，谁来都知道这么下），导致全局的胜负手是哪几步，这几步关键手的重大路线选择有哪些，吻合率如何。
【 在 Lcsccc 的大作中提到: 】
: 要不怎么说你没逻辑呢，不懂什么是充要条件——都是没文化的锅。
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: 吻合率高作弊的可能性就高,
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修改:h2929 FROM 163.114.132.*
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另外说说离群值outlier，下面引用百度百科已经讲解得很清楚了。
https://baike.baidu.com/item/%E7%A6%BB%E7%BE%A4%E5%80%BC/311974离群值的产生原因大致有两点：
（1）总体固有变异的极端表现， 这是真实而正常的数据， 只是在这次实验中表现的有些极端，这类离群值与其余观测值属于同一总体。
（2）由于试验条件和实验方法的偶然性， 或观测、 记录、计算时的失误所产生的结果，是一种非正常的、错误的数据，这些数据与其余观测值不属于同一总体
在统计学上也可用线性回归的方法来对离群值进行判断。当出现离群值的时候，要慎重处理，要将专业知识和统计学方法结合起来，首先应认真检查原始数据，看能否从专业上加以合理的解释，如数据存在逻辑错误而原始记录又确实如此，又无法在找到该观察对象进行核实，则只能将该观测值删除。如果数据间无明显的逻辑错误，则可将离群值删除前后各做一次统计分析，若前后结果不矛盾，则该例观测值可予以保留。
离群值处理方法包括：
（1）保留离群值并用于后续数据处理；
（2）在找到实际原因时修正离群值，否则予以保留；
（3）剔除离群值，不追加观察值；
（4）剔除离群值，并追加新的观察值或用适宜的插补值代替。
【 在 h2929 (^_^) 的大作中提到: 】
: 吻合率高作弊的可能性高 这个没错
: 但是吻合率高出三个希格玛不能证明统计上作弊 只能证明统计上是个outlier
: outlier不代表数据有错。
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FROM 163.114.132.*
所以我不是问过你，你和天使哥棋力如何，你说境界不一样没直接回答，
我先暂时假设你们下棋水平都不错且差不多好了，你们是两个下棋不错的网友，我都是不信的。
我信中国棋院，中国棋院领导教练，柯洁和胡耀宇，他们是已被验证的懂棋的人。
【 在 Lcsccc (大海巨浸,含蓄深远|踏雪无痕) 的大作中提到: 】
: 大妈我不和你杠，你说得都对
: 不过我还是建议你从书本上抬起头来看看什么是围棋
: 或者等你学会了围棋，至少有野狐7的水平了，我们再来讨论也不迟
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你没搞清楚围棋其实是个小数定律，根本不适合用大数定律和统计，所以才大谈特谈统计，
回归这些大数定律中的概念。回头一看才统计了40多盘。
https://baike.baidu.com/item/%E5%B0%8F%E6%95%B0%E5%AE%9A%E5%BE%8B/2106172
【 在 Lcsccc (大海巨浸,含蓄深远|踏雪无痕) 的大作中提到: 】
: 大妈你信谁都不是问题
: 问题是你没搞清楚三个标准差在围棋统计数据上究竟是什么意义。
: 没搞清楚围棋统计数据和随机统计数据的区别
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FROM 163.114.132.*
小数定律不能用标准差也不能用离群值。
40多盘只能看大概特征，在统计上意义很小。
【 在 Lcsccc (大海巨浸,含蓄深远|踏雪无痕) 的大作中提到: 】
: 40多盘棋够用了，已经能够反映出事物在特定时间段内的基本特征。
: 只不过你没搞清楚围棋数据不是大样本随机数据，所以才来了个差三个标准差也是合理的离群值这种搞笑言论。
: 所以说你不懂围棋还随便发言就要搞笑话
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FROM 163.114.132.*
说实话，判断是否作弊，一盘棋就够了。
一盘棋作弊了就是作弊了。
单局都判断不出来的话，40盘在统计上也判断不出来。
【 在 Lcsccc (大海巨浸,含蓄深远|踏雪无痕) 的大作中提到: 】
: 40多盘棋够用了，已经能够反映出事物在特定时间段内的基本特征。
: 只不过你没搞清楚围棋数据不是大样本随机数据，所以才来了个差三个标准差也是合理的离群值这种搞笑言论。
: 所以说你不懂围棋还随便发言就要搞笑话
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你的判断方向有误，如果认为作弊了，只要抓到一盘就是作弊。哪怕他剩下39盘都没作弊。
如果没作弊，得40盘都没作弊才是没作弊。
根本不用考虑分布啊概率啊这种虚的东西。你一提到概率，那就没什么是确定的了，在概率世界里，只有不确定才是确定。
【 在 Lcsccc (大海巨浸,含蓄深远|踏雪无痕) 的大作中提到: 】
: 40多盘棋够用了，已经能够反映出事物在特定时间段内的基本特征。
: 只不过你没搞清楚围棋数据不是大样本随机数据，所以才来了个差三个标准差也是合理的离群值这种搞笑言论。
: 所以说你不懂围棋还随便发言就要搞笑话
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FROM 163.114.132.*
我去找了一下你的原文，数字分布看起来没什么问题，只是最后结论略草率了。
“申真谞的吻合度数据最低48，最高72，大部分是五六十，完美呈现正态分布”
这和小申说自己每五局左右就能下出一局65多吻合度相符。
“申真谞最近50盘的均值是58.5左右，标准差5.6，3σ上限是75。申真谞吻合度最高是72（对李映九）。如果按照2σ计算(上限69.7)，他有三盘棋都超过了这个数字。”
五十局三盘超过69.7 和小申说“71%以上的吻合度，自己每一百局才能下出一两局”也不矛盾。3σ, 小申也没达到。2σ，五十局出三局，在小样本上没什么问题。
柯洁对小申，吻合度仅为48%，说明那局柯洁自己下的不好，下成了人家吻合度的下限了，输棋不奇怪。
【 在 Lcsccc 的大作中提到: 】
: 你要有最基本的统计学知识。
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: 只要有足够的数据并且其分布呈现正态分布就可以用均值和标准差来描述。
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- 来自「最水木 for iPad13,8」
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FROM 24.17.214.*
我觉得下棋就是要从棋局入手，
哪一手局面复杂，重大路线选择有争议，小申违反规则在自己思考期间去上厕所，回来下了一妙手，恰好绝艺一选，吻合度特别高，且专业棋手认为这手出人意料，不合理。
这种就是合情合理的质疑，搞一堆外围的有的没的，一看全是似是而非的概率，仔细分析都是弱证据，闭不了环。
【 在 Lcsccc 的大作中提到: 】
: 你这种都是废话，如果能抓住，吃瓜群众还分析什么
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: 不就是因为没有直接证据，因此才从周围证据中进行逻辑推理，看是否能形成逻辑闭环吗？
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- 来自「最水木 for iPad13,8」
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FROM 24.17.214.*
弱证据可以用信息论里的概念来解释，证据本身对概率分布的影响较小，无法带来额外的信息差。
比如判断一人是男是女，大致估算一下，具体细节不一定准，可以说
什么星座属于无效证据（额外信息量为0），
穿什么颜色的衣服，活到多少岁这种属于弱证据，
性格如何属于弱偏中，
身高属于中等证据，
抽不抽烟，父母有没有给买房属于中等偏强证据，工作收入，带娃多少属于中等偏强证据，
第二性征，是否秃顶, 这些属于强证据。
有没有特定器官属于决定性证据可以一锤定音。
具体来讲，你说一个人爱穿白色衣服，活到90岁，性格柔和，抽烟，身高170，判断他/她的性别，无法形成闭环，无法说服别人, 因为这里面每一项都不够强，彼此还略有小矛盾。
你说一个人身高175，头发很少，抽烟，工作是码农，结婚父母给买房了，平胸，脾气暴躁，带娃较少等等，这就可以说是逻辑闭环判断此人为男，别人也会觉得合情合理。确实有这种情况的恰好是女性，只是概率非常小，群众会觉得有的话是例外，这时就能说服别人你形成了逻辑闭环。即使你最后判断出错了，你在逻辑上也能让人信服。为何能说服，因为你提供了一个人不同维度的特征，这些特征彼此比较独立，都偏向同一个结论，互相不矛盾，所以能达到互相印证增强的作用。
而如果你说一个人工作是码农，上班996，工作地点在西二旗，收入较高等等，判断此人为男，这些其实是相近维度的特征，只要工作是码农，不管男女，后面三条很可能都是大概率的，这时后三条对于判断此人性别的效果就不好，在概率上讲属于协同概率，不是独立事件。无法交叉印证增强。
围棋的事，媒体 父母 所在国家足球情况 总统是谁 上了几次厕所这些边角料都是弱证据，围绕棋盘上的事情才是重点，比如：是否在违规时间上厕所，上完厕所回来有没有下妙手扭转局势，AI吻合率分布是否合理，对手的说法，等等。
【 在 Lcsccc (大海巨浸,含蓄深远|踏雪无痕) 的大作中提到: 】
: 你是怎么得出弱证据闭不了环这个结论的？
: 虽然是大妈，也得有点逻辑不是
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修改:h2929 FROM 163.114.132.*
FROM 163.114.132.*