На соседней ветке задана задачка про мышей, отравляемых ядом для того, чтобы определить ту из 1000 бутылок, в которой налит смертельный яд.

Но ведь мы же гуманисты, да и технический прогресс, опять же, повышает идеальность технических систем, в полном соответствии с заветами классика... Поэтому я позволю себе ужесточить уловие задачи.

Итак, имеется партия из миллиона бутылок (допустим, питьевой воды), из которых какая-то часть содержит опасное вещество – допустим, сильный аллерген. Этот яд так просто по гибели мышек его не определить, да и вообще он не на всех действует. Но его можно выявить химическим анализом, который заодно определяет точную концентрацию отравы в растворе. Правда, анализ очень дорогой, поэтому желательно провести его как можно меньше раз.
Сколько бутылок из миллиона отравлено – точно не известно, предположительно штук сто, но как знать... Зато точно известно, что концентрация отравы во всех отравленных бутылках совершенно одинаковая. Какая именно – неизвестно.
Чтобы уменьшить число анализов, можно смешивать жидкость из разных бутылок и анализировать смесь. Для этого есть миллион одноразовых шприцов, позволяющих отбирать из каждой бутыли некоторое количество жидкости. Емкость шприцов – 10 мл, точность дозировки – 1 мл.

Итак, миллион бутылок, сколько из них отравленных – неизвестно, но точно известно, что концентрация отравы во всех отравленных бутылках одинаковая. Миллион шприцов для отбора проб. И... денег только на 10 «стаканчиков», то бишь, дорогущих анализов. Что будем делать – выбросим миллион бутылок, или все же попытаемся уложиться в десять анализов?

А потом я расскажу, наконец, в чем состоят преимущества и недостатки разных классов прогностических моделей: умозрительной, описательной, корреляционной и функциональной, и почему они появляются именно в этом порядке всякий раз, когда нам вдруг надобится что-то прогнозировать в условиях недостатка ресурсов.