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好的，所以我对此有点迷茫。因此，查看 this 0 0 0 0 并分别查看每个 0 和每个 0 从 0 变为 1 的概率为 0.01 好的，所以有 4 个数字，每个数字可以是 0 或 1

概率是通过确定事件发生的可能性除以可能结果的数量来衡量的

可能的结果是：

0000 0001 0010 0100 1000 1100 1001 1010 0101 0011 0110 1110 0111 1011 1101 1111

因此，总共有 16 个可能的结果或 4^2 即 4 个可能的结果，它们可以是 0 或 1

所以数字串从 0000 变成 1111 的概率是 0.01/16

数字从 0000 到 0100 的概率也是 0.01/16？

所有数字保持不变的概率，即 0000 到 0000 仍然是 0.01/16

这有点道理，但我不知道所有这些都是相同的概率吗？

还是我做错了，所以每个数字都有 0.01 的机会改变，所以从 0000 到 1111 的字符串将是 0.01 *4 / 16 或 0.0025

从 0000 变为 0100 的机会是 0.01 * 1 /16

并且从 0000 更改为 0000 将是 0.01*0 /16

感谢您对此的任何帮助

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这里有两件事。一，可能结果的数量（16）和每个结果的概率。

由于单个位被翻转为 1 的概率偏向于 0，因此结果概率的分布不均匀。如果每个点出现 1 或 0 的概率为 50%，则 16 个结果中的每一个的概率为1/16。这里情况不同。

我采取的方法是将数字分组到桶中。在 16 个结果中，1 个有 0 个 1，4 个有 1 个 1，6 个有 2 个 1，4 个有 3 个 1，1 个有 4 个 1。

四个 0 的概率是99%^4。一个 1 的概率是1% x 99%^3。2 的概率是1%^2 x 99%^2。等等。计算每个概率，然后除以桶的大小。将它们加起来，它们应该等于 100%（健全性检查）。

我在电子表格中检查了它，结果看起来不错：

Outcome Probability
0000    0.96059601
0001    0.00970299
0010    0.00970299
0100    0.00970299
1000    0.00970299
0011    0.00009801
0101    0.00009801
1001    0.00009801
0110    0.00009801
1010    0.00009801
1100    0.00009801
0111    0.00000099
1011    0.00000099
1101    0.00000099
1110    0.00000099
1111    0.00000001
于 2012-10-02T14:49:20.243 回答
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您声明零变为 1 的概率是 0.01（我推断然后 0.99 没有变化）

总概率是单个概率的乘积：

让我们做一个简单的案例：

0000 至 1111

(.01) * (.01) * (.01) * (.01) = (.01)^4 = .00000001

0000 至 0100

(.99) * (.01) * (.99) * (.99) = (.99)^3 * (.01) = .00970299

所以他们没有相同的概率

于 2012-10-02T14:44:21.873 回答