我有一个程序记录以某种概率p发生的事件。在我运行它之后，我记录了k 个事件。我如何计算有多少事件，记录与否，有信心，比如 95%？
例如，在记录了 13 个事件后，我希望能够以 95% 的置信度计算出总共有 13 到 19 个事件。
问问题
916 次
4 回答
0
如果 p 介于 0 和 1 之间：
(1/p) * k = 实际事件的典型数量
如果你的 random() 是完美的，它总是正确的。但是，通常情况并非如此。
对于 LARGE k（越大，结果基数百分比关闭越准确），它将接近实际数字，尽管它是否会准确命中它是值得怀疑的。
于 2010-08-05T23:09:45.647 回答
0
你的陈述的问题是你说有一个事件的已知概率。如果这是已知的并且您知道您看到了多少事件，那么有多少事件没有错误。你知道有多少录音吗？
我认为你需要重新定义你提出问题的方式，或者尝试估计一些不同的东西。
或者你是说你的录音只发生在真实事件发生的 60% 的时间里。您正在测量什么以及什么构成事件。一个类比是可以的 - 但是现在它的制定方式没有办法在真实的事件数量上构建置信区间。
于 2010-08-06T07:05:37.103 回答
0
我很确定您的过程与二项式过程相同 - 记录事件的概率 p 可以被认为是成功的。我认为没有必要进一步详细说明基本过程。
你的问题的转折是你不知道n的值，只知道k和p。置信区间计算通常假设您知道 n 和 p，并且您想要一个围绕成功次数 k 的置信区间。见这里。
给定 k 和 p，您应该能够确定 n、q(n) 的概率分布，然后在已知 p 和 q(n) 的情况下创建 k 的分布。k 的这种分布会产生一个置信区间，对吧？
于 2010-08-05T15:33:05.663 回答