问题标签 [probability-theory]

我正在使用语言 [R] 生成一个样本 M = 32000 个平均值，每个平均值是通过对随机变量连续均匀分布 (0, 1) 的 36 个独立值进行平均计算得出的，生成如下：

对于生成的样本，请我计算大于 L = 0.32 +4 * 1 / 100 的观察平均值的相对频率，并将其与平均 N 值大于 L的概率（近似于“中心极限定理”）进行比较。如下：

输出是：

我的问题是：为什么这么远的值？，想必它们应该更接近（0.9999628 与 0.7377187 相差甚远）。我的实施有问题吗？原谅我的英语。

从一副 52 张（桥牌/扑克）牌中选出的前五张牌包含两张（只有两张）相同面额的牌（例如两张 3）的概率是多少？我们如何通过R中的重采样方法解决以下问题

给定定义正态分布的均值和标准差，您将如何在纯 Python 中计算以下概率（即没有 Numpy/Scipy 或其他不在标准库中的包）？

1. 随机变量 r 的概率，其中 r < x 或 r <= x。
2. 随机变量 r 的概率，其中 r > x 或 r >= x。
3. 随机变量 r 的概率，其中 x > r > y。

我发现了一些库，比如Pgnumerics，它们提供了计算这些函数的函数，但我不清楚底层的数学。

编辑：为了表明这不是家庭作业，下面发布的是我的 Python<=2.6 工作代码，尽管我不确定它是否正确处理边界条件。

我想根据分布概率生成一个数字。例如，只要说每个数字出现以下情况：

如何制作一个随机数生成器，根据这个概率分布返回数字？

我很高兴它现在基于一个静态的硬编码集，但我最终希望它从数据库查询中得出概率分布。

我见过类似的例子，但 它们不是很通用。有什么建议么？

在 PHP 中，如果我用传送带构建一个工厂检查程序，其中表单上的弹出列表框是 100%（什么都不检查 - 让所有内容都通过）到 0%（检查所有内容），当一个的小部件应进行检查？

一些额外的信息——标签上写着“让 [x%] 小部件在没有检查的情况下通过”。

不仅如此，我们如何测试你的算法来证明它是正确的？例如，值为 100%，运行 99999 次，应该显示没有检查。99% 的值，运行 99999 次，如果重复运行，可能会显示一次检查。0% 的值，运行 99999 次，应该显示所有 99999 个小部件被发送到检查。

编辑：一位同事说我在这里混淆了赔率和概率。她认为我在描述概率？

无论如何，我尝试了这段代码作为测试，但除了 100 和 50 到 1 分之外它什么也没做。但是，1-49 的行为类似于 50，而 51 到 100 的行为类似于 100。

然后我尝试了这种变化，但也失败了，因为它只是一直说 INSPECT。

假设您生成一个 N 位字符串（仅由 1 和 0 组成）。所有这些 0 和 1 的总和是 X。如果 N 为奇数，X 为奇数的概率是多少？如果 N 为偶数，X 为奇数的概率是多少？

由于任何位为 0 或 1 的可能性是 50%，我只假设两个答案都是 50%。但是，我不认为这是完全正确的。我能得到一些关于如何解决这个问题的想法吗？任何帮助将不胜感激。

这是一个概率问题：您观察到在道路上平均每 5 分钟有 0.5 辆汽车从您面前经过。在 10 分钟内看到至少 1 辆车的概率是多少？

我试图通过两种方式解决这个问题。第一种方法是说：P（5 分钟内没有车）= 1 - .5 = .5。P（前 5 分钟无车，后 5 分钟无车）= P（前 5 分钟无车）* P（后 5 分钟无车）独立。因此 P（10 分钟内至少 1 辆车）= 1 - .5*.5 = .75。

但是，如果我尝试相同的方法，使用泊松分布，每单位时间的速率 lambda = .5，在 2 个单位时间内，我得到：P（至少 1 辆汽车在 2 个单位时间内）= 1 - exp(- 2*λ) = .63。

难道我做错了什么？如果不是，如何解释这种差异？

谢谢！

假设我们有一组x值N和{x_i; i=1,...,N}一组相关的概率{w_i; i=1,...,N}。

我们希望通过根据概率从集合中选择每个值来从集合中获得x一组新x^的N值。我们如何编码（即伪代码算法，可以翻译成任何语言）。{x^_i; i=1,...,N}x_ixw_i

编辑：python代码：

这不是作业，这是我在编程比赛中遇到的一个问题，但找不到解决方案。

Byteland 王国包含 N 个城市，编号为 1..N。对于每个城市 i，国王都会为该城市分配一些资金用于其年度维护。分配的数量是在 ai（该城市所需的最小数量）和 bi（可以分配给该城市的最大数量）之间随机选择的。请注意，分配给城市的金额不必是整数。今年征收的税款总额为 C。

王国今年发亏的概率是多少

我想问你关于概率的符号。

我知道

P(A | B) = 假设事件 B 已经发生，事件 A 发生的条件概率

但我找不到什么 A,B 或在我的情况下是 P(A|B,C)。我建议它的意思是“在 B 和 C 都已经发生的情况下，事件 A 发生的条件概率”

我不知道逗号是什么意思。

你能帮助我吗 ？