问题标签 [probability-theory]
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statistics - 非 iid 数据示例
我读过一些关于非独立同分布数据的论文。根据维基百科,我知道什么是iid (独立且相同的分布式)数据,但仍然对non-iid感到困惑。我做了一些研究,但找不到明确的定义和例子。有人可以帮我吗?
c# - 如何按给定百分比创建概率?
我正在尝试为游戏创建基于百分比的概率。例如,如果一个物品有 45% 的几率造成暴击,那一定意味着它有 100 次命中中有 45 次是暴击。
首先,我尝试使用一个简单的解决方案:
但是在 100 次迭代中,例如 48% 的机会,它给出了 40-52 出 100。同样适用于 49、50、51。因此,这些“百分比”之间没有区别。
问题是如何设置例如 50 的百分比,并随机获得 100 个中的 50 个? 对于稀有物品的找到概率来说,增加物品找到的机会是一件非常重要的事情。所以 1% 的增益是明智的,因为现在不是。
对不起,我的英语不好。
probability - 计算婴儿是右撇子的概率
一位医生说,仰卧时主要将头转向右侧的婴儿将是右撇子,相反,主要转向左侧的婴儿将是左撇子。婴儿艾莉主要把头转向左边。众所周知,90% 的人口是右撇子。
如果该方法的准确率为 90%,那么 Allie 是右撇子的概率是多少?使用布尔 rv TR 表示婴儿将头向右转,使用布尔 rv RH 表示婴儿是右撇子。
我的答案:P(RH | TR) = 0.9 和 P(not RH | not TR) = 0.9 P(RH) = 0.90 P(RH(Allie)) = P(RH | not TR) = 1 - P(not RH | 不是 TR) = 0.1
以上是正确的吗?
java - 如何生成具有特定概率密度函数的随机数?
我正在尝试为移动无线网络建模阴影和快速衰落。对于快速衰落,瑞利衰落是一个合理的使用模型。信道响应的包络将是瑞利分布的。调用这个随机变量 R,它的概率密度函数 (PDF) 为
PR(r) = ((2r)/Ω)*exp(-r^2/Ω), r >= 0, Ω = 2σ^2
http://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_fading查看写得很好的方程。
所以,我有 PDF,现在我只是想知道如何从中获取随机变量?
我看过这些问题:
但我仍然不确定该怎么做。我花了很长时间才理解 PDF,所以如果有人知道在 Java 中使用特定 PDF 获取随机变量的方法,那将不胜感激!
probability - 平行正态分布
我正在做一个模拟,其中一个大任务由一系列独立的小任务并行或串行完成。较小任务的完成时间遵循正态分布,平均时间为“t”,方差为“v”。我知道如果这个任务连续重复说“n”次,那么新的总时间分布是正常的,均值 t*n 和方差 v*n,这很好,但我不知道均值和方差会发生什么如果一组相同的任务同时/并行完成,那么距离 prob stat 类已经有一段时间了。有没有一种很好/快速的方法来为这些并行完成的独立正态分布任务中的“n”个新的时间分布找到新的时间分布?
artificial-intelligence - 如何从现有的条件概率表创建联合概率表?(CPT)
我有以下表格,其依赖项如下:
我想为 建立联合概率表P(M,P,W,B)
,看起来像这样(当然,你可以假设下表没有给我,它取自这个问题的答案):
有人可以解释一下如何创建联合概率表P(M,P,W,B)
吗?
非常感谢
probability - 我可以制作与弦 MRF 等效的非弦 MRF 吗?
这里通过等价我的意思是,在这两种情况下分布(整个表)是否相等???
java - 如何以与变量成反比的特定概率链接元素
我有两个数组列表,我想将第一个数组中的元素链接到第二个数组列表的元素。元素有一个属性,比如 A。
条件是:第一个数组中元素值较高的元素。getA() 更喜欢与第二个数组中 A 值较低的元素链接。
我知道,为了根据有偏的概率选择一个元素,我可以计算累积概率,然后做这样的事情选择概率与信任成正比的节点
让我们看看这是否更清楚:考虑优先依附机制。在这种情况下,一个节点链接到另一个节点的概率随着所选节点的程度而增加。我只是想破解优先附件,并偏向一个节点链接另一个节点的概率,不仅在第二个节点的属性上,而且在第一个节点的属性上。我希望这是相反的,就像小节点更喜欢链接大节点,而大节点更喜欢链接小节点。
最好的问候,西蒙娜
c# - 如何获得随机数,每个数字都有自己的概率
例如,我想从集合 S = {0, 1, 2, 3} 中获取随机数。但不是每个数字都有相同的概率显示(即 25%),现在我对每个数字都有不同的概率,比如说 {50%, 30%, 20%, 10%}。我该如何编码?在 Java 或 C# 中(我更喜欢 C#)。
database - 数据库中的生日悖论(计算碰撞概率)
根据Birthday paradox
:
如果我将它应用于数据库(如果我错了请纠正我):如果我们需要UNIQUE
在数据库中存储散列数据并且我们有一个可以生成 365 个唯一散列值的散列算法,则有 50% 的机会发生数据冲突将在前 23 个数据条目后发生,并且在前 75 个数据库条目后发生 99.9%(!) 的冲突几率。
我们的算法可以生成的唯一哈希的数量和数据条目的数量可以呈指数增长,但冲突的概率将保持不变。如果这对吗?
我有一张巨大的交易表(用于电子商务),并且我将“收据”字段设置为唯一。实际的收据号码让我很困扰。
收据编号示例:BHF2Z47E
仅大写 AZ/0-9,长度为 8 个符号。
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