title: [概率论]4-2:期望的性质(Properties of Expectation) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Properties of Expectation toc: true date: 2018-03-23 10:24:47 Abstract: 本文介绍关于期望的性质,主要是计算性质,所以本文会有非常多公式定理,例子可能较少 Keywords: Properties of Expectation 开…

在实际的问题中,我们往往想要通过已有的数据来分析判断两个事件的发生是否有相关性.当然一个角度去寻找这两个事件内在的逻辑关系,这个角度需要深究两个事件的本质,而另外一个角度就是概率论提供的简单方法:基于两个事件发生的概率,我们就能够描述两个随机变量的相关性. 其实通过后边的计算式我们能够好的理解协方差为什么在一定程度上表征了两个随机变量的相关性,感性的来讲,E[XY]就是一个实际的X.Y同时发生的事件,而E[X]E[Y]则是我们为了进行比较给出的一个“假想X.Y独立”的模型,比较实际情况与理想情况…

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第1章 组合分析 1.1 引言 1.2 计数基本法则 1.3 排列 1.4 组合 1.5 多项式系数 *1.6 方程的整数解个数 第2章 概率论公里 2.1 引言 2.2 样本空间和事件 2.3 概率论公里 2.4 几个简单命题 2.5 等可能结果的样本空间 *2.6 概率:连续集函数 2.7 概率:确信程度的度量 第3章 条件概率和独立性 3.1 引言 3.2 条件概率 3.3 贝叶斯公式 3.4 独立事件 3.5 P(●|F)是概率 第4章 随机变量 4.1 随机变量 4.2 离散型随机变量…

一.概论 基础引入: 原理一:[两边夹定理] 原理二:[极限] X为角度x对应的圆弧的点长: 原理三[单调性]: 引入: 二.导数 常见函数的导数: 四.应用: 求解: 泰勒展式和麦克劳林展式: 泰勒展式在x0 = 0处展开得到麦克劳林展式 Taylor公式的应用1: 变种: Taylor公式应用2: 方向导数: 梯度: 函数的凸凹性: 函数凸凹性判定: 凸函数性质的应用: . 五.概率论 概率为0例子: 把一枚针投在一个平面上,则概率为0(一个点 之于 一个面) 古典概型: 思路: 古典概型变…

概率的性质 非负性:对于每一个事件$A,0\;\leq\;P(A)\;\leq\;1$. 规范性:对于必然事件$S,P(S)=1$;对于不可能事件$A,P(A)=0$. 容斥性:对于任意两个事件$A,B,P(A\;\cup\;B)=P(A)+P(B)-P(A\;\cap\;B)$. 互斥事件的可加性:设$A_1,A_2,...A_n$是互斥的$n$个事件,则$P(A_1\;\cup\;A2\;\cup\;...\;\cup\;A_n)=P(A_1)+P(A_2)+...+P(A_n)$.如果$A…

一.数学期望 1.离散型随机变量的数学期望 设X为离散随机变量,其概率分布为:P(X=xk)=pk 若无穷级数$\sum_{k=1}^{+\infty}x_kp_k$绝对收敛 (即满足$\sum_{k=1}^{+\infty}|x_kp_k|$收敛) 则称其为X的数学期望,记作$E(X)=\sum_{k=1}^{+\infty}x_kp_k$ 二项分布,X~B(n,p),E(X)=np 泊松分布,X~P(λ),E(X)=λ 超几何分布,X~H(N,M,n),E(X)=nM/N 几何分布,X~GE…

Part1. 随机事件 1-1.随机试验 随机试验:可以在相同条件下重复进行,每次试验的结果不止一个,事先知道所有可能的结果但不确定是哪一个的试验. 举例:重复的抛出一枚均匀的硬币就是一个随机试验,事先知道它的结果,但是不知道究竟是正面还是反面. 1-2.随机事件 定义1:随机试验可能的结果,称为样本空间,它的子集就叫做随机事件. 定义2:在一定条件下,可能发生也可能不发生的事件叫做随机事件. 举例:抛出硬币后可能正面落地,可能反面落地,那么"抛出硬币后正面落地"就是一个随机事件,它可…

刚发现Bzoj有Noip的题目,只会换教室这道题..... Bzoj 题面:Bzoj 4720 Luogu题目:P1850 换教室 大概是期望DPNoip极其友好的一道题目,DP不怎么会的我想到了,大概是自己比较有成就感的题目(我才不会告诉你们,我这个题因为const int 挂了) 期望的线性性质:和的期望 = 期望的和. 期望\(E(x) = \sum_iP_i*W_i\) 那么这个题的期望就是\(L * P_i\)长度乘以概率. 知道期望的性质及期望,下面就是动态规划的部分. 设置状态:\…

cf1009E:求到第i段期望和的比较困难,但是单独求每段的期望是比较容易的,所以单独对每段求和,然后累计总和 E[i]=1/2*a1+1/4*a2+...+1/2^(i-1)*ai-1+1/2^(i-1)*ai,E[1-n]是可以递推的 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long ; ; int n; ll a[maxn],dp[maxn],P[maxn]; int main(){ cin>>…