通过考虑估算中的不确定性和风险,可以提高持续时间估算的准确性. 最可能时间(tM):基于最可能获得的资源.最可能取得的资源生产率.对资源可用时间的现实预计,资源对其他参与者的可能依赖关系及可能发生的各种干扰等,所估算的活动持续时间,这里简写为M 最乐观时间(tO): 基于活动的最好情况所估算的活动持续时间,这里简写为O 最悲观时间(tP): 基于活动的最差情况所估算的活动持续时间,这里简写为P 期望值:Te=(P+4M+O)/6         标准差:δ=(P-O)/6         方差:

(2017-02-10 银河统计) 在"统计随机数及临界值Web Service接口"一文中介绍了常用统计分布四类Web Service接口(随机数.分位数.密度函数和累积分布函数),本文介绍Javascript脚本语言和统计分布Web Service接口在网页设计中的基本用法. 1.Web Service接口及参数 银河统计随机分布Web Service接口分为四类样例(正态分布) ### 随机数 http://data.galaxystatistics.com:8881/?toke

题目链接: http://vjudge.net/problem/viewProblem.action?id=42000 该过程为随即过程,因此总期望值等于个单词对应的期望值,即它们wasted的概率 #include <stdio.h> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <algorithm> #include <cmath> using namespace std; #define l

Basic Concepts Terms Descriptive Statistics Describes the important aspects of large data sets. 统计 概率 分布 Inferential statistics Involves making forecasts, estimates, or judgments about a larger group from the smaller group. 预测 估计 判断 Measurement scale

(2017-02-04 银河统计) 统计函数API概念   API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)是一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节.   统计函数API是通过前台web网页传入数据和参数,服务器接收数据和参数后,经过统计计算返回结果的一种新型接口形式.   通常前台web网页很难处理复杂数学或统计问题,通过Web Service技术将数据和参

开发环境搭建 直接安装Anaconda IPython IPython是公认的现代科学计算中最重要的Python工具之一.它是一个加强版的Python交互命令行工具,有以下几个明显的特点: 1. 可以在IPython环境下直接执行Shell指令 2. 可以直接绘图操作的Web GUI环境 3. 更强大的交互功能,包括内省.Tab键自动完成.魔术命令 基础 命令行输入ipython,即可启动交互环境 按Tab键,会自动显示命名空间下的所有开头函数,自动完成 Ctrl + A:移动光标到开头 Ctr

概率分布简介 简单地介绍下常用概率分布的理论知识. 基础概念 1.概率 概率直观上是指一个事件发生可能性大小的数量指标 概率的统计定义:在不变的条件下,重复进行$n$次试验,事件$A$发生的频率稳定在某一个常数$p$附近摆动,且一般来说,$n$越大,摆动幅度越小,则称常数$p$为事件$A $的概率,记作$P(A)=p$. 2.古典概型 当试验结果为有限$n$个样本点,且每个样本点的发生具有相等的可能性,如果事件A由$n_{A}$个样本点组成,则事件$A$的概率 $P(A)=\frac{n_{A}

A:直接拆开字符串写就好了. 今天的题目比较容易一些: B:题目大意: 求最少的翻转次数,每次翻转i是对应 y%i==0都会翻转. 球所有翻转为off状态的最小次数: 从最小idx开始,依次做就好了,因为它的状态是以后做不到的. C:题目大意: 给出一个带权重的无向图. 求最大的height使0-n-1中权重小于Height的话花费(边值-height)^2; 先二分height;然后求出0->n-1中cost 最小的数是否大于给定的值. 求得时候可以用spfa ,当然有dp写法 #includ

超几何分布: 超几何分布基于这样一个模型,一个坛子中有N个球,其中m个白球,N-m个黑球,从中随机取n(不放回),令X表示取出来的白球数,那么: 我们称随机变量X满足参数为(n,m,M)的超几何分布. 考察其期望的求法: 几何分布: 在独立重复实验当中,每一次实验成功的概率是p,我们关注使得实验成功一次所需要重复的实验次数n及其对应的概率,很容易看到,我们有如下的分布列: 验证其作为分布列的性质: 几何分布的期望: 根据期望的定义,并在这里设q = 1-p 二项分布: 基于最基础的一个离散型随机

题链: http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3270题解: 期望DP,高斯消元 本来是定义的关于概率的dp, 但是发现这样定义有很多解释不通的地方(比如概率怎么会大于1,是否初始位置的概率就为1……) 然后看了大佬博客,明白了定义关于期望的dp才是正确的(至少可以解释的得通上面的问题,233) 把两个人所在的位置看成一个2元组(i,j),这个2元组状态表示一个人在i号点,另一个人在j号点. 然后令dp[i,j]表示到达状态(i,j)的期

一.BOLL(1)什么是BOLL线☆ BOLL指标又叫布林线指标(Bolinger Bands),是由约翰·布林格(John Bollinger)根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标.布林线是研判股价运动趋势的一种中长期技术分析工具.     一般而言,股价的运动总是围绕某一价值中枢(如均线.成本线等)在一定的范围内变动,布林线指标指标正是在上述条件的基础上,引进了“股价通道”的概念,其认为股价通道的宽窄随着股价波动幅度的大小而变化,而且股价通道又具有变异性,它会随着

题目大意:一颗树,给定每个点消失的概率,求出连通块的期望值.要求支持修改消失概率的操作并且给出每次修改过后的期望值.注意被破坏的点不能算入连通块中. 数据范围,时限1S. 传送门 D. Interstellar battle 我们考虑做有根树的DP.设1为根. 我们设为v节点消失的概率,设分别表示v节点被破坏/没被破坏时的连通块期望值. 解释一下f[v][1]的转移方程:因为如果v节点没有被破坏,并且儿子节点sn也没有被破坏,那么连通块的个数会减少,减少的数量就是sn所在的连通块的期望,也就是.

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 1.标准误概念 标准误是数据统计的重点概念,且难以理解.百度上文章缺乏详细描述的文章.所以写下此文让读者能够彻彻底底了解标准误概念. 标准误全称:样本均值的标准误(Stan

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真

机器学习 什么是机器学习? 机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测 机器学习存在的目的和价值领域? 领域: 医疗.航空.教育.物流.电商 等... 目的: 让机器学习程序替换手动的步骤,减少企业的成本也提高企业的效率 jupyter lab语法使用 jupyter lab安装 命令:pip install jupyterlab 接下来了解下机器学习三剑客的前两位 numpy + pandas 的使用 一.区别Numpy:是数值计算的扩展包,它能高效处理N维数组,

期望的大难题,%%ZZZ大佬的解释,不得不说这是一道好题(然而膜题解都没完全看懂,然后就去烦ZZZ大佬) 简单补充几句吧,tmp的理解是个难点,除以tmp的原因是,当我们化简时,子节点也有一个B*f[父节点],这个时候我们化简不掉,怎么办?直接将他放到等式的左边,和f[父节点]合起来,(1-(1-ki-ei)/m*∑(Bj)),这里1就是原来的父节点,然后(1-ki-ei)/m是到这个子节点的概率,乘以Bj. 这是一道树形dp,核心思想是列出dp方程用逆推的方法往前求,将这道图论题转化为数学模型

DP深似海,得其得天下.——题记 叕叕叕叕叕叕叕叕叕叕叕(第∞次学DP内容)被D飞了,真的被DP(pa)了.这次D我的是大叫着第二题比较难(小象涂色傻b题)的Mocha(zzz)大佬,表示搞个概率DP,后面还有什么区间.状压.插头DP,不知道这个坑怎么填.唉,心疼. 讲讲这道题吧,在ZZZ大佬的帮助下终于看懂了题,然后他告诉我: 其实全部的箱子都是一样的 然后聪明(???)的我就发现,答案要求的其实就是每个箱子,颜色最后变成0~c-1的期望,再乘以颜色那个数字罢了. So,弄一个f数组,f[i]

这一篇比较简单,就不展开记录了,方差和标准差的计算方法记住了就可以. 计算mean 计算每个样本与mean的差值的平方,将其累加后除以(样本数-1)[注:这里的除数可以是n-1也可以是n],即得到方差 方差开根号,即得到标准差 另外,记得标准差和方差都是衡量样本集中程度的,方差或标准差越大,样本越向两边离散:方差或标准差越小,样本越向mean集中. 标准差在对称分布下面,有几个在统计学上非常有用的数字:68%,95%,99.7%,意思是: 用median和标准差stdDev(下面简称SD)的1倍

这道真的是好题,不卡精度,不卡细节,但是思考的方式很巧妙! 一开始大家跟我想的应该差不多,用f[i][j]表示有i只白老鼠,j只黑老鼠的胜率,然后跑DP,然后我就发现,这样怎么做?还有一种不胜不负的平手情况,这个是继承,还是不继承?如果f[w][b]继承了不胜不负的状态,而题意说的是如果两方都没有抓到白老鼠,算公主输,这样不就错了吗?? 膜了网上大牛的题解,答案是:继承! why?记住,f[i][j]表示的是当前胜的可能.首先当j=0的时候,公主必胜,这个继承没有问题:如果j>0,f会继承到前面

见到网上的大佬们都用了位运算..表示看不懂就自己想了,还挺好想的(然而我不会告诉你我因为p的数组问题卡了半小时顺便D了ZZZ大佬的数据) DP方程(伪)就是:第t轮第i个队晋级的可能=第t-1轮第i个队晋级的可能*第t-1轮第(枚举所有可以在这轮和我对战的队)队晋级的可能*战胜他的可能 所以说该怎么枚举可以在这轮和我对战的队?我们仔细研究淘汰对战表(图丑勿喷) 这里u表示在这一轮,在当前这个组里是第几个队.然后就会发现,单数组和双数组(当t=2时,3.4处于一个双数组)他要对战的队伍是不一样的,

wiki摘录如下(红色字体是特别标注的部分): 方差:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%96%B9%E5%B7%AE 方差 变异量(数)(Variance),应用数学里的专有名词.在概率论和统计学中,一个随机变量的方差描述的是它的离散程度,也就是该变量离其期望值的距离.一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差,恰巧也是它的二阶累积量.方差的算术平方根称为该随机变量的标准差. 标准差才是变量离其期望值的距离,方差应该是距离的平方 以下的所有定义,都有平均值