由于求期望实际就是求平均值,所以E(X^2)=E[X*X]=E[X*X]+E(X)-E(X)=E[X*X+X-X]=E[X(X-1)+X]E[X(X-1)+X]=E[X(X-1)]+E(X)即:和的平均值=平均值的和

题目链接:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=3696 Alien's Organ Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 65536 KB There's an alien whose name is Marjar. It is an universal solder came from planet Highrich a long time ago. Marjar

看了好久的题,但还是看得一脸蒙圈,感觉完全无从下手,我的队友告诉我可能是正太分布之类的,但我感觉不太像,后来才听同学说是泊松分布,才恍然大悟,概率论刚刚学过这里不久,不禁感叹,学会了还要会用啊... 泊松分布的概率函数为:(我忽然发现一件日狗的事情,那就是我发的图片被和谐掉了……): (作者正在疯狂吐血中……) 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率. 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数,与题目描述相应和,单位时间就是天, λ 是一天内随机事件的平均发生率.求

伯努利实验: 如果无穷随机变量序列  是独立同分布(i．i．d．)的,而且每个随机变量  都服从参数为p的伯努利分布,那么随机变量  就形成参数为p的一系列伯努利试验.同样,如果n个随机变量  独立同分布,并且都服从参数为p的伯努利分布,则随机变量  形成参数为p的n重伯努利试验. 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验. 如果试验E是一个伯努利试验,将E独立重复地进行n次,则称这一串重复的独立试验为n重伯努利试验. 一.伯努利分布: 伯努利分布亦称“零一分布”.“两点分布”.称随机变量X有

一.泊松分布 日常生活中,大量事件是有固定频率的. 某医院平均每小时出生3个婴儿 某公司平均每10分钟接到1个电话 某超市平均每天销售4包xx牌奶粉 某网站平均每分钟有2次访问 它们的特点就是,我们可以预估这些事件的总数,但是没法知道具体的发生时间.已知平均每小时出生3个婴儿,请问下一个小时,会出生几个? 有可能一下子出生6个,也有可能一个都不出生.这是我们没法知道的. 泊松分布就是描述某段时间内,事件具体的发生概率. 上面就是泊松分布的公式.等号的左边,P 表示概率,N表示某种函数关系,t 表

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

1.离散随机分布 超几何分布:M:产品总数;K:次品数;N:抽样数. hygepdf(X, M,K,N):计算超几何分布的密度. 例:hygepdf(1,10,1,3),执行结果为ans=0.3000 表示参数为10,.1和3的超几何分布在数值1处的密度为0.3. 例:hygepdf([1,0],10,1,3),执行结果为ans=0.3000 0.7000 第一个分量是超几何分布在数值1处的密度,第二个分量是该分布在数值0处的密度. hygecdf(Y,M,K,N):计算超几何分布的累积分布函数

(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

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

以下是几种常见的离散型概率分布和连续型概率分布类型: 伯努利分布(Bernoulli Distribution):常称为0-1分布,即它的随机变量只取值0或者1. 伯努利试验是单次随机试验,只有"成功"(1)或"失败"(0)这两种结果.假如某次伯努利实验成功的概率为p,失败的概率为q=1-p,那么实验成功或失败的概率可以写成:. 伯努利分布的期望: 伯努利分布的方差: 二项分布(Binomial Distribution):用以描述n次独立的伯努利实验中有x次成功的

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}

JMeter定时器一般用来设置延迟与同步.它的作用域和优先级如下: 定时器的优先级高于Sampler. 在同一作用域(比如控制器下)有多个定时器存在,每个定时器都会执行. 在某一Sampler节点下的定时器,只对这个Sampler有效. JMeter一共有9种定时器: Constant Timer 固定值,多用来模拟思考时间. Uniform Random Timer 随机时间,分布会更均匀. Random Delay Maximum:随机延迟时间. Constant Delay Offset:

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

概率分布有两种类型:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布. 离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function).离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution).二项分布(binomial distribution).泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等. 连续概率分布也称为概率密度函数(probability densit

/*二项分布即重复n次的伯努利试验,每次发生的概率一样,假设成功的概率是p,那么失败的概率就是1-p: 二项分布的概率公式:试验中发生K次的概率是 P(ξ=K)= C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k), 其中C(n, k) = n!/(k! * (n-k)!) 因为这里的数据,k最大为100,100的阶乘超过了int64位,所以不能用这个公式,这时候可以用泊松分布的概率 公式求近似值. 好了接着解释题意:这道题输入n和m,求m是期望,求实验中发生不超过n次的概率,所有所有的概率为

3143: [Hnoi2013]游走 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2264  Solved: 987[Submit][Status][Discuss] Description 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数

这道题之前我写过一个巨逗比的写法(传送门:http://www.cnblogs.com/liu-runda/p/6220381.html) 当时的原因是这道题可以抽象出和"绿豆蛙的归宿"差不多的模型,而我之前写"绿豆蛙的归宿"就是用的这个巨逗比的方法. 然后前几天看了@Sengxian的博客里"绿豆蛙的归宿"的写法(传送门:https://blog.sengxian.com/algorithms/probability-and-expected-

(转)http://blog.csdn.net/u013081425/article/details/39240021 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4418 读了一遍题后大体明白意思,但有些细节不太确定.就是当它处在i点处,它有1~m步可以走,但他走的方向不确定呢.后来想想这个方向是确定的,就是他走到i点的方向,它会继续朝着这个方向走,直到转向回头. 首先要解决的一个问题是处在i点处,它下一步该到哪个点.为了解决方向不确定的问题,将n个点转

最水的概率期望,推荐算法合集之<浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法> #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; #define N 100010 #define M 200020 struct E { int next,to,v; }e[M]; double f[N]; int head[N],vis[N],oute[N]; int n,m,cnt; inline int read() { ,

POJ3869 Headshot 题意:给出左轮手枪的子弹序列,打了一枪没子弹,要使下一枪也没子弹概率最大应该rotate还是shoot 条件概率,|00|/(|00|+|01|)和|0|/n谁大的问题 |00|+|01|=|0| 注意序列是环形 // // main.cpp // poj3869 // // Created by Candy on 25/10/2016. // Copyright © 2016 Candy. All rights reserved. // #include <i

PMF 若随机变量\(K\)的概率质量函数PMF为 \[ P(K = k) = e^ {-\lambda} \frac {\lambda^k}{k!} \] 则称:\(K \sim Poisson(\lambda)\), 其中: \(\lambda = E(K)\) 用途 \(X\)为一个离散变量, \(P(X = x) = p\). \(n\)个与\(X\)同分布且相互独立的离散随机:\(X_1, X_2, \dots, X_n\), \(x\)出现的次数为\(K\). 当\(n \to \i