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

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

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

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

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

众所周知.Java的Math.random()产生的是服从均匀分布的随机数,可是其它分布的应用也相当广泛,比如泊松分布和高斯分布(正态分布).而这些分布Java没有非常好的提供(高斯分布能够利用Random类),我们须要自己编写. 首先是泊松分布,这是一个离散型的随机变量分布.比較好弄,此外比如考察一些到达事件的概率时,通常服从泊松分布,因此该分布相当有用.在開始编写之前,先感谢知乎一位大神的科普知识.如果有一个服从均匀分布的随机变量.u~U[0,1],F(x)为随机变量x的累计分布函数,那么F

title: [概率论]5-4:泊松分布(The Poisson Distribution) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Poisson Distribution - Poisson Processes toc: true date: 2018-03-28 15:40:55 Abstract: 本文介绍Poisson分布相关知识 Keywords: Poisson Distribution 开篇废话 前面这几个分布包括今天

王老板开了一家4S店,卖新车为主,车型也很单一,可是每个月销量都变化很大,他很头疼,该怎么备货,头疼的是: 1)备货少了,可以来了没货可能就不买,去别的店了 2)备货多了,占用库存不说,长久卖不出去就成库存车,说不定要亏本处理了 我们用泊松概率算法帮他解决试试看. [样板数据] 首先还是要看看样板数据,才能给出合理的办法,他们主打车型最近6个月销量情况是: 月份 销量 1 10 2 2 3 7 4 5 5 8 6 18 [数据准备] 样板数据有了,先用最笨的方法,做个平均数,6个月合计卖了50台

简述: 写这篇文章是看到网上的一篇面试题,有面试官问hashmap有一个loadFactory为什么是0.75  我先解释一下 0.75上下文,当一个hashmap初始数组大小暂时不考虑扩容情况,初始情况下它的值是16,随着hashmap的不断put操作,统计发现桶数组内累加的entry数  除以当下数组长度比如16  大于0.75  那么hashmap就会成倍的扩容数组,进行rehash;所以这个数字还是蛮关键的 .那么这个0.75是怎么定义出来的,为什么不是0.5 ,0.6 或0.7呢 这篇

老师留个小作业,用EXCEL做不同lambda(np)的泊松分布图,这里分别用EXCEL,Python,MATLAB和R简单画一下. 1. EXCEL 运用EXCEL统计学公式,POISSON,算出各个数据,作图.资料参考这里. =POISSON.DIST(B$1,$A2,0) 注意这里绝对引用的方式,写完公式之后,直接上下左右拖动鼠标即可自动填充.之后插入图表.如下. 2.Python 这里stats.poisson.pmf中的pmf是probability mass function(概率质

p(k)=(y^k) / (k!) * e^(-y) 其中的y就是平均值 k就是我们要求的大小. 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 is a strange alien. It

Poisson distribution - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution Jupyter Notebook Viewer http://nbviewer.jupyter.org/github/nicolewhite/notebooks/blob/master/Poisson.ipynb Basics The Poisson distribution is popular for modelling th

Accord.NET Framework是在AForge.NET项目的基础上封装和进一步开发而来.因为AForge.NET更注重与一些底层和广度,而Accord.NET Framework更注重与机器学习算法以及提供计算机视频.音频.信号处理以及统计应用相关的解决方案.该项目使用C#语言编写,项目主页:http://accord-framework.net/ 说明:该文章只是一个基本介绍,主要内容是翻译的官方文档和介绍,部分英文表述个人能力有限,不太熟悉,所以直接照搬原文,有比较确切的知道中文名

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差) RRSE(Root Relative Squared Error, 相对平方根误差) MAE(Mean Absolute Error, 平均绝

数学什么的....简直是丧心病狂啊好不好 引入:Q1:前n个数中最多能取几个,使得没有一个数是另一个的倍数   答案:(n/2)上取整 p.s.取后n/2个就好了 Q2:在Q1条件下,和最小为多少 答案:从n/2向前枚举,对于每个数,倍增考虑后面选的数有多少个是它的倍数,如果只有一个,就用当前数替换后面的那个 (复杂度:nloglogn) 正文: 一.gcd与exgcd gcd(a,b)=gcd(b%a,a)  exgcd:已知Ax≡B (%C) 则Ax+By=C int g=gcd(A,B,C

2008-11   Satoshi Nakamoto  Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System http://p2pbucks.com/?p=9963 https://bitcoin.org/bitcoin.pdf http://www.useit.com.cn/thread-11046-1-1.html 比特币白皮书,一种点对点的电子现金系统 1. 比特币白皮书简介 互联网上的贸易,几乎都需要借助金融机构作为可资信赖的第三方来处理电子支付信