r*******g
发帖数: 53 | 1 问题一：
如何去度量两个累计概率分布函数的差异。比如说两个期望值相等的非负分布函数F, G，怎么度量其差别？
比如 ｜F-G｜？(f-g)^2 等等。
数学上有没有好的方式？
如果这个问题有点二，请看问题二。
问题二：x>0, 给定一个分布函数F, 对于任意一个满足条件｛ 积分符号 x d(F(x)-G(x)) =0｝的非负分布函数G
｛ 积分符号 b(x) d(F(x)-G(x)) =0｝
请问：是不是非负函数b(x)一定是线性函数？ |
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C*********g
发帖数: 3728 | 2 hehe,这个水文上的百年一遇还真不是概率上的百年1%可能性概念，这是语言常见的误
用。我给仔细说说。
it的意思是1%的可能性在确定的一地任何一年出现这样大的洪水。
在100年内，该地则是63.4%一定出现至少一次这样的大洪水。而在中国这么大的国家，
这么多大江大河，则是每年基本上一定有很多个地方出现百年一遇大洪水。
而从另外一个角度讲，研究人员早就知道，地学事件的概率分布不是正态分布。拖尾的
极端事件概率反而大于正态分布的尾巴。这就是为什么简单的概率统计是不适用于地学
研究的。
这和什么气候变迁没因果关系。搞气候变迁的，往往恰恰是大学数学学不下去，而又自
以为天赋重任的一帮人。
也和党妈没什么关系，干活的是中国的工程师们和民工们。他们是很不容易的。 |
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y***u
发帖数: 7039 | 3 不是。 2个S-SP3西格玛电子HOMO(低能，多概率状态）轨道， 或者说H-O键HOMO
轨道电子云。每个轨道有两个电子，电子一个来自H，一个来自O.
H: 1S， 1个s 轨道；
O：1S2 2S2 2P4， 外围形成 4 个SP3 杂化轨道 （2S2 2P4的六个电子）， 以O的内层
轨道为中心，从中心的外围到四面体的四个顶角的每个顶角对应一个sp3轨道；电子就
在中心到顶角的范围内振动； O原子的两对孤对电子分别占据两个轨道；另外两个要和
氫原子形成共价的西格玛轨道；
H-O 键： s-Sp3构成西格玛（加合）轨道， 容纳2个电子，电子一个来自H，一个来自O。
所以在氧原子周围，有2个Sp3轨道， 和2个S-SP3轨道。
S-SP3的常态低能分子轨道叫做HOMO， S-SP3的非常态态高能分子轨道叫做LUMO。
电子云是电子运动在空间的概率分布， 所以HOMO是大概率状态，形成S-SP3轨道的H和O
原子离的较远， 图中可看到， 面积较大，较明亮。LUMO是小概率状态，形成S-SP3轨
道的H和O
原子离的较近， 图中可看到， 面积较小，比较不明亮。具体可以看第三组图的a,b,... 阅读全帖 |
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R**h
发帖数: 16 | 4 中国有６个夺金点，拿２－６块金牌都算正常吧。
男子200米蛙泳，希望日本的北岛继续搞定美国的汉森
女子200米蝶泳，波兰、澳大利亚都很有希望，日本也有一定竞争力，美国较弱
男子100米自由泳，荷兰霍根班德
女子4x200米自由泳接力，中国的夺冠概率跟罗雪娟的百米蛙泳差不多，中美澳相当
女子铅球，估计会落入俄罗斯双保险之手，德国老将昆伯努斯有一定竞争力
男子铅球，不知道美国的那个药罐子来了没有
男子举重69公斤级，中国选手张国政的夺金概率跟昨天的男子62公斤级差不多
女子双向飞碟，中国夺冠概率跟已经夺冠的射击项目差不多
女子25米运动手枪，中国夺冠概率同上
德国有望拿金牌
男子公路计时赛，德国实力很强
女子公路计时赛，法国实力很强
女子柔道70公斤级，秦东亚将向金牌发起强有力的冲击
男子柔道90公斤级，日本实力很强
德国可能包揽两枚马术金牌
女子花剑个人赛，冲击奖牌
女子射箭个人赛，冲击奖牌，金牌应该是韩国人的 |
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m****n
发帖数: 589 | 5 之前那个分布，从负无穷到 0，概率密度函数积分是 0.16
根据新的方差的和平均值，应该能把新的概率密度啊函数从负无穷到0积出来
然后用1减一下就是赚钱的概率了
但是，我不会积分，所以不会算
哦。。。可能要根据Q-function
之前那个 P(X>0) = Q((0-mu）/sigma)= 0.84
后面那个 P（X>0) = Q((0-4mu)/2sigma) = Q(2mu/sigma) = ?
应该可以查表查到吧 |
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b******y
发帖数: 168 | 6 这个是概率统计题？0,1分布的期望可以用x乘以x is chosen的概率，x被选的概率，就
是x的前面那个数比x前面再前面那个数小，好拗口。。。
然后因为是连续的，积分一下，忘了积分上届含有变量的时候如何积分了。。。 |
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D**o
发帖数: 2653 | 7 【 以下文字转载自 HongKong 讨论区 】
发信人: Davo (Dove), 信区: HongKong
标 题: Re: 2011年香港的工资收入情况，中值(median)月收入为12,000港
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jun 12 21:04:41 2013, 美东)
哥们你太有科学精神了，我干脆给你补充点
有一个发现，讲我们绝大多数人（包括博士硕士，统计系教授）对概率分布是认识不清
的，以为小概率事件发生可能性大，而大概率事件发生可能性小。
这个听上去好像没什么，可这是拿了诺贝尔奖的发现
这个BBS各个版面的各类争吵事件，多数和这个发现有关。
比如你在上海的几个朋友收入比你在香港的朋友收入高，于是下结论上海收入的
中位数可能超过香港，就是一个例子。真有那么高，土共还不早公布了。低得不好意
思公布。
海龟版吵来吵去，比来比去的收入问题，基本逃不出我说的这个现象。
这类争吵倒无所谓，关键在于有很多机构，特别是金融机构，依据这个发现在占大多数
人的便宜。香港赛马会，澳门赌场，卖各种投资产品的，卖保险的都是靠这个赚钱。
而且这个发现只是我们日常所犯各种简单错误中的... 阅读全帖 |
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B*W
发帖数: 46 | 8 原文发在
http://www.thetainvest.com/2014/07/%E6%9C%9F%E6%9D%83%E9%A3%8E%
看到坛子里大家对期权这么感兴趣，早就想把我一些教训和浅见和大家交流交流。今天
终于把给合作方的胶片写完，注册了域名，争取能一星期写一篇博客。如果能帮助大家
切磋技艺，少走弯路，就善莫大焉了。
读懂期权报价
期待的回报越高，可能性越低，反之亦然。 概率（Probability）和投资回报率 （
Return on Investment ROI）总是此消彼长，高回报需要冒高风险，太稳妥是赚不了大
钱滴。Out of The Money （OTM）期权可以在瞬间带来几倍，甚至几十倍的回报。但这
种小概率事件是普通投资者很难捕捉到，或很难反复捕捉到（有内幕另当别论)。想反
， MM们看透了散户一口想吃成一个大胖子，在ER前豪赌一把的心理，肆无忌惮地抬高
期权的价格，抵消了卖期权者的风险。关于ER再专文讨论。券商可能会提供 期权或期
权组合的Profit Probability, Max Return, Chance of Max Return， Max Lo... 阅读全帖 |
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D*****T
发帖数: 126 | 9 原文发在
http://tinyurl.com/p8yk3zv
看到坛子里大家对期权这么感兴趣，早就想把我一些教训和浅见和大家交流交流。今天
终于把给合作方的胶片写完，注册了域名，争取能一星期写一篇博客。如果能帮助大家
切磋技艺，少走弯路，就善莫大焉了。
读懂期权报价
期待的回报越高，可能性越低，反之亦然。 概率（Probability）和投资回报率 （
Return on Investment ROI）总是此消彼长，高回报需要冒高风险，太稳妥是赚不了大
钱滴。Out of The Money （OTM）期权可以在瞬间带来几倍，甚至几十倍的回报。但这
种小概率事件是普通投资者很难捕捉到，或很难反复捕捉到（有内幕另当别论)。想反
， MM们看透了散户一口想吃成一个大胖子，在ER前豪赌一把的心理，肆无忌惮地抬高
期权的价格，抵消了卖期权者的风险。关于ER再专文讨论。券商可能会提供 期权或期
权组合的Profit Probability, Max Return, Chance of Max Return， Max Loss,
Change of Max Loss。是这个样子滴：
SPXW p... 阅读全帖 |
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D**o
发帖数: 2653 | 10 哥们你太有科学精神了，我干脆给你补充点
有一个发现，讲我们绝大多数人（包括博士硕士，统计系教授）对概率分布是认识不清
的，以为小概率事件发生可能性大，而大概率事件发生可能性小。
这个听上去好像没什么，可这是拿了诺贝尔奖的发现
这个BBS各个版面的各类争吵事件，多数和这个发现有关。
比如你在上海的几个朋友收入比你在香港的朋友收入高，于是下结论上海收入的
中位数可能超过香港，就是一个例子。真有那么高，土共还不早公布了。低得不好意
思公布。
海龟版吵来吵去，比来比去的收入问题，基本逃不出我说的这个现象。
这类争吵倒无所谓，关键在于有很多机构，特别是金融机构，依据这个发现在占大多数
人的便宜。香港赛马会，澳门赌场，卖各种投资产品的，卖保险的都是靠这个赚钱。
而且这个发现只是我们日常所犯各种简单错误中的一种，一言以蔽之，大家觉得自己
很理性，实际多数时候我们都很不理性，比如被人洗脑还不自知是另外一个例子。
最后说一句，香港是投机者的乐园，如果各位是拿稳定工资收入的，都别想得太美好。
想要国内那种暴富机会，在香港还得靠投机，但记住这个也很不容易，别高估了你能成
为你某位发了财的朋友的概率。 |
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c******s
发帖数: 270 | 11 什么叫等概率假设不对?
这里无非就两种看法， 球到底是有序还是无序排列的。
在无色的时候， 一个球桶里面的球的个数服从2项式分布。
在有色的时候， 一个球桶里面放4个球就有24种可能， 总概率空间都变了，有120种可
能。
知道为什么变了么？ 因为你涂颜色的选择随球的个数增加。
也就是你说的不同的"等概率"假设。
一道中学题目就可以灌出一百多篇的水来。。。哈哈
很强大
2 |
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h*****0
发帖数: 4889 | 12 ...
你没明白我的意思……
你用最后验概率的公式来算一下就明白了。就按有颜色的概率空间来算即可。
对的，但是客观事实是不变的。比如考虑球的个数，概率还是不变的。变的只
是对应于一种球的分布可能有几种颜色的结果。 |
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d********1
发帖数: 3828 | 13 谁说的是一侧bounded？
当tail处的概率小到一定程度的时候，比如10^30次方，这种事件的发生就是基本不可
能的了，因为人口才是10^10量级的。所以这种事情不发生，不代表概率模型就是
bounded。或者说完全没有必要用bounded的概率模型来描述貌似bounded的量，比如短
跑成绩。
注：当然，短跑成绩必须用正的分布来描述。normal不符合。其实lognormal可能局部
符合。 |
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B********4
发帖数: 7156 | 14 这个是概率里面最基础的离散分布。只要学过概率的都应该知道。而本科是工科的，应
该都学过概率。 |
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g*********g
发帖数: 1139 | 15 三点中任选两点 3C2=3种选法 这两点必须分布在圆心角60度内 1/6概率 第三点也落在
这段上 1/6概率
3C2*1/6*1/6=3*1/36=1/12
总概率1/12
还是老规矩：两小时内请只贴答案，别贴解法。两小时内每个ID可以有两次机会给出大
案，两次中任何一次答对的都有包子，如果某ID前两次答案不对，以后对了也没包子。
两小时后贴解法，不论........ |
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i****k
发帖数: 668 | 16 你限定到最后一个特定的孩子了，比如，已经生了99999个孩子，第100000个孩子是男
孩的概率是多少，那应该就是1/2
如果你的问题是100000个孩子至少有99999个男孩子，问有100000个男孩的概率，假设
生男生女还是独立同分布的话，那是男孩的概率就很低了，1/99999 |
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s*****n
发帖数: 29 | 17 【 以下文字转载自 EE 讨论区 】
发信人: skymoon (海上生明月，天涯共此时), 信区: EE
标 题: 另一道概率题,应该是个经典问题
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Oct 27 20:36:00 2005), 站内
发信人: skymoon (海上生明月，天涯共此时), 信区: Mathematics
标 题: 另一道概率题,应该是个经典问题
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Oct 27 20:35:56 2005), 转信
A,B两人掷骰子.骰子的结果是[0,1]上的均匀分布.A先扔,有两次机会,但是结果之和不能
超过1,否则失败.A可以放弃第二次.B后扔,也是相同的规则.问如果A考虑到B的最佳策略,
自己的最佳策略应该是什么?赢的概率呢? |
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w******4
发帖数: 361 | 18 求教一个高中概率问题：
有个教会有1000个会员，一年有365天，会员的生日随机分布在一年之中。两个问题：
1. 至少有一天只有一个会员过生日的概率
2. 仅有一天只有一个会员过生日的概率
谢谢各位，圣诞新年快乐！ |
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k*****1
发帖数: 454 | 19 1) 你在前面的几乎所有帖子里面都一直咬定说我把Pi，Po 理解成“浓度”，并由此断
定我对物理或生物完全不了解，我好心提醒你看我的原文，你还是照旧咬定。你说这不
是歪曲是什么？哈哈，我发现你也挺可爱的 ：-）
2）关于 Boltzmann's principle， 这恰好是我本科时的老本行，我就多说两句。
“Boltzmann's principle”是一个统计物理/热力学当中的概念，主要是用来描述在某
个热力平衡状态下的微观粒子的“运动”。因为微观粒子的运动只能用概率来表示，一
个“微观”粒子的处于某种能量状态的概率分布可以用“宏观”的参数，比如说 K（绝
对温度），E（总能量）等等来描述。所以Boltzmann's principle 绝对不是用来假设
“贴在膜内外表面的带电荷粒子”，正确的说法是描述“带电荷粒子处于某种位置/状
态的概率”。通俗一点，就是在某个特定的状态下，该粒子在细胞膜内部的概率有多大
。我当时看到这个推导非常的震动，因为我本科就是做流体力学/热力学，做过一点类
似于“膜过滤”的实验。所以当我读到 H-H 把复杂的离子通道简化为常见的类似于“
分子通过过滤膜”... 阅读全帖 |
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k*****1
发帖数: 454 | 20 1) 你在前面的几乎所有帖子里面都一直咬定说我把Pi，Po 理解成“浓度”，并由此断
定我对物理或生物完全不了解，我好心提醒你看我的原文，你还是照旧咬定。你说这不
是歪曲是什么？哈哈，我发现你也挺可爱的 ：-）
2）关于 Boltzmann's principle， 这恰好是我本科时的老本行，我就多说两句。
“Boltzmann's principle”是一个统计物理/热力学当中的概念，主要是用来描述在某
个热力平衡状态下的微观粒子的“运动”。因为微观粒子的运动只能用概率来表示，一
个“微观”粒子的处于某种能量状态的概率分布可以用“宏观”的参数，比如说 K（绝
对温度），E（总能量）等等来描述。所以Boltzmann's principle 绝对不是用来假设
“贴在膜内外表面的带电荷粒子”，正确的说法是描述“带电荷粒子处于某种位置/状
态的概率”。通俗一点，就是在某个特定的状态下，该粒子在细胞膜内部的概率有多大
。我当时看到这个推导非常的震动，因为我本科就是做流体力学/热力学，做过一点类
似于“膜过滤”的实验。所以当我读到 H-H 把复杂的离子通道简化为常见的类似于“
分子通过过滤膜”... 阅读全帖 |
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m******4
发帖数: 15 | 21 可以简单的理解为一种归一化的要求吧。事实上，当n趋近无穷的时候，
这个问题从离散的情况变成连续的，此时，单个事件的概率为0，只有
谈论某个区间的概率才有意义。
可以想象一个uniform的分布，P(k) = 1/N, k从1到N。如果离散变量k被rescale成
r=k/N，当N趋于无穷时，r趋于连续。原来对k在1到N上的求和，变成对r在0到1上的
积分，此时r的概率密度为p(r)=1。可以想象成
p(r)=lim(P(r=k/N) * N, N-> inf)=1。
呵呵，当然，这个解释是比较粗俗的 ^_^
)r |
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x*****d
发帖数: 427 | 22 经典的位置和动量概念一定跟测量发生关系, 所以在量子力学里有
"测不准"一说. 在量子力学里面特别是相对论量子力学里面动量
被定义为系统的量子数, 而位置根本是背景空间的参数. 所以量子
力学里面的动量和位置失去了经典的意义, 也就无所谓"测不准"了.
其实经典物理里面有"测不准"的东西, 比如Gibbs系综. 这是经典
相空间里的一个概率密度. 它可以看作系统的一个状态, 在这个
状态下测量系统的位置或动量就会不准: 被概率分布所控制. 当然
这个概率跟量子力学里面谈论的概率是两回事了. |
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s*****n
发帖数: 2174 | 23 方法1: 记x, y 中较小的一个为 m, 较大的一个为n. 由对称性知道 E(m) 和 0 的距离
等于 E(n) 和 1 的距离. 其次, 确定m的情况下, 条件概率知 n 只能均匀分布在m和1
之间, 于是E(n) 就是 在 E(m) 和 1 之中点, 于是 E(m) = 1/3, E(n) = 2/3.
方法2: 对于任意确定的x, y只有两种可能,
(1)在0和x之间, 概率为x, max(x,y)*P(1) = x * x
(2)在x和1之间, 概率为(1-x), max(x,y)*P(2) = y * (1-x)
上面两项的和记为z, 取E(E(z|x)) = E(x^2 + (1+x)(1-x)/2) = 2/3
方法3: 标准的顺序统计量方法.
f(x) = dF(X(2) <= x) = 2! * F(x) * x = 2 * x^2
然后对f(x)在[0,1]上取积分, 得 2/3. |
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h****i
发帖数: 1674 | 24 这个难度更大
你首先要设置取胜的概率分布
然后根据每个人的各项能力赋值
然后设定误差项的分布
你可以作弊的地方太多了
除非军事权威公布一些比较信服的数据和分布假设，否则每个人做出来的蒙特卡罗结果
都是不一样的 |
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t**********0
发帖数: 9359 | 25 正态分布也叫常态分布，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和
教育中大量现象均按正态形式分布，例如能力的高低，学生成绩的好坏等都属于正态分
布。标准正态分布是正态分布的一种，具有正态分布的所有特征。所有正态分布都可以
通过Z分数公式转换成标准正态分布。 |
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n******y
发帖数: 84 | 26 太专业了，分布P是啥？
依稀记得好象对于正态分布y，取n个随即变量，sum(yi)的分布也是正态，就是mean和
variant不一样。但对于平均分布好像又不太对。 |
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N**k
发帖数: 3584 | 27 破破的桥再次发力，历时10多个小时终于完成此文。我想只要带着讨论问题想法的人看
完此文自然不会继续被蒙蔽，至于方舟子的铁杆支持者，估计他们没这耐心读完的，因
为读完要1小时。
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忽悠的原理和技巧——以对韩寒《求医》一文的分析为例
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56fc0caa010109ek.html
【还是到新浪博客看原文吧，图文并茂，转载过来没法上传那么多张图。】
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（觉得本文实在太长又没有时间的，可以只看倒数第二章节）
2.诉诸生活差异（本节是全文最重要的一节，请仔细阅读）
方舟子: @喀迩娜医生对韩寒《求医》一文的专业解读，比我写的更好，推荐。读完这篇解读，
结合我以前的分析，《求医》作者不可能是韩寒，应该更清楚了。请骑墙派领袖@刘戈 @林楚方
圈阅。
第二位医生@喀迩娜首先赞同了第... 阅读全帖 |
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j*****y
发帖数: 2042 | 28 http://blog.sina.com.cn/s/blog_56fc0caa010109ek.html
诉诸生活差异（本节是全文最重要的一节，请仔细阅读）
方舟子: @喀迩娜医生对韩寒《求医》一文的专业解读，比我写的更好，推荐。读完这
篇解读，结合我以前的分析，《求医》作者不可能是韩寒，应该更清楚了。请骑墙派领
袖@刘戈 @林楚方 圈阅。
第二位医生@喀迩娜首先赞同了第一位“脑残病诊疗首席专家”（该神医现已转职为作
家）的医学结论。这不由让我的八卦之心熊熊燃烧。是哪里的医生那么有才？
点开其微博。发现@喀迩娜发表此文前，是一个空号，除了少量游戏记录以外什么也没
有，我就不截图了。请大家呼唤它出示姓名、专业、行医资格证明，来支持其专业说法
。我们姑且相信它是个医疗行业从业者，就像我们相信它今后会转职为留学生、银行职
员、企业财务、工程师、卡车司机……，并再次出现在方舟子的转载列表里，一样。
重申上节原则。专业问题：中立性、权威性、公开性、署名。这些条件满足的越多，越
有话语权。它满足了哪些？如果大多没有满足，我们把它当一个普通网友看待。
@喀迩娜 这位医生兼普通网友提出了这样的质疑，所... 阅读全帖 |
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t*****l
发帖数: 39 | 29 已知某分布P
从这个分布里抽取n个(n non-negative integer)互相独立的随机变量，
他们的和服从啥分布？
thx~ |
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c****n
发帖数: 21367 | 30 非常感谢 //thx & bow
已知 X,Y,Z 都是 i.i.d. 的均匀分布随机变量
取值范围都是{0,1}^n，也就是n个bit的二进制向量
令 A = X XOR Z, B = Y XOR Z （XOR是按位异或运算）
问1: A和B相互独立么？
问2: 如果 Z 的分布为任意分布，只是和X,Y相互独立，A和B相互独立么？ |
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c*******1
发帖数: 240 | 31 此题没讲X，Y的概率分布。lz的一切推论都基于假设知道X，Y的分布。
但是没有分布根本不能计算成功率的expectation。 |
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s********r
发帖数: 529 | 32 CS海笔的时候碰到的，回来想了一段时间还是不得其解，希望版上牛人解答，在此谢过
先！
有三个独立的均匀分布随机变量，X，Y，Z，均位于[2,4]之间(具体的左右端点不甚记得
了，但是应该不影响整道题目的思路)，试问X+2Y+3Z<=22的概率是多少？
原文给了一个提示，圆锥的体积是底面积乘以高除以三，我没想到怎么用这个提示，不
知哪位同学帮忙提点一下！
对了，我想问一下版主，为什么在题目里面的括号要用全角的啊？ |
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m**********e
发帖数: 220 | 33 从n张不同的牌中随机抽取一张牌，抽到之后再放回，这样一直抽到跟前面的牌有重复
的为止。记随机变量Tn为抽过的次数，那么n趋向于无穷的时候，Tn/sqrt(n)趋向于什
么分布？是依分布函数收敛
是有名字的分布吗？
这是个经典问题吗？
谢谢。。 |
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m****i
发帖数: 159 | 34 你计算的那个是说，给出一个n点分布，然后看一下所有相邻距离里最近的一个，如果是x
，就在x的登记薄上划上一笔。
superstring现在说的那个是，给出一个n点分布，然后看一下所有相邻距离，这样的距离
共有(n-1)个，每出现一次x，就在x的登记薄上划上一笔。
我计算的那个是，跟踪一个质点，然后看一下在n点分布下离它最近的距离，如果是x，就
在x的登记薄上划上一笔。
我现在估计superstring算的那个可能是tigerguy的本意。
圆
的
。
情 |
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W**********E
发帖数: 242 | 35 要用C写算法，用到统计分布。谁知道哪里能找到probability function package? 最
好有noncentral t, f, chi的分布。好像R 里的概率分布是调用c 程序，不知道那里能
找到。
多谢！ |
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l********k
发帖数: 613 | 36 大致看了下着篇paper，我不是学统计的，大家讨论一下。
我的理解是因为他这个model没有办法拿到所有的数据（这个model的设计导致了
missing data的必然发生），所以他没有data去estimate他需要的Prior distribution
parameters。所以他用了standard的distributions去generate了一个完全non-
informative的priors。这里他选用InvGamma(1,1)是因为这个是经常用到的normal分布
的non-informative prior distribution。不知道怎么解释为什么选择alpha, beta都
是1，可能这是最简单的选择吧。
同样也没有理解他选择generalized beta(1,1)的原因。假定了这个分布，他然后用了
Gibbs sampler去sample了符合GenBeta的分布的点，用这些点去estimate covariances.
所以我的理解是这些prior并没有任何informative的东西，最后的Posterior还是主要
靠算likelihood，P(X... 阅读全帖 |
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a***g
发帖数: 3377 | 37 我没有去查数据，我自己身边的数据是：我认识大概10几对女同胞和老外结婚，从世俗
的角度看，只有俩对是男女差不多(ACCOUNT+IT ENGINEER， 2 IT ENGINEER)，别的，
不好意思，女同胞下嫁了。我认识一个男同胞的娶了一个白人，另一个男同胞娶了一个
西班牙裔女人。通过和他们的子女聊天，我觉得，认同是这个概率分布：外孙是文化上
中国人的概率远低于内孙是
文化中国人的概率。
我不想当然，但也实话实说没有去做社会学田野调查。
可是，你说我性别歧视，实在太过。您把我原贴读一便，我哪里性别歧视了？ |
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s****b
发帖数: 2039 | 38 我觉得，这是一个什么样的问题啊？？就好像要找到一个圆球，它的形状必须是方的一
样：既然都是随机数，加起来怎么可能肯定等于１？理论上讲，１０个随机数加起来等
于１的概率是０。如果是计算机生成点后三位随机数，１０个加起来等于１的概率是在
0.000, 0.001, ..., 1.000, ..., 9.990 上某个离散概率分布在1.000上的值吧，估
计机会也很小，只能反复try了，没有别的办法吧？
是0 |
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T****t
发帖数: 11162 | 39 靠，这地震庄家的水平。
期望是指你多次后的平均值，不是说那个数字的概率最大， 去学习一下最基本的概率
知识，知道概率分布后再说吧 |
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l****p
发帖数: 27354 | 40 思考问题的角度不对，不要思考N辆车至少一辆出事的概率，而是要考虑平均值，这个
很简单。
假定1000辆车，每量5%出事，平均是50辆出事，50也是maximum likelihood estimate,
虽然其实出事车辆是个概率分布，可大可小。
1000辆车偶然性还大些，10million就大大减少偶然性了，有很大概率让实际出事比例
稳定在5%左右。 |
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L*********4
发帖数: 883 | 41 Machine learning就是通过看见的样本预测将来的啊。这个基础理论就是假设现在看见
的样本和将来的样本服从同一概率分布。
你看刚才大家讨论，根据这个房子4个foreclosure预测下一个住户还会foreclosure，
一个普通的ML算法，根据看到的4个样本都是一样的，也会对下一个样本做相同的预测
的啊。
风水和算命之所以是科学，因为他们最早是基于实证（现实观测到的例子）的。尤其是
风水，明显是基于实证的。为啥要避风就水，而且要有活水？这显然在细菌充斥的环境
中跟容不容易生病有关系啊。当然后来有部分算命的采用各种故弄玄虚的手段来掩盖。
中国古代最大的毛病就是什么都不愿意好好传授，老搞故弄玄虚，然后秘传什么的过段
时间就失传了。结果最后某些掩盖的手段变成了传世的，如扔铜钱，求签之类的。那就
不是科学了。
只要是基于实证的预测学，他们所满足的理论是和machine learning theory是相同的
。如果说他们不是科学，那么machine learning theory也不是科学（当然，machine
learning theory本来可能就是伪科学）。本来，所有的预测学... 阅读全帖 |
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c*******e
发帖数: 68 | 42 所谓系统交易方法，是指交易者运用交易系统来帮助解决交易过程中的信息收集、
信息处理、交易决策、交易计划、交易执行等问题的系统性的交易方法。
系统交易方法具有纯粹技术分析性、客观性、数量化、机械化、程序化、资金管理制度
化、风险控制制度化、系统性和一致性等特点。
采用系统交易方法，使得交易决策活动具有系统性和一致性，这对于交易者达到长
期的稳定的获利具有根本意义。如果一个交易者采用系统交易方法进行交易决策活动，
那么系统发出的每笔交易指令的具有相对稳定的获胜概率和期望收益率。这样一来，虽
然交易系统发出的交易指令只具有一个获利的概率，交易系统不能保证每一个交易指令
都能够获利，但是我们知道每一个交易指令的获利率的概率分布，这就使得在系统交易
方法指导下的交易决策成为一种风险型决策。
美国罗伯特交易系统(robotictradingsystems.com)的cooltrade软件让计算机当您
的交易员,为您工作，执行您的命令——什么时候买进卖出，全天不间断。这意味着你
可以全天不断地随着股价的涨跌转手牟利。cooltrade自动交易机器人为您监控市场，
按照您设定的条件选择... 阅读全帖 |
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s****n
发帖数: 2305 | 43 我觉得概率都是忽悠人的。概率是说样本数量很大的时候结果的概率分布，可是对于赌博
这种东西就一把，赢了就是100%，输了就是零 |
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n******s
发帖数: 1523 | 44 你牛。出过一通牌后的概率压根就没法算，你还要加权，这是要死人的。
我打牌几乎不算概率，只会估算下哪种可能更大就跟着感觉走了。即使沉下心来打得时
候，也是更多的分析对家，对手出每张关键牌的时间和顺序。这样可以大致估摸下剩下
的牌是什么分布。
就像上面说的，庄首冲单10多半是死路一条。但很多人还是会这么做，因为对手要是有
KK啥的就打击太大了。不过我几乎从来不这么裸冲，主要是不习惯一上来就把自己的牌
情告诉别人。这么裸冲10透露的信息太多了：主不强，另2门副都还有。
习惯了尽量不透露牌情，这样有利保持压力，让对手摸不准情况，有压迫感。 |
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n*******e
发帖数: 167 | 45 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6998eced0100mil2.html
序
小水瓶，25岁，女，已婚，身体状况：健康。瓶子b，25岁，男，已婚，身体状况：健
康。
小水瓶和瓶子b居住在加州旧金山半岛上，即传说中科技先进人口“稠密”的硅谷，育
有一
孩儿。据说这个地方是全美生活成本第二高的——纽约第一。小水瓶年少一点的时候，
曾天
真地认为这个地方敢那么贵那生活质量应该还是不错的。后来小水瓶发现自己不过犯了
消费
者最常犯的错误之一——有期待了。所以说，这就是人生啊，大家期待不要那么高。
其实，小水瓶对生活的要求还是属于温情而合理的，基本的需要不过遮羞和温饱，万一
有个
病能及时得到治疗。但现实很快让小水瓶发现，有病能及时得到治疗在米帝绝对是个奢
侈的
需要而不是基本的需要，归类为基本需要纯粹是小水瓶从前被社会主义祖国惯出来的错
觉，
一言以蔽之，那就是“很傻很天真。”
譬如，很傻很天真的小水瓶曾经认为有病是可以直接就上医院的，化验结果是可以20分
钟取
的，在医院是走两步就能拿上药的，大出血医生也是会让输血的，心梗了急救车拉一下
是不
会破产的，半夜吊... 阅读全帖 |
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s**e
发帖数: 166 | 46 某男 吹嘘自己交过多位女友， 除了3个星座以外，其他星座的都交过。 请问他有N位
女友的概率是多少？
星座一共有12个，所以N肯定是大于等于9的。请问这个离散分布的概率函数表达式是怎
么样的？
P（N）=？ （N>=9） |
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x********e
发帖数: 35261 | 47 你就想一个饼切八瓣，然后往上面扔香肠。 用角坐标系算落点概率。但是你的条件是
腊肠不重叠，那就不是随机。每片腊肠落点的概率分布取决于之前几片腊肠位置，你怎
么算“任何一片”的概率？ |
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f*****s
发帖数: 3868 | 48 【 以下文字转载自 Piebridge 讨论区 】
发信人: dup (new), 信区: Piebridge
标 题: 在美国找婚姻的概率
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Feb 24 20:15:38 2008), 站内
现在美国的中国留学生总共是65,000人。
平均每年新来学生12,000人，其中男生8,500人，女生3,500人。
平均每一个州是170个男生，70个女生（实际情况，有些州多，有些州少，分布不均）。
如果你是女生，今年28岁，那么你找到中国男生作婚姻对象的概率是多少？
假设，你找的男生年龄是28-34岁之间，而且在同一个州。
那么每个州平均有1190候选人。
这个年龄段的男生，整体单身率为50％，那么还有595人可选。
身高超过170厘米的，有480人。这480人里面，人品好的，占360人。家庭条件好的，
占120人。长得帅的，占40人。愿意来追你的，占10人。能够成功的，占多少人？
自己算算。 |
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g******s
发帖数: 733 | 49 因为数学实在太差,描述不正确之处请勿见笑.在标准的Boltzmann模拟退火中,随机数的
产生服从高斯分布,即
g(x)=T^(-D/2)*exp(-dx^2/T).
当D=1时,g(x)是标准的高斯概率密度函数,其variance(方差?)为sqrt(T/2/pi),对它在
无穷区域积分为1.用matlab中的randn*sqrt(T/2/pi)可以得到g(x).我的问题是
1)当D>1时,g(x)还可以被称为概率密度函数吗?我觉得不可以,因为对它在无穷区域积分
不再为1.
2)用matlab的randn函数怎么能得到D>1时的g(x)?
先谢了! 再说一句, 描述不正确之处请勿见笑. |
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h****f
发帖数: 24 | 50 如果已知两个随机变量的边缘概率密度，还需要知道哪些条件才可求出其联合概率密度
呢，假设不独立。
需要知道协方差或者相关系数吗？
如果这两个随机变量都是高斯分布是不是会容易求出呢？
如果不是高斯呢？ |
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