r****n
发帖数: 8253 | 1 一个完整的运动（任何的微小位移），是由两部分组成，
第一部分是整体性的波函数在全时空（这一点非常关键也是极难理解的地方）的概率流
密度的内部演化，这个演化是连续性、可逆的以及决定性的，针对这部分来说 ，我们
确实可以说它是“不动”的，因为一个全空间概率分布的电子，它的整体其实就是整个
“全空间”，“全空间”根本就不存在“动”，至少绝不是我们认为的那种物体从一个
位置另一个位置的运动。另外由于叠加性（和其他无穷的波函数彼此叠加到一起，有不
同的纠缠度），也可以说它是“一”，巴门尼德的“存在不动，存在是一”，本质是对
波性本体（波函数）的不完整认识。
第二部分则是在不断的观察测量条件下，全时空和非定域性的波函数随机坍缩后而产生
的粒性本征态不断跃迁性的生灭闪现，这个让潜在的全时空性的整体“运动”在局域时
空上呈现出来，被我们所观察到。这个阶段是非连续和不可逆的，并且还具有随机性。
佛陀所说的生灭无常主要是针对这部分的认识，经验上确实是如此的。但佛陀只认识到
现象的生灭无常，却并没有认识到现象背后的常（一个全时空性的整体存在而且还连续
性演化，无有间断，确实是常），于是导致了理论上众多矛盾问... 阅读全帖 |
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d*****u
发帖数: 17243 | 2 graphical model:基本上能用图表征的model都算
language model:应该是一个应用。
bayesian network: 只是GM的一种，基于变量之间的条件概率
HMM：也可以看成是graphic model的一种，是一种树形的Bayes net
N-gram:就是N阶的Markov chain.其实也可以看成非树形的Bayes net。
Markov Model: 是undirected graphical model的一种。
一个变量的概率分布只取决于其neighbors的取值。
类的 |
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w****h
发帖数: 212 | 3 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
发信人: wmbyhh (wmbyhh), 信区: Mathematics
标 题: 问一个关于convex set的数学问题
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Apr 3 16:06:18 2008)
假如Y是个离散随机变量,其概率分布为P(Y=a_{i})=x_{i}, i=1, 2...n,
已知a_{1}
现在我需要证明x=k*x_{i}+(1-k)*x_{j}也在这个X里，才能知道X是否是convex set.
但是，E(Y^2)=\sum [(a_{i})^2*x_{i}]<=c,x是一个概率，对应一个数a_{x},如何证明x也满足这个条
件呢？ |
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s*******n
发帖数: 1474 | 4 概率上说当然万事皆有可能
但是具体得仔细算一下概率分布
不过未知数太多，现在算不了
所以归根到底还是一个信仰问题 |
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u****u
发帖数: 229 | 5 随意给一个概率密度 函数，怎样写一个程序生成以此函数为概率密度的随机数？
谢谢！ |
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r****o
发帖数: 1950 | 6 indifference curve是指在该曲线上的任何一点用户有着相同的utlity。
那么能否假定用户选择曲线上任何一点的概率相同呢？
举个例子。10000个用户属于同一种类型(即他们的indifference curve相同)。他们消
费apple和banana。假定indifference curves的个数有限(量化)，20条。能否认为每条
indifference curve上面的用户消费概率分布均匀呢? |
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D*******a
发帖数: 3688 | 7 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
发信人: DrumMania (嫑跑，兲), 信区: Mathematics
标 题: 简单概率问题求教。。
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Dec 4 00:24:48 2007), 转信
如果X~N(m,R), sqrt(X'X)是啥分布？
thx |
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l********e
发帖数: 12 | 8 u_1,u_2,..,u_m等m个随机变量，每一个都是离散的均匀分布，取值范围
{p_1,p_2,...,p_n}.
求Pr{u_i>sigma*[u_1+u_2+...+u_(i-1, u_(i+1),...,u_n)]},i是m中任何数
也就是说，我希望求得m个随机变量中有任何一个值大于其馀所有值之和，再乘以常数
sigma的概率.
谢谢指教 |
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d*z
发帖数: 150 | 9 我也是用这种方法呀。
首先我们看给定三个点后，两两连接的大圆将球面分成8块三角形，
其中，第四个点只有落在其中一块同这三个点构成的三角形中心对称的三角形上时，
四个点才无法放在同一个半球面上。那个中心对称的三角形同这三个点形成的三角形全等
，
所以
给定三个点后，随机选择第四个点使四点不在一个半球面上的概率是三个点确定的球面三
角形的面积（如果整个球面的面积是1）
所以现在我们只要计算球面三角形面积的期望值。
而实际上，由于给定三个点后，两两连接的大园将球面分成8块三角形；如果我们取遍所
有的三角形，它们的大圆所确定的三角形正好将每个三角形也取8次，所以一个三角形的
面积的期望值是1/8。
也就是说，最后的概率是1-1/8=7/8。 |
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f********y
发帖数: 47 | 10 E我也记不清了.
大概思路是,你的是离散数据对吧,假设POISSON分布.LAMDA就用那个6个月2个的数据.
然后(Xi/n-lamda)/N^0.5服从N(0,1)根据中心极限定理.然后用N(0,1)表查概率,96.4%差不多. |
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a****d
发帖数: 133 | 11 来自主题: Mathematics版 - 连续型概率 我这有个题目用到连续型条件概率。
你在中午12:00有个约会，你得提前离开办公室。路上花的时间是个随
机变量，均匀分布在[10，30]分钟。每迟到一分钟罚你2$, 离开办公室
的时间每分钟罚你1$。问你什么时候出发使你的期望成本最小。 |
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h****f
发帖数: 24 | 12 如果z=ax+w. a,x,w彼此独立，p(a=0)=1/2=p(a=1),而x,w都是正态分布，
请问z的分布情况，概率密度。 如果要求E(x|z)，是否可行？
这里x,w的1，2次moment都已知,E(w)=0 |
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B********e
发帖数: 10014 | 13 呵呵，你首先要明白D>1代表什么
你想要多维gaussian distribution,还是你纯粹play with D itself.
如果是后者，改系数归一就完了。基本上没啥意义。
得到多维（离散）分布，得看算法里到底怎么用。我猜一般而言你就取
两者pointwise相乘就行了。g1(x).*g2(x)
直观点g1=randn(1,1000)
g2=randn(1,1000)
g=g1.*g2就是一个二维的normal distribution
至于归一什么的（根据你的小d），这个时候进行贝。
概率保留的是以前的民科式印象，大概是不错的，不保证没有细节错误。
请友情批判，团结紧张严肃活泼 |
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M***y
发帖数: 33 | 14 某个试验结果变化较大，得到几百个数据分布在０－３０００之间，如何从已知的这几
百个数据计算任意一个０－３０００之间的数出现的概率？
多谢 |
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I*I
发帖数: 618 | 15 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
发信人: IOI (IOI,OIO), 信区: JobHunting
标 题: 一个概率问题
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jul 24 13:50:32 2007), 转信
变量x服从正态分布N(mu,sigma^2)
那么x^0.5的均值是什么？
进一步（虽然没有被问）x^0.5的方差是什么？
或者x^0.5符合什么分布？ |
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l********e
发帖数: 12 | 16 u_1,u_2,..,u_m等m个随机变量，每一个都是离散的均匀分布，取值范围
{p_1,p_2,...,p_n}.
求Pr{u_i>sigma*[u_1+u_2+...+u_(i-1, u_(i+1),...,u_n)]},i是m中任何数
也就是说，我希望求得m个随机变量中有任何一个值大于其馀所有值之和，再乘以常数
sigma的概率.
谢谢指教 |
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w****h
发帖数: 212 | 17 假如Y是个离散随机变量,其概率分布为P(Y=a_{i})=x_{i}, i=1, 2...n,
已知a_{1}
现在我需要证明x=k*x_{i}+(1-k)*x_{j}也在这个X里，才能知道X是否是convex set.
但是，E(Y^2)=\sum [(a_{i})^2*x_{i}]<=c,x是一个概率，对应一个数a_{x},如何证明x也满足这个条
件呢？ |
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f********g
发帖数: 1 | 18 Task 1:
You are considering to take over a business depending on the turnover in
swiss francs. A sample of 40 business days shows the standard deviation of
571.9. For how many days do you have to extend your sample to secure by 85%
that the deviation is no more than 100?
是什么分布，该如何计算？
27.815 Days (28 days)?
Task 2:
You plan to calculate the standard income of Swiss workers. The average of
100 workers is 70'000 with a standard deviation of 20'000. How many workers,
in addition, do you have to ask |
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l*****f
发帖数: 259 | 19 两个随机变量X1和X2互相独立, 且都服从指数分布, 参数分别是lambda1 和lambda2
1/lambda1+1/lambda2=N, N是常数
想证明这个概率Pr{X1+X2 |
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C*O
发帖数: 389 | 20 一道面试，网上搜到的，看着简单，愣是不会做
请大家帮忙看看
在 0 到 1的均匀分布下独立选取3个数，a,b,c， 代表3条直线段的长度
请问a,b,c能组成一个三角形的概率. |
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D******n
发帖数: 2965 | 21 譬如说吧，X是random variable. f 是一个one to one and onto map from R to R. Y
=f(X)。
照理说这个概率分布的问题吧，对于X和Y应该没什么本质差别，结果X上好好的，Y可能
连个随机变量都算不上，更别说概率密度什么的了。这没道理阿。
虽说外测度解决了测度的问题，但这种情况下还是觉得怪怪的。 |
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o*******w
发帖数: 349 | 22 试图翻译一下你想表述的：
A和Z微粒相碰撞并消失的概率(群体比例)记为pr1, pr1 最终由P1(D_A, D_z..) 给出
B和Z微粒相碰撞并消失的概率(群体比例)记为pr2, pr2 最终由P1(D_B, D_z..) 给出
求，D_B, D_z, D_A, ... 使得 pr1 = pr2 |
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o*******w
发帖数: 349 | 23 为了把问题屡顺咱们一步一步来。
考虑一个粒子，在一个跑道上，从t0时刻开始向前跑（先考虑跑道不动的情况）。由于
粒子的Brownian motion, 在 t 时刻之前可能会出轨(defined as, say, distance of
less than 2.5nm to the edge of the lane)。一旦出轨就消失(annihilated)。
那么可以算出在 t 时刻之前的 annihilation 的概率，pr(D_A, t).
where D_A(t) = ~ a*Sqrt(t)
当 t 无穷时，pr(D_A, inf) = 1，
然后再考虑跑道左右做Brownian motion， 相当于你的Z粒子，D_Z(t) = ~ z*Sqrt(t)
则可算出 t 之前 A 粒子的annihilation 概率 pr1(a, z, t)，
当然也可考虑A 和 Z 之间的距离是一个Brownian motion, 这样就不必单独考虑Z了
同样再算B 粒子，得到 pr2(b, z, t)， 令 pr1(a, z, t) = pr2(b, z, t) 即可。
最后考虑初始位... 阅读全帖 |
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l******r
发帖数: 18699 | 24 两个粒子碰撞消失的概率等于多少？既然是布朗运动应该可以算出来，文献里应该有吧
，结果应该跟P1或P2有关，不知道跟粒子数有关不？我猜应该没关系。粒子消失的比例
应该等于单个粒子消失的概率。所以跟粒子总数无关。 |
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s*****b
发帖数: 106 | 25 请问怎么得来的这个数呀?
根据贝叶斯的思想, 我们只能得到
这个Head概率的概率分布
P.D.F. f(p)=2p; 0 |
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a****9
发帖数: 418 | 26 第二题,
用两个状态的markov chain
S_r 下雨, S_s 天晴
S_r -> S_s 0.6, S_r -> S_r 0.4
S_s -> S_r 0.7, S_s -> S_s 0.3
一年以后的降雨概率, 就相当于求上述MC的极限概率分布 |
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t**g
发帖数: 1164 | 27 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
发信人: ttgg (还在苦苦思索昵称中), 信区: JobHunting
标 题: 请教一道面试题(概率统计)
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Mar 20 14:03:22 2010, 美东)
An investment，each quarter has 16% probability to lose money
each quarter follows i.i.d. normal distribution
Q: what is the probability of losing money by the end of the year?
面试官提示把16%跟normal分布的mean和deviation联系起来
不过我连题目也不甚明白
比如要是Q1 lose money, 然后Q2,Q3,Q4 win money
那么这一整年到底算win还是lose呢？
哪位大虾给解释下
谢谢！ |
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k**y
发帖数: 920 | 28 令一次剪裁结束后长的那段长度为X，第二次剪裁结束后长的那段长度为Y
X是[2.5,5]上的均匀分布，密度为2/5。
P(Y>=3|X=x,x属于[2.5,3])=0
P(Y>=3|X=x,x属于[3,5])= 2(x-3)/x
所以根据全概率公式 P(y>=3)=int_2.5^3 0dx + int_3^5 2/5*2(x-3)/x dx |
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z***e
发帖数: 5600 | 29 这里的underlyer是一个probability weighted payoff: 80% 110 / 20% 90，
看成一个赌局好了，和100% = 100是不一样的，那么市场对underlyer这个
赌局有一个价格，如果正好100的话说明市场更risk averse，更在乎亏钱的
情况。楼下提到的买保险，还有平时大家买Lottery Ticket，都是价格不等于
概率期待值的情况，因为买方和卖方的risk aversion/utility function不一样
Risk Neutral Probability就是使payoff的期待值等于derivative价格的概率分布,
率是
后又
B
到一 |
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s******e
发帖数: 20 | 30 Slutsky's Theorem 在
X_n以分布收敛到X
Y_n以概率收敛到一个常数 的情况下
方可保证结论成立么？ |
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w*******9
发帖数: 1433 | 31 大师是如何刻画这种随机对应的概率分布的？就是你怎么决定谁和谁以多大概率对应的
？这个概念有什么理论或实际的应用例子吗？
Pearson' |
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w*******9
发帖数: 1433 | 32 第一反应：假设你打算在有K个堵塞的时候修理系统，而且第K个堵塞出现的时间是Tk,
那么理论上可以算出从[0, Tk+t]这段时间系统的平均流量(over time)的期望值，可以
选K使得这个期望最大。这个计算会涉及顺序统计量，好不好算得试试才知道。
另外你确定“可以假定每个管道堵塞的概率随时间是一个泊松分布”？it does not
make sense to me. |
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a********7
发帖数: 26 | 33 待字闺中看到的。觉得很有意思。不知道统计的大神们有什么解法？
发信人: dongogogo776 (dongo), 信区: JobHunting
标 题: quant analyst 一道概率的面试题
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jun 23 09:42:24 2015, 美东)
男女两组，各自收入均匀随机分布，样本总数、平均值都一样
现随机抽取男女配对，配对成功的条件是男的收入大于女
配对不成功的男女再继续配对，反复n次
问最后会有多少比例男的始终无法配对成功
要演算 |
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c*****y
发帖数: 542 | 34 我来灌一勺吧……
首先，楼主问题的严格解是
C(60,3000)^-1*[C(20,300)*C(40,2700)+C(21,300)*C(39,2700)+...+C(60,300)*1]
但是显然楼主只要近似解就可以了。这里有几个近似方法：
1. 直接算前几项。前2项就已经可以保证2位有效数字了。
2. 近似成Binomial Distribution。因为60<<3000,可以认为问题是选60个数（可重复
）。 这样就成为p=0.1的binomial distribution。
然后这个问题是求大于20的概率。显然是tail分布（期望是6）。所以直接用normal
distribution近似了算。
如果还需要精确些，可以用Cornish-Fisher。不过我觉得没必要了，呵呵。
我算出来大概是7*10^-7。不知道楼主需要几位有效数字。
对了，不要看不起人，呵呵。虽然我不是生物毕业的也没有转统计。
的。 |
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z********n
发帖数: 59 | 35 谢谢啊 终于有人指导我了
抛去这些不说，我在想，如果我全部的先验都设成均匀分布怎么样，结果肯定会影响很
大吧
我看了Gibbs sampler，我不明白在这个Gibbs sampler里面， 什么是初始状态，什么
是转移矩阵
还有一个问题，如果让你重新设计一次，你会怎么设计呢？
这里面还有一个关键点，"Inspection Paradox",因为这一点，他把所有的时间信息都
加了进来，组成了一个相当大的向量。如果这么说的话，在任何一个时刻进行观察，都
有可能发生"Inspection Paradox"，也就是说所有bayesian概率计算的时候，都可以把
时间信息加进去吗？
再次感谢你！
distribution
covariances. |
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n*y
发帖数: 92 | 36 情报有很多种，板上钉钉的那种有多少？大部分都是概率事件
好比我今天打个电话给NSA，说明年1月在美国境内有恐怖事件，这算不算情报？可信度
呢？概率分布
呢？ |
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s******d
发帖数: 2730 | 37 从数学的角度上来说，一个天平彻底平的概率在任何连续的概率分布下都是0。
所以任何一个天平都不是绝对平的。于是新同学这个说法虽然不是没有exception但是
is right with probability 1。 |
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S*******s
发帖数: 13043 | 38 成大事必须要跟别人不一样，死老爸对人生就是一个很大的扰动，增大概率分布的方差
。无数人死了老爸以后混得比普通人惨，不过他们是不会载入史册的。 |
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m******r
发帖数: 4351 | 39 俗话说：地利不如人和。这句话可以很容易地解释为什么那些起初很弱小的民族或国家
最终却打败了庞然大物的敌手，比如后金对有长城作为屏障的大明。地利的加成虽然可
观，可是如果自己内讧，敌人众志成城，那么地利所带来的加成就被抵消了。
但这话其实是有大问题的。人和是后天属性，而地利却是先天属性。后天属性有范围波
动，比如倍乘数为0-2，服从某概率分布，而先天属性是常数，比如为2。如果运气不好
，同时出现敌方人和属性为大点，而己方人和属性为小点，那么如果有地利这个先天属
性，就能够很大程度上稳定局势。就好比北京户口，有了它高考等于有50分的优势，
WSN不一定能保证后代个个都是学霸，总有某代出现个把平庸之才，那么这时候这个平
庸儿参加高考就可以凭借户口从正常的三本一举跨上一本，然后凭借户口的优势再娶一
个女学霸，下一代很大可能还能翻身。
这么讲来，立国之道，若要能挺数百年，封疆之险太重要了。即使后代不那么优秀，运
气不好遇上土木之变这样的，也能凭借地利顶住。不光中国这样，欧洲也一样。法国有
比利牛斯山、阿尔卑斯山作为南方和西南的屏障，和德国间有阿尔萨斯和洛林的山地，
只有荷兰那块算是一块空挡，算是... 阅读全帖 |
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b*******1
发帖数: 1352 | 41 按相对论的观点，绝对的直线不存在。
按量子力学，力通过势和场来作用，没有准确的方向，只有概率分布。 |
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p*****y
发帖数: 799 | 42 唉，我这个门外汉来回答一下吧。
温度是对一个系宗而言的。说温度只能在宏观物理系统中定义是错误的概念。
单个粒子重复测量很多次（每次都制备到同一个初态)，
可以构成一个很大的时间系宗。
由它的概率分布，可以定义温度。
例如在一个弱磁场下，
如果一个1/2自旋完全没有极化，温度就是无穷大。
如果100%极化到基态，温度就是零。 |
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M**d
发帖数: 4418 | 43 wagmal是概率分布里面的极品啦。众多老将应该没那么极品 |
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M**d
发帖数: 4418 | 44 哪里的人都是有概率分布的啦。你妈妈老是以为来美国的都像我一样，那样是很偏颇的
。我原来也以为来美国的有多么了不起，不过老将队伍给我的视觉冲击太大。想想，在
蒸蒸日上的中国，美国要找反华垫尸人，能找到什么货色？ |
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c*******e
发帖数: 865 | 45 28岁天天熬夜没有现代化妆品的女人会是什么样子？
你现在去上海的KTV和会所里看看，28岁以上的妓女占比有没有10%？这还是有现代美容
品和化妆品的情况下
大数值偏离中间值的概率分布是可以忽略的 |
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c*******e
发帖数: 865 | 46 按照常识来说，绝大多数妓女年龄在19－26岁，如果均值是22.5，那么毫无疑问标准差
接近或不到于2
那么估算一下，28是大于22.5三个标准差左右的，铁定肯定大于2个标准差
正态分布大于两个标准差的概率分布少于5%，三个标准差少于1% |
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c*******e
发帖数: 865 | 47 按照常识来说，绝大多数妓女年龄在19－26岁，如果均值是22.5，那么毫无疑问标准差
接近或不到于2
那么估算一下，28是大于22.5三个标准差左右的，铁定肯定大于2个标准差
正态分布大于两个标准差的概率分布少于5%，三个标准差少于1% |
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S***a
发帖数: 3956 | 48 文明的产生发展必然是一个概率分布，既然有把恒星系完全包住利用太阳能的文明，那
就会有还没能把恒星系完全包住，仍然在到处乱窜的文明。 |
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w****j
发帖数: 6262 | 49 寿命风险对银行不算风险，人寿的概率分布非常稳定，贷款人多，银行很容易控制这个
风险。
主要是房价上的风险，所以美国一般会强制作reverse mortgage的人买保险，一年大约
1%的Balance，accrual到帐上去。最后政府或者保险公司承担风险。
把老头老太赶到街上不现实，所以reverse mortgage都是终身的，死了腾房，搞有限期
的是扯淡，贯彻不下去的。 |
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D******o
发帖数: 115 | 50 有了身份再携家回国, 到底好不好？说严重点赌的是中国的国运.
谁都无法否认,个人的境遇,虽受个人努力的影响,更受大环境的支配. 近7,8年来,中国
的国力不可否认的在上升.而美国在原地踏步和下降。
落实到读书人, 假设你在这边是博后或刚刚拿到AP，而回国可以拿到正教授（拿不到正
教授，个人意见千万不可回国，现在由副到正不是一般的难）
1） 绝对收入：国内年青正教授的实际收入翻了好几倍,与美国AP工资(假设80k)比,
2006年可能只有这边1/10, 2013年大约1/2。
2） 相对收入：衣、食、行国内稍贵一些， 基本持平。房子是个问题，北、上大约
是500万的概念吧。二线省会城市150万左右吧。但是，如果单位可以集资建房、本人又
可以拿到一笔50-60万的安家费，基本房子就是送的。请全时保姆，包吃住约30k/年，
如果每天来个半天，约20k/年，大家应该都请得起，可以把自己从做饭、打扫等家务中
解放出来。在美国的博后、AP恐怕做不到。这一项不好量化，我个人认为国内胜过这边
，特别是请保姆这一块，对生活质量的提升帮助太大了。勉强为之，我觉得国内乘2吧
3） 灰色收入... 阅读全帖 |
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