二项分布公式推导

题意:有n人都是仙剑5的fans,现在要在官网上激活游戏,n个人排成一个队列(其中主角Tomato最初排名为m), 对于队列中的第一个人,在激活的时候有以下五种情况: 1.激活失败:留在队列中继续等待下一次激活(概率p1) 2.失去连接:激活失败,并且出队列然后排到队列的尾部(概率p2) 3.激活成功:出队列(概率p3) 4.服务器瘫:服务器停止服务了,所有人都无法激活了(概率p4) 求服务器瘫痪并且此时Tomato的排名<=k的概率. 解法:ans[i][j]表示i个人出于第j个位置要到目的状

例1,为了节约能源,某地区政府鼓励人们拼车出行,采取的措施是在指定的某些高速公路上,载有2人以上的车辆减收道路通行费.为了评价该项措施的效果,随机抽取了未减收路费路段的车辆2000辆,和减收路费路段的车辆1500辆,发现分别有652辆和576辆是两人以上的,这些数据能否说明该措施能提高合乘汽车的比率? 分析: 该案例可以采用二项分布的近似检验方法,设检验 H0: p1=p2 ,      H1: p1≠p2 调用的函数是prop.test(),代码如下: > n <- c(2000,1500)

首先我们要构造一个等比数列,于是设则有. (1)则由已知得 (2) 对照(1)(2)两式得解得 或 .我们取前一解,就会有.设,则有所以数列为等比数列,首项为,公比为所以 .即 (3) 再次构造等比数列,设则有 对照(3)式,可得所以 x=.于是有 设,则有数列为等比数列,首项为,公比为,于是=所以有. 斐波那契数列通项公式推导,布布扣,bubuko.com

CNN公式推导 1 前言 在看此blog之前,请确保已经看懂我的前两篇blog[深度学习笔记1(卷积神经网络)]和[BP算法与公式推导].并且已经看过文献[1]的论文[Notes on Convolutional Neural Networks].因为本文就是讲解文献[1]论文前部分公式的推导过程<这里有一个假设,或许公式是错误的,如有好的理解请留言>. 2 CNN公式推导 卷积神经网络参数求解的过程与上次笔记[BP算法与公式推导]类似,但是在形式上还是有变化的.文献[1]的论文直接给出了参数

7.2 二项分布算法 作者 白宁超 2015年8月15日22:51:38 摘要:本文继统计学几何分布.二项分布.泊松分布研究的深入,基于各种分布基础概念和核心知识介绍之后.就各种分布的实现和真实环境下应用方是目的.在进行一系列相互独立实验,每次既有成功,又有失败的可能,且单次实验成功概率相等.在一系列试验中求成功的次数.这种情况下适用于本算法.本算法中在n次伯努利试验中:试验n次得到r次成功的概率.二项分布的期望.二项分布方差的具体实现. 目录 统计学之离散概率分布的运用 统计学之几何分布.二项

理想的慢反射表面把光线向所有方向均匀的散射,因此,这样的表面在所有观察者看来亮度都一样, 理想的慢反射表面是如此粗糙,以至于向各个方向反射的光线强度都相等. 这样的表面被成为Lambert表面(兰博特), OpenGL固定管线,或者Shader基于这个定律来建模. 1: 先看看慢反射强度跟哪些参数有关系?  , 如图所示: 对于横截面积为A的光束, 其被光束照射的面积是A/[email protected], 也就说明单位面积上,光的强度是以[email protected]系数进行衰减的, 那

KPCA,中文名称"核主成分分析",是对PCA算法的非线性扩展,言外之意,PCA是线性的,其对于非线性数据往往显得无能为力,例如,不同人之间的人脸图像,肯定存在非线性关系,自己做的基于ORL数据集的实验,PCA能够达到的识别率只有88%,而同样是无监督学习的KPCA算法,能够轻松的达到93%左右的识别率(虽然这二者的主要目的是降维,而不是分类,但也可以用于分类),这其中很大一部分原因是,KPCA能够挖掘到数据集中蕴含的非线性信息. 1. 理论部分 KPCA的公式推导和PCA十分相似,只

最近学习了基因组组装的课程,其中在使用kmer估算基因组大小时,讲到了二项分布和泊松分布,课程把它们的由来和关系讲得十分透彻,同时与具体实例相结合,本文再对它做一个总结. 通过这个例子也会真实的感受到数学的神奇,数学公式的变换,奇妙的证明,最神奇的是它的应用,让我想起了一本很有名但我一直都没有去看的书--<数学之美> 正文:二项分布和泊松分布的关系 定义 二项分布:P(X=k)=Cnkpk(1-p)(n-k) 抛硬币,假设硬币不平整,抛出正面的概率为p,那么在n次抛硬币的实验中,出现k次正面的

http://zhangxw.gotoip1.com/ZCL/part2/C11g.htm 概率的二项分布和多项分布 本章用到了概率论中的二项分布和多项分布公式,这里做简要说明. 一个事件必然出现,就说它100%要出现.100%=1,所以100%出现的含义就是出现的概率P=1. 即必然事件的出现概率为1. 二项分布 如果掷一枚硬币,正面向上的结局的概率为0.5 .反面向上的结局的概率也是0.5 .那么出现正面向上事件或者反面向上事件的概率就是0.5+0.5=1 ,即二者必居其一. 如果掷两次硬币