1.巴拿赫的火柴盒问题巴拿赫StefanBanach是20世纪初最重要的数学家之一——如果你对流行数学感兴趣，你就会听说过Banach-Tarski悖论；如果你做过任何严肃的线性代数，你就会知道巴拿赫空间；如果你读过《破解数学》，你就会从苏格兰咖啡馆的章节中认出他的名字。很明显，从以他命名的事物列表中选择了一个不太严肃的例子：巴拿赫的火柴盒问题。这个问题应该并不直接归咎于巴拿赫，这个概率问题主要是想取笑巴拿赫抽了多少烟，更确切地说是关于火柴盒与火柴的问题。 问题描述爱抽烟的数学家巴拿赫教授在左右口袋各放入了一盒火柴，他每次吸烟时，都
如何计算p-value的zscore，反之亦然？例如，如果我的p值为0.95，我应该得到1.96作为返回。我在scipy中看到了一些函数，但它们只在数组上运行z-test。我可以访问numpy、statsmodel、pandas和scipy(我认为)。 最佳答案 >>>importscipy.statsasst>>>st.norm.ppf(.95)1.6448536269514722>>>st.norm.cdf(1.64)0.94949741652589625正如其他用户所指出的，Python默认计算左/下尾概率。如果要确定包含95
如何计算p-value的zscore，反之亦然？例如，如果我的p值为0.95，我应该得到1.96作为返回。我在scipy中看到了一些函数，但它们只在数组上运行z-test。我可以访问numpy、statsmodel、pandas和scipy(我认为)。 最佳答案 >>>importscipy.statsasst>>>st.norm.ppf(.95)1.6448536269514722>>>st.norm.cdf(1.64)0.94949741652589625正如其他用户所指出的，Python默认计算左/下尾概率。如果要确定包含95
列举一个例子问题：根据图（a）给出的条件概率表，求出图（b）中各个节点的概率值。P(B=真)=P(A真)P(B|A=真)+P(A假)P(B|A=假)；P(D=真)=P(BE)P(D|BE)（这里凸显了独立性的特点）=P(D|BE)P(B)P(E)=P(D=真|B=真，E=真)+P(D=真|B=真，E=假)+P(D=真|B=假，E=真)+P(D=真|B=假，E=假)在这里，全概率公式起着重要作用。以上我们已经给出的概率，分为父节点的概率和“在父节点下的子节点的概率，即条件概率”，统称为先验概率，由统计方法或人类经验提前给出。条件概率在计算中起着重要作用。在这里，贝叶斯公式在这里起着重要作用。用自
如何在Python中计算给定均值、std的正态分布概率？我总是可以根据定义明确编码我自己的函数，就像这个问题中的OP所做的那样:CalculatingProbabilityofaRandomVariableinaDistributioninPython只是想知道是否有库函数调用将允许您执行此操作。在我的想象中它会是这样的:nd=NormalDistribution(mu=100,std=12)p=nd.prob(98)Perl中有一个类似的问题:HowcanIcomputetheprobabilityatapointgivenanormaldistributioninPerl?.但我在
如何在Python中计算给定均值、std的正态分布概率？我总是可以根据定义明确编码我自己的函数，就像这个问题中的OP所做的那样:CalculatingProbabilityofaRandomVariableinaDistributioninPython只是想知道是否有库函数调用将允许您执行此操作。在我的想象中它会是这样的:nd=NormalDistribution(mu=100,std=12)p=nd.prob(98)Perl中有一个类似的问题:HowcanIcomputetheprobabilityatapointgivenanormaldistributioninPerl?.但我在
两点分布（0-1分布） X~b(1，p) 二项分布 X~b(n，p) k=0,1,2,...,n指数分布 （参数为） 线性分布 （参数为a、b） 泊松分布 X~ （） k=0,1,2,...,n几何分布
超几何分布是H(nNM)的顺序，其中n表示抽取的数量，N表示总体数量，M表示其中次品的数量。超几何分布将-先后不放回取n个中，求取得的球里面白球的概率=任取n个，然后算里面白球的数量。这两个是相同的。超几何分布中，当抽取的个数n远远小于N的时候，这个时候超几何分布可以近似看做是二项分布，即不放回抽取看作是有放回抽取。即抽n个的不成功率，直接按照二项分布的公式就好了。而当二项分布中的时候，如果二项分布中的n非常大，即实验次数特别多，而成功的概率p很小，当入=np合适的时候，一般n>10，q一般概率密度函数，写范围的时候，最后写其他的范围，使用其他的字眼多一些，F(x)因为需要扣范围，所以其他用的
均值假设检验定义2类错误第1类错误（弃真）：当原假设H0为真，观察值却落入拒绝域，因而拒绝H0这类错误是“以真为假”犯第一类错误的概率=显著性水平α第2类错误（取伪）：当原假设H0不真，而观察值却落入接受域，因而接受H0以假为真常用形式若H0为真，则样本值落入拒绝域{Z>zα/2}的概率是α若样本值落入拒绝域就拒绝原假设H0不拒绝H0，并不意味着H0一定对，只是差异还不够显著，不足以否定H0但其实，光看上面的这些，还是不太懂知识点的用法例未落入拒绝域，所以不能拒绝如果t的绝对值>分位点，那么就是落入了拒绝域，会被拒绝拒绝域的意思就是，满足写出的这个拒绝域公式，就说明落入拒绝域步骤正态分布均值的
今天嫖来的两道题：D.ScoreofaTreeD.ScoreofaTreeD.ScoreofaTreeE.EdgeReverseE.EdgeReverseE.EdgeReverseDDD题是比较离谱的一道题，你在做的时候好像是dp，但是选择的情况太多了，其实对于每一个节点来说，除了叶节点之外，每一个节点的值为000和111的概率都是0.50.50.5，那么最后异或和的概率还是0.50.50.5（为000和111）这样的节点记为AAA类节点，AAA类节点迟早会被BBB类节点所取代，BBB类节点就是一定为000的节点，也就是叶节点，那么一个AAA节点对于总答案的贡献度就是2n−12^{n-1}2n
