QM4_Probability
Basic Concepts
Probability concepts
Terms
- Random variable
- A quantity whose possible values are uncertain.
- Outcomes
- The possible values of a random variable.
- Event
- A specified set of outcomes.
Properties
- 0 <= P(E) <=1
Events
Odds (赔率)
Odds for the event E
- P(E)/[1-P(E)]
Odds against the event E
- [1-P(E)]/P(E)
Example
- Goven (horse will win the race) = 1/8, what are the odds for or against the horse will win the race?
- Odds for horse will win the race = (1/8) / (1-1/8) = 1/7
- Odds against horse will win the race = (1-1/8) / (1/8) = 7/1
Rule
Multplication rule **
- P(A|B) = P(AB)/P(B)
- P(AB) = P(B)xP(A|B) = P(A)xP(B|A)
- For mutually exclusive enents: P(AB) = 0
- For independent events: P(AB) = P(A)P(B)
Addition rule
- P(A+B) = P(A)+P(B)-P(AB)
- For mutually exclusive events: P(A+B) = P(A)+P(B)
- 含义:
- P(A|B) : 在B发生的条件下A发生;
- P(B|A): 在A发生的条件下B发生;
- P(AB): A发生且B也发生.
Total probability rule (全概率法则)
- 全概率法则, 包含了所有可能发生的情况
- Definition
- explains the unconditional probability of the event in terms of probabilities conditional on the scenarios.
- Formula
- P(A) = P(A|S1)P(S1) + P(A|S2)P(S2)... + P(A|Sn)P(Sn)
- where S1,S2...Sn are mutually exclusive and exhaustive.
- 其实就是乘法法则 P(A|S1)P(S1) = P(AS1)
- 其实就是乘法法则, P(AS1)+P(AS2)+P(AS3)+P(AS1=4)
- P(AS1)= PS1(PA|S1)
- 其实就是乘法法则, P(AS1)+P(AS2)+P(AS3)+P(AS1=4)
Baye's formula (贝叶斯公式)
- Definition
- given a prior probabilities P(A) for an event, if you receiv new information (B), the rule for updating your probability(posterior probability, P(A|B)) of the event.
- forula:
例;
Probability Statistics
Expected value **
- Definition
- the probability-weighted average of the possible outcomes of the random variable(X)
- Calculation
- E(X) = P(X1)X1 + P(X2)X2 ... + P(Xn)Xn
E(x)就是x拔, 求方差也就是在求期望. 期望中的权重变成了这里方差中的概率.
- E(X) = P(X1)X1 + P(X2)X2 ... + P(Xn)Xn
- 其实求方差也是在求加权平均
- 算期望就是算加权平均. 相当于基于概率的加权平均. 所以计算期望需要两个值, probability和value.
Covariance (协方差) ***
- Definition
- A easure of how two variables move together. 两个随机变量变动的方向性.
- Calculation
- Characteristics
- Positive covariance: the two variables tend to move together. 你涨我也涨,你跌我也跌.
- Negative covariance: the two variables tend to move in apposite direction. 你涨我跌.
- Valuses range from minus infinity to positive infinity
- Units of covariance difficult to interpret (比如若是人的平方, 这样的单位没有任何意义)
- Autocovariance is equal to the variance? 这句话怎么理解?
- 协方差是衡量两个变量,所以把(x-x拔)(x-x拔)的其中一个x变成了y. 其实和方差是一样的.
Correlation (相关系数,相关性) ***
- Definition
- A standardized measure of linear relationship between two variables.
- Calculation
分母是标准差, 分子是协方差, 即协方差 / 标准差.
- 例:
- 相关系数 = 协方差 / 标准差, 题目中协方差是0.80, 标准差没有告诉 , 告诉的是variance 0.0036/ 0.0009, 需要开个根号.
- covariance = correlation * 标准差, 即, covariance = 0.80*0.03*0.06 = 0.00144.
- Characteristics
- Values range from -1 (perfect negative correlation) to +1 (perfect positive correlation)
- A correlation of 0 indicates an absence of any linear(straight-line) relationship and doesn't indicate independence (相关系数是0只说明两个变量没有线性关系, 不代表两个变量互不影响. 比如y=x*x,虽然不是线性关系, 但是抛物线)
- The bigger the absolute value, the stronger the linear relationship.
QM4_Probability的更多相关文章
随机推荐
- UML类图简介
概述 设计模式中常常使用UML来表示类与类,类与接口之间的关系,UML类图是设计模式入门必备的技能,感觉各种关系比较多,这里做一下总结. 类与接口的表示 类与接口通常是一个矩形框表示,一般分为3层,第 ...
- C# 如何在PDF文档中创建表格
表格能够直观的传达数据信息,使信息显得条理化,便于阅读同时也利于管理.那在PDF类型的文档中如何来添加表格并且对表格进行格式化操作呢?使用常规方法直接在PDF中添加表格行不通,那我们可以在借助第三方组 ...
- insertion sort list (使用插入排序给链表排序)
Sort a linked list using insertion sort. 对于数组的插入排序,可以参看排序算法入门之插入排序(java实现),遍历每个元素,然后相当于把每个元素插入到前面已经排 ...
- Java 理论与实践: 并发集合类
Java 理论与实践: 并发集合类 DougLea的 util.concurrent 包除了包含许多其他有用的并发构造块之外,还包含了一些主要集合类型 List 和 Map 的高性能的.线程安全的实现 ...
- left join 原理分析
left join 原理分析 [转贴 2006-11-15 16:19:50] 字号:大 中 小 案例分析 user表: id | name --------- 1 | libk ...
- 手把手教你用Jenkins自动发布dotnet core程序
Jenkins部分 首先,我们要有个Jenkins咯,下载链接:https://jenkins.io/download/ 我们安装官网教程安装好jenkins,安装教程略.... 嗯?不是说好手把手么 ...
- mysql 带条件的sum/count 使用技巧
本测试只是简单测试,其用途不在于代替count函数配合where函数进行聚合计算,而是在复杂查询中在sum/count中加入条件,一次性求出不同条件下的聚合结果. 1.插入测试数据如图 2.sum计算 ...
- Day16 Django
学Django之前,先看下http基础,老师的网页地址: web框架 - Yuan先生 - 博客园 http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/7690561 ...
- 0基础一分钟入门Python
这篇文章面向所有想学python的小伙伴(甚至你从没听过编程),这篇文章将会带你以最快的速度入门python.赶快上车,时间来不及了... 一,下载和安装python 1.下载: 1.1 python ...
- flex 访问webservice方法及跨域问题解决
一.flex调用webserivice代码 import mx.rpc.soap.WebService; import mx.rpc.events.FaultEvent; import mx.rp ...