R编程语言已经成为统计分析中的事实标准.但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易.我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布.虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料.在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量(random variable).随机变量是对一次试验结果的量化. 举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成           Python   1 2 X = {1 如果正面朝上,    

使用Excel绘制F分布概率密度函数图表 利用Excel绘制t分布的概率密度函数的相同方式,可以绘制F分布的概率密度函数图表. F分布的概率密度函数如下图所示: 其中:μ为分子自由度,ν为分母自由度 Γ为伽马函数的的符号 由于Excel没有求F分布的概率密度函数可用,但是F分布中涉及到GAMMALN()函数,而excel是提供GAMMALN()函数的,所以我们可以使用excel中的GAMMALN()函数的运算来计算得到F分布的概率密度函数.(可参见[附录]) 经转换后上述公式为: F(X,df1

声明: 1,本篇为个人对<2012.李航.统计学习方法.pdf>的学习总结,不得用作商用,欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址). 2,由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记,所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料,所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容,如果原作者看到可以私信我,我会将您的帖子的地址付到下面. 3,如果有内容错误或不准确欢迎大家指正. 4,如果能帮到你,那真是太好了. 在之前的介绍中我们已近知道,条件随机场的概率计算问题是给定条件随机场P(Y|X),输入序列x和输出序列y

HMM(hidden markov model)可以用于模式识别,李开复老师就是采用了HMM完成了语音识别. 一下的例子来自于<统计学习方法> 一个HMM由初始概率分布,状态转移概率分布,观测概率分布确定.并且基于两个假设: 1 假设任意时刻t的状态只依赖于前一个时刻的状态,与其他时刻的状态和观测序列无关 2 假设任意时刻的观测只依赖与该市可的马尔科夫的状态,与其他观测,状态无关. 基于此,HMM有三个基本问题: 1 概率计算问题,给定模型和观测序列,计算在模型下的观测序列出现的概率 2 预测

概率计算 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:1   描述 A和B两个人参加一场答题比赛.比赛的过程大概是A和B两个人轮流答题,A先答.一旦某人没有正确回答问题,则对手立即获胜. 所以,两个人比赛的时候在一定程度上靠的是运气,希望自己晚点碰到不会的题目,而对手早点碰到不会的题目. 为了简化问题,我们假设A答对问题的概率为a%, B答对问题的概率为b%,请问最后A.B获得比赛胜利的概率各为多少?   输入 先输入一个整数T,表示有T组测试数据.接下来T行,每行输入两

摘自 1.李航的<统计学习方法> 2.http://www.cnblogs.com/pinard/p/6955871.html 一.概率计算问题 上一篇介绍了概率计算问题是给定了λ(A,B,π),计算一个观测序列O出现的概率,即求P(O|λ). 用三种方法,直接计算法,前向算法,后向算法. 考虑隐马尔可夫模型(一)中的盒子球模型. 假设Q={1,2,3,4}, V = {红,白},在给定λ(A,B,π)的条件下,其中: ,  , 求O=(红,白,红)的概率. 二.直接计算法 说通俗一点,就是暴

程序中经常遇到随机送红包之类的情景,这个随机还得指定概率,比如10%的机率可以得到红包.那么java怎么实现一个简单的概率计算了,见如下例子: int randomInt = RandomUtils.nextInt(1,101); if(randomInt <= 10){ //100里面1个数,小于等于10的概率就是10% //do something } RandomUtils工具类是commons-lang3包里面的 <dependency> <groupId>org.a

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 问题描述 生成n个∈[a,b]的随机整数,输出它们的和为x的概率. 输入格式 一行输入四个整数依次为n,a,b,x,用空格分隔. 输出格式 输出一行包含一个小数位和为x的概率,小数点后保留四位小数 样例输入 2 1 3 4 样例输出 0.3333 数据规模和约定 对于50%的数据,n≤5. 对于100%的数据,n≤100,b≤100. 2 解决方案 下面代码在系统中运行评分为90分,第五组数据无法通过,我用同版本的C代码运行(PS:具体参见文末

写了一个抽奖的jquery插件和计算概率的方法, 结合起来就是一个简单的概率抽奖, 不过实际项目中基本不会把抽奖概率的计算放在前端处理~. demo lottery.jquery.js $.fn.extend({ lottery: function(conf) { var def = { lotIndex: 0, // 抽中的索引 item: "li", onClass: "on", speedStart: 50, // 初始速度 speedEnd: 400, //

公式很好推,表示被高中生物遗传概率计算虐过的人 这个公式简直不需要动脑 #include<cstdio> using namespace std; int main() { double a, b, c; while(~scanf("%lf%lf%lf", &a, &b, &c)) { double ans = (a * b + b * (b - 1)) / ((a + b) * (a + b - c - 1)); printf("%.5l

算法提高 概率计算 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 生成n个∈[a,b]的随机整数,输出它们的和为x的概率. 输入格式 一行输入四个整数依次为n,a,b,x,用空格分隔. 输出格式 输出一行包含一个小数位和为x的概率,小数点后保留四位小数 样例输入 2 1 3 4 样例输出 0.3333 数据规模和约定 对于50%的数据,n≤5. 对于100%的数据,n≤100,b≤100. import java.io.IOException; import java.util.Sca

Hash是把锋利的刀子,处理海量数据时经常用到,大家可能经常用hash,但hash的有些特点你是否想过.理解过.我们可以利用我们掌握的概率和期望的知识,来分析Hash中一些有趣的问题,比如: 平均每个桶上的项的个数 平均查找次数 平均冲突次数 平均空桶个数 使每个桶都至少有一个项的项个数的期望 本文hash的采用链地址法发处理冲突,即对hash值相同的不同对象添加到hash桶的链表上. 每个桶上的项的期望个数 将n个不同的项hash到大小为k的hash表中,平均每个桶会有多少个项?首先,对于任意

题意:猎人A和B要进行一场比赛.现在有两个猎物老虎和狼,打死老虎可以得X分,打死狼可以得Y分.现在有两种情况: (1)如果A与B的预定目标不同,那么他们都将猎到预定的目标. (2)如果A与B的预定目标相同,A杀死目标的概率为P,B杀死这个目标的概率为1-P.接着他们将猎取第二只猎物,概率同上. 现在A知道B选择老虎作为他的首目标的概率为Q,B选狼作为首目标的概率为1-Q.所以A必须选择他的首目标,来使得他的期望分数最高. 析:分情况讨论么,首先选Tiger,再选Wolf,看看哪个大,就选哪个,比

开始的时候我没有考虑1/2的概率,直接一波组合数,然后WA 后来去看题解发现我们可以反过来想,求最后两个人不一样的情况 这个时候肯定会抛到最后的 所以每一种可能就是(0.5)^(n - 2),然后一共有C(n-2,n/2-1)种 乘起来就ok了. 但是这样会超时而且结果太大 所以我们可以尝试递推 通过计算可以发现d[i+2] = d[i] * (i-1) / i 所以就递推出所有值然后直接输出就好了. #include<cstdio> #define REP(i, a, b) for(int

Coding Contest Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 5968    Accepted Submission(s): 1413 Problem Description A coding contest will be held in this university, in a huge playground. Th

题面: You are given a 3D grid, which has dimensions X, Y and Z. Each of the X x Y x Z cells contains a light. Initially all lights are off. You will have K turns. In each of the K turns, .... 题意: 一个大立方体里面选择k次小的立方体,将小的立方体里面灯泡的开关按一下,问最后的小灯泡亮起的个数期望 思路: 单独

题意:给一棵有根树,从根节点深搜,每次随机走,问每个点的dfs序的期望是多少 分析:对于每一个点,它的所有祖先节点dfs序肯定在它之前,它所在的子树的节点一定在它后面, 剩下的是既不是子树又不是祖先的节点,可能在它之前,也可能在以后,这里面每个点在它之前的概率为0.5 也就是针对当前点,课变序列式呈对称态势的,所以最终期望是在中间 即:ret[u]=(n-son[u]-ancestor[u])/2+depth[u];这里的son[u]包括u #include <cstdio> #include

以9元组来代表当前状态,每一元是每一堆剩下的牌数 枚举当前状态所有可以拿掉牌的情况,然后递归下去求 概率,当牌拿完的时候概率为1 那么这里的实现非常的秀,用到了vector来代表9元组 然后还用到了map来实现记忆化搜索 #include<cstdio> #include<vector> #include<map> #define REP(i, a, b) for(int i = (a); i < (b); i++) using namespace std; ch

这道题不能凭感觉做了.要套公式 r个人买了东西叫事件E, 第i个人买东西的概率叫做事件Ei 求得是P(E|Ei), 则P(E|Ei)= P(E|Ei)/ P(E) 那么P(E)可以枚举求得, 用递归求排列,然后把每一种 排列的概率加起来就是总的概率 然后 P(E|Ei)就是要求在排列中当前这个事件会发生 所以可以发现在递归过程中可以同时求P(E|Ei)和P(E) 所以一遍枚举就ok了 Select Code #include<cstdio> #include<cstring> #d

小学数学问题 记得分数比较的时候可以交叉相乘(同号) #include<cstdio> #include<cstring> #define REP(i, a, b) for(int i = (a); i < (b); i++) using namespace std; int main() { char s[105]; while(~scanf("%s", s)) { int n = strlen(s), num = 0, k = 0; REP(i, 0,

#include <iostream> using namespace std; //概率计算PI int main() { ; double val; int i; ; i<; i++) { double x = (double)(rand())/RAND_MAX; double y = (double)(rand())/RAND_MAX; if ( (x*x + y*y) <= 1.0 ) { inside++; } } val = (double)inside / i; pr