問題タブ [probability-theory]

因果モデルと有向グラフィカルモデルの違いは何ですか？因果関係と有向確率的関係の違いは何ですか？DirectedProbabilisticModelより具体的には、クラスのインターフェースに何を入れ、クラスに何を入れCausalModelますか？一方が他方から継承しますか？

ウィキペディアからのこの写真には、私が理想的に生成したい種類の関数の良い例があります。

現在、ガウス分布の多項式近似であるアーウィン ホール分布を使用しています。反復回数が多いほど、ガウス分布に近くなります。

とてもいいです。ただし、平均を変えることができるものを用意したいと思います。たとえば、範囲 0 から 10 の間で、7前後の数値が必要だとしましょう。同様に、(この関数を複数回繰り返した場合) 平均は 7 になりますが、実際の範囲は 0 から 10 です。

調べる必要があるものはありますか、それとも標準的なガウス分布でいくつかの凝った数学を行う必要がありますか?

遺伝的アルゴリズムで不均一な確率分布を実装しようとしています。

遺伝的プログラムの実装では、3つの結果を持つ実験があり、各結果には異なる確率があります。たとえば、ある結果の確率が 0.85、別の結果が 0.01、最後の結果が 0.14 だとします。

PS: 最近、それが不均一な確率分布と呼ばれることを知りました。私はそれをJavaで実装していますが、誰でも不均一な確率の背後にある理論を教えてもらえますか? ディストリビューションとそれを実装する Java パッケージ。

問題についてさらに情報が必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。

前もって感謝します！

妥当な時間内にシミュレートする必要がある確率の問題があります。簡単に言うと、確率が異なる既知のコインが 30 枚あります。次に、「ちょうど 12 個が表になる確率は?」または「少なくとも 5 個が裏になる確率は?」などの質問をしたいと思います。

私は基本的な確率論を知っているので、すべて (30 個の x を選択) の可能性を列挙できることはわかっていますが、それは特にスケーラブルではありません。最悪のケース (30 が 15 を選択) では、1 億 5000 万を超える組み合わせがあります。計算の観点からこの問題にアプローチするより良い方法はありますか?

どんな助けでも大歓迎です、ありがとう！:-)

double、float、short、long のランダム値を生成する関数がいくつかあります。データ型を渡す別の関数があり、ランダムな値を返す必要があります。次に、渡されたデータ型に基づいて、その関数で戻り値を選択する必要があります。たとえば、float を渡す場合は、次のものが必要です。

リターンがフロートである確率は 70%、ダブル、ショート、またはロングである確率はそれぞれ 10% です。対応するランダム値を生成するために他の関数を呼び出すことはできますが、最終的なリターンの確率的重みにどのように適合させるのですか? 私のコードは C++ です。

いくつかの指針をいただければ幸いです。

ありがとう。

Aの発生確率が無限に0である場合、それはA補数の発生確率が無限に1であることを意味しますか？

私のcrcが「理想的な」32ビットcrcとどのように比較されるかを判断しようとしています.

そのため、100 万回の完全にランダムなデータ サンプルで CRC を実行し、衝突の量を収集しました。この数を、「理想的な」CRC から期待できる衝突の数と比較したいと思います。

「理想的な」32ビットcrcの予想される衝突を計算する方法を知っている人はいますか?

これは私がコースで解決した問題であり、私の解決策が正しいかどうか疑問に思っていました。私は通常、純粋数学の問題を投稿しませんが、それは計算不可能であり、したがってコンピュータサイエンスの問題であると私は信じています。

あなたは与えられます：

P（S）= 10％

P（Theta1 | S）= P（Theta2 | S）= 96％

P（Theta1ではない| Sではない）= P（Theta2ではない| Sではない）= 98％

そして、通常の公理と確率論の定義以外の情報はありません。

特に、イベントの独立性に関する情報は提供されません。

P（S | Theta1およびTheta2）を計算するように求められます。

これは解決可能ですか？そうでない場合は、計算不能の証拠を提供してください。

おもしろいね

1つの打ち切りデータポイントとさまざまなパーセント打ち切りで打ち切られたデータセットを生成するコードを記述したいと思います。私はいくつかの乱数を生成するために次のコードを持っていますが、検閲されていません

次のコードを使用して、検出限界（lod）値（LOD）がわかっている打ち切りデータセットを作成し、打ち切り値の割合を計算すると、処理するデータセットがあります。

しかし、私がやりたいのは、コンピューターに希望の打ち切り率を提供し、そのlodがその打ち切り率に対応することをコンピューターに検出させることです。lod値を手動で入力することはできますが、打ち切り率が5-95のデータセットを作成する場合は、非常に長い時間がかかります。

目標は、シミュレーション用に打ち切られた割合が異なるさまざまな打ち切りデータセットを作成することです。私は一度に1つのデータセットを実行してきましたが、非常に長い時間がかかります。これがすべて理にかなっている場合はお知らせください。

Rでrbern関数を使おうとしていますが、次のメッセージが表示されます

ライブラリ（Rlab）をロードしようとしましたが、許可されません。間違っていますか？数日は同じ機能をスムーズに使っていたのを覚えています。これについて助けが必要です。