問題タブ [probability-theory]

非 iidデータに関するいくつかの論文を読みました。ウィキペディアに基づいて、私はiid (独立した同一の分散型) データが何であるかを知っていますが、非 iidについてはまだ混乱しています。私はいくつかの調査を行いましたが、明確な定義と例を見つけることができませんでした. 誰かがこれについて私を助けることができますか?

ゲームのパーセンテージ ベースの確率を作成しようとしています。たとえば、アイテムのクリティカル ヒットの確率が 45% の場合、100 ヒット中 45 ヒットがクリティカルになることを意味する必要があります。

まず、簡単なソリューションを使用しようとしました。

しかし、たとえば 48% の確率で 100 回反復すると、100 のうち 40-52 が得られます。49、50、51 についても同様です。したがって、これらの「パーセント」の間に違いはありません。

問題は、たとえば 50 のパーセンテージを設定し、厳密にランダムに 100 のうち 50 を取得する方法です。 アイテムとの出会いのチャンスを増やすきっかけとなる、レアアイテムの発見確率にとって非常に重要なことです。したがって、1% のバフは賢明です。

私の悪い英語でごめんなさい。

医師によると、仰向けに寝た状態で頭を右に回すことが多い赤ちゃんは右利き、逆に左に曲がることが多い赤ちゃんは左利きと言われています。ベイビー・アリーは主に頭を左に向けました。人口の90％が右利きであることが知られています。

この方法の精度が 90% の場合、Allie が右利きである確率は? Boolean rv TR を使用して、赤ちゃんが頭を右に向けていることを意味し、Boolean rv RH を使用して、赤ちゃんが右利きであることを意味します。

私の答え: P(RH | TR) = 0.9 および P(RH ではない | TR ではない) = 0.9 P(RH) = 0.90 P(RH(Allie)) = P(RH | TR ではない) = 1 - P(RH ではない) | TR ではない) = 0.1

上記は正しいですか？

モバイル ワイヤレス ネットワークのシャドウイングと高速フェージングをモデル化しようとしています。高速フェージングの場合、レイリー フェージングは​​使用する妥当なモデルです。チャネル応答のエンベロープはレイリー分布になります。この確率変数を R と呼ぶと、確率密度関数 (PDF) は次のようになります。

PR(r) = ((2r)/Ω)*exp(-r^2/Ω)、r >= 0、Ω = 2σ^2

http://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_fadingを参照して、適切に記述された方程式を確認してください。

それで、私はPDFを持っています。今、そこから確率変数を取得する方法を考えていますか?

私はこれらの質問を見てきました：

Rubyで確率分布に適合する数値の配列を生成しますか?

確率分布による乱数の生成

しかし、私はまだそれを行う方法がわかりません。PDFを理解するのに永遠に時間がかかりました.Javaで特定のPDFで確率変数を取得する方法を誰かが知っていれば、それは大歓迎です!

私は、並列または直列の一連の独立した小さなタスクによって大きなタスクが完了するシミュレーションに取り組んでいます。小さいタスクの完了時間は、平均時間が「t」、分散が「v」の正規分布に従います。このタスクが連続して繰り返される場合、新しい合計時間分布よりも「n」回言うと、平均 t*n と分散 v*n で正常になることは理解していますが、平均と分散がどうなるかはわかりません。同じタスクのセットが同時に/並行して実行される場合、prob stat クラスからしばらく経っています。並列に実行されるこれらの独立した正規分散タスクの「n」の新しい時間分布を見つけるための良い/高速な方法はありますか?

私は次のテーブルを持っていますが、以下の依存関係があります：

そして、の同時確率テーブルを作成したいと思いますP(M,P,W,B)。これは次のようになります（もちろん、以下のテーブルは私に与えられていないと想定できます。これは、この質問の回答から取得されます）：

誰かがの同時確率テーブルを作成する方法を説明できますかP(M,P,W,B)？

感謝します

ここで、同等性によって、つまり、両方のケースで分布（テーブル全体）が等しくなりますか???

2つの配列リストがあり、最初の配列の要素を2番目の配列リストの要素にリンクしたいと思います。要素には、Aなどのプロパティがあります。

条件は次のとおりです。element.getA（）の値が高い最初の配列の要素は、Aの値が低い2番目の配列の要素とリンクすることを優先します。

偏った確率に従って要素を選択するために、累積確率を計算してから、次のようなことを実行できることを理解しています。信頼に比例する確率でノードを選択する

これがより明確かどうかを見てみましょう。優先的なアタッチメントメカニズムについて考えてみましょう。その場合、ノードは、選択したノードの次数に応じて増加する確率で別のノードにリンクします。優先アタッチメントをハックして、ノードが別のノードをリンクする確率を、2番目のノードのプロパティだけでなく、最初のノードのプロパティにもバイアスしたいと思います。そして、これを逆にしたいと思います。たとえば、小さなノードは大きなノードをリンクすることを好み、大きなノードは小さなノードをリンクすることを好みます。

よろしく、シモーネ

たとえば、集合 S = {0, 1, 2, 3} から乱数を取得したいとします。しかし、各数値が同じ確率 (25%) で表示されるのではなく、数値ごとに異なる確率、たとえば {50%, 30%, 20%, 10%} とします。これをどのようにコーディングしますか？Java または C# (私は C# の方が好きです)。

によるとBirthday paradox：

データベースに適用した場合（間違っている場合は修正してください）：UNIQUEハッシュデータをデータベースに保存する必要があり、365の一意のハッシュ値を生成できるハッシュアルゴリズムがある場合、データが衝突する可能性は50％です。最初の23個のデータエントリの後に発生し、最初の75個のデータベースエントリの後に衝突する可能性は99.9％（！）です。

アルゴリズムが生成できる一意のハッシュの量とデータエントリの量は指数関数的に増加する可能性がありますが、衝突の確率は同じままです。これでいいの？

（Eコマース用の）トランザクションを含む巨大なテーブルがあり、フィールド「領収書」が一意に設定されています。そして、実際のレシート番号は私を悩ませているものです。

レシート番号の例：BHF2Z47E大文字のみAZ / 0-9、長さ8記号。

アップデート：

誕生日のパラドックス