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カードが使用中かどうかを示す配列があります。

使用済みのカードがたくさんある場合、ランダムにカードを選ぶのはひどい方法です。

未使用のカードが 3 ～ 4 枚しかない場合、それらを見つけるのに永遠に時間がかかるからです。

私はこれを思いつきました：

デッキがいっぱいの場合はうまくいくと思いますが、2 つの for ループを通過する必要があるため、デッキが空の場合はうまくいきません。

これを行う最も効率的な方法は何ですか?

MySQL に逆ベータ関数を実装する必要があります ( Excel の BETAINVに似ています)。

Wolfram MathWorld のBeta Distributionページで、いくつかの関連資料を入手できます。

MySQL でこの機能の実装をどこから開始するかについての手がかりはありますか?

私は Python が初めてで、SciPy ライブラリも初めてです。SciPy の世界に飛び込む前に、リストにある専門家から質問をいくつか受けたいと思いました。

累積分布関数 (CDF) と確率分布関数 (PDF) の 2 つの統計関数を実行する方法について、誰かが大まかなガイドを提供できるかどうか疑問に思っていました。

私の使用例は次のとおりです。1000 個の浮動小数点値を持つ sampleSpaceList [] があります。私のプログラムで新しい浮動小数点値が生成されたら、sampleList で CDF と PDF の両方を実行し、CDF の値が以下の確率と PDF の確率分布を取得したいと考えています。

もう少し情報

基本的に、私のプログラムには、成功または失敗する可能性のあるイベントがあります。成功した場合は、そのイベントのイベント比率を計算し、しきい値の 1000 に達するまで sampleSpaceList に追加します。しきい値に達したら、次のイベント比率を計算します。そのイベント比が私のシステムで成功するかどうかの確率を取得したいと思います。

私が基本的に取得したいのは、特定のイベント比率の成功確率です。

CDF と PDF のどちらが私の問題に関連するのかよくわからないので、両方の使用方法を学びたかったのですが、いつでも CDF または PDF のいずれかのみを使用してイベントの確率を取得します-比率が成功しています。

重複の可能性:
ユーザーがハイパーリンクをクリックする確率の決定

だから私はウェブページにたくさんのハイパーリンクを持っています。過去の観察から、ユーザーがこれらの各ハイパーリンクをクリックする確率を知っています。したがって、これらの確率の平均と標準偏差を計算できます。

このページに新しいハイパーリンクを追加します。短時間のテストの後、このハイパーリンクを表示した 20 人のユーザーのうち 5 人がクリックしたことがわかりました。

他のハイパーリンクのクリックスルー確率の既知の平均と標準偏差 (これは「事前の期待値」を形成します) を考慮して、ユーザーが新しいハイパーリンクをクリックする確率を効率的に推定するにはどうすればよいでしょうか?

単純な解決策は、他の確率を無視することです。この場合、私の見積もりはわずか 5/20 または 0.25 です。ただし、これは、関連情報、つまり、クリックスルー確率が何であるかについての以前の期待を捨てていることを意味します。

だから私は次のような関数を探しています：

私は数学表記よりもコードに精通しているので、答えは数学よりもコードまたは疑似コードを使用するようにしてください。

次のシナリオの確率方程式を理解する必要があるシナリオを持つ、楽しみのためのアプリをまとめようとしています。

何かを何度も試み、それぞれの試みに成功率があるとします（事前にわかっています）。これらすべての試みを行った後、成功する確率はどのくらいですか？

たとえば、3回の試行があります（すべて個別に実行されます）。

1つ目は60％の成功率であることが知られています。2つ目は、成功率が30％であることが知られています。3番目は75％の成功率であることが知られています。3つすべての試行が行われた場合に成功する確率はどのくらいですか？

いくつかの数式を試しましたが、正しい数式を特定できません。

助けてくれてありがとう！

私は周りを見てきましたが、それを行う方法がわかりません。

最後の段落で次のように述べているこのページを見つけました。

ポアソン分布から取得した乱数の単純なジェネレーターは、次の単純なレシピを使用して取得されます。 x ₁、 x ₂、... が 0 と 1 の間の一様分布を持つ乱数のシーケンスである場合、k は、積 x ₁ · x ₂ · ... · x _k+1 < e ^-λ

二項数を生成する方法を説明している別のページを見つけましたが、ポアソン生成の近似を使用していると思いますが、これは役に立ちません。

たとえば、二項乱数を考えてみましょう。二項乱数は、コインを N 回投げて表が出る回数であり、1 回の投げで表が出る確率は p です。区間 (0,1) で N 個の一様乱数を生成し、p 未満の数を数えると、その数はパラメーター N と p をもつ二項乱数になります。

それを行うためのライブラリがあることは知っていますが、それらを使用することはできません。言語 (この場合は Java) によって提供される標準の均一なジェネレーターのみです。

昨日の授業中に友人にモンティホール問題を説明しようとした結果、Pythonでコーディングして、常に交換すると2/3回勝つことを証明しました。私たちはこれを思いついた：

私の友人は、これがそれを実行するための良い方法であると考えました（そしてそれのための良いシミュレーションです）が、私には疑問と懸念があります。それは実際には十分にランダムですか？

私が抱えている問題は、すべての選択肢がハードコーディングされていることです。

これはモンティホール問題の良い「シミュレーション」ですか、それとも悪い「シミュレーション」ですか？どうして？

より良いバージョンを思い付くことができますか？

2つの独立した正規確率変数の連続同時分布があり（独立変数がX軸とZ軸にあり、従属変数（同時確率）がY軸にあると仮定します）を考えると、 XZ平面、ポイントがその線の片側または反対側に落ちる確率をどのように計算しますか？

より小さな確率セットからより大きな確率セットを生成するにはどうすればよいですか?
これはアルゴリズム設計マニュアルからのものです -Steven Skiena
Q:

等しい確率で {0,1,2,3,4} から数を生成する乱数ジェネレータ (rng04) を使用して、0 から 7 までの数 (rng07) を等しい確率で生成する乱数ジェネレータを記述しますか?

rng04主に2つの出力を合計することに基づいて、約3時間試しました。問題は、その場合、各値の確率が異なることです。4 は 5/24 の確率で発生し、0 の発生は 1/24 です。マスクする方法をいくつか試しましたが、できません。

誰かがこれを解決できますか？

有限集合からランダムな値を取得することに関する この質問は、私に考えさせました...

Y値のセットからX個の一意の値を取得したいという人はかなり一般的です。たとえば、カードのデッキから手を配りたい場合があります。私は5枚のカードが欲しいです、そして私はそれらがすべてユニークであることを望みます。

今、私はこれを素朴に行うことができます。ランダムなカードを5回選び、複製を取得するたびに、5枚のカードを取得するまで再試行します。ただし、これは、大きなセットからの多数の値の場合はそれほど大きくありません。たとえば、1,000,000のセットから999,999の値が必要な場合、このメソッドは非常に悪くなります。

問題は、どれほど悪いのかということです。O（）値を説明してくれる人を探しています。x番目の数を取得するにはy回の試行が必要です...しかし、いくつですか？任意の値についてこれを理解する方法を知っていますが、シリーズ全体でこれを一般化し、O（）値を取得する簡単な方法はありますか？

（問題は、「これをどのように改善できるか」ではありません。これは、修正が比較的簡単であり、他の場所でも何度も取り上げられていると確信しているためです。）