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概率论,简要数学期望(转载)

时间:2017-02-01 10:54:37      阅读:232      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:vijos   无限   硬币   normal   事件   mit   不难   计数   程序   

概率论(https://ruanx.pw/post/%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%AE%BA.html)

这东西并不难学。
这片博客主要介绍离散概率、连续概率、期望与微积分……

离散型概率入门


计算方法

首先,我们来讨论一个最原始的问题:抛一个质地均匀的硬币,抛中正面的几率是多大?
显然50%50%

那么问题加深一番:抛两个质地均匀的硬币,都抛中正面的几率是多大?
显然25%25%

进一步,抛nn个硬币,全都正面朝上的几率是0.5×0.5×0.5?=0.5n0.5×0.5×0.5?=0.5n.
如何理解这个概率?全部正面朝上,显然要求第一个朝上、第二个朝上……所有的要求都满足的时候,事件就达成了。

由此总结出乘法法则:

考虑将一个事件AA拆成小事件aiai,小事件必须全部发生。 
AA发生的概率为:P(A)=P(a1)×P(a2)×P(a3)?P(A)=P(a1)×P(a2)×P(a3)?


但是乘法法则显然不是万能的。我们总会遇到一些乘法法则不好用的情况。
还是抛nn次硬币。问恰好mm次正面朝上的概率。

这时候乘法法则就不太好用了。你要钦定哪些时候抛中11,大大增加计算量。 
换一种思路。考虑所有可能的情况,共有2n2n中;恰好抛中mm个的情况有CmnCnm种。故总概率是:
P(m)=Cmn2nP(抛中m个)=Cnm2n.

这就是计数法则:

考虑事件所有可能发生的情况总数SS
考虑使得xx成立的情况总数TT
则有:P(x)=TSP(x)=TS


例题:Link的游戏

Link很喜欢提交vijos某道题。他的程序随机生成答案,已知对于每个测试点,正确的几率是0.50.5.共有1010个测试点,求Link通过99个测试点的概率。

考虑所有可能情况共10241024种,其中恰好错掉一个点的情况共1010种。 
故有:P(9)=101024P(通过9个点)=101024.

常识

概率为00的事件可能发生;概率为11的事件可能不发生。
一个例子:从数轴[0,1][0,1]上随机取一个实数,取到0.50.5的概率是00,但是它可能发生。

实际上,在概率论中,一个事件的概率为00,表示它几乎一定不发生。

数学期望


数学期望是指:对于每个可能发生的事件xx,对答案造成w(x)×P(x)w(x)×P(x)的贡献。
其中w(x)w(x)xx的价值,P(x)P(x)xx发生的概率。

计算方法

扔硬币一次。记抛中正面为得一分,反面不得分。求得分的期望。

依据定义,我们可以得到答案: 
- 抛中正面,对答案的贡献是1×0.5=0.51×0.5=0.5
- 抛中反面,对答案的贡献是0×0.5=00×0.5=0.

故最终答案为:E=0.5E=0.5

进一步,我们扔硬币nn次,求得分的期望。 
由于每次抛硬币都会对答案造个0.50.5的贡献,所以E=0.5nE=0.5n.

我们好像发现了世界的奥秘…… 
期望的线性性质:

无论何时,期望总是线性可加的。

有了这个性质,我们可以大大简化计算。 
考虑一个事件,每次尝试都有pp的概率做成。问期望尝试多少次,可以把事情做成。

我们定义“完成度”:完全完成是11,完全不完成是00.那么每次尝试,完成度的期望都是pp
假设期望尝试cc次,则根据期望的线性性质有:cp=1c⋅p=1,故c=1pc=1p.

连续型概率入门


上面的例子,可能发生的事情种类是有限的,我们可以直接枚举所有情况进行计算,例如古典概型。

但是还有些问题,例如几何概型,可能发生的事情种类是无限的!

  • 从数轴[0,1][0,1]上随机取一个实数xx,求xx的期望。
  • 1×11×1的正方形内随机取三个点,求围成三角形面积的期望。
  • ......

面对这种情况,我们已经不能枚举所有的情况,所以开始寄希望于微积分。

考虑黎曼积分的原始形式:将定义域分为很多份,对每一份构成矩形来求面积。
技术分享

假设我们从数轴[0,1][0,1]上随机取一个实数xx,求xx的期望。

我们在[0,1][0,1]nn个等距的点,并且规定只能在这些点上取。那么取到每个点的概率都是1n1n
考虑取xx的价值,显然是w(x)=xw(x)=x.因此第ii个点的价值是1ni=in1n⋅i=in.因此期望是:
E(x)i=1n1nin=ni=1in2=n+12n=12+12nE(x)≈∑i=1n1n⋅in=∑i=1nin2=n+12n=12+12n.

显然,我们将点取得越多,这个结果就越精确。当点取到无限多时,上面的结果已经无限接近于真实情况。故最后的答案是: 
E(x)=limn(0.5+12n)=0.5E(x)=limn→∞(0.5+12n)=0.5.

上面的求解方式已经相当类似于微积分的表述了。类似地,我们总结出一般规律:

对于一个离散型概率,有E=w(x)P(x)[x]E=∑w(x)⋅P(x)⋅[x为合法事件]

对于一个连续型概率,有E=w(x)P(x)[x]E=∫w(x)⋅P(x)⋅[x为合法事件]

微积分博大精深。

概率论,简要数学期望(转载)

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原文地址:http://www.cnblogs.com/L-Memory/p/6359804.html

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