标签:积分 线性 splay 概率 公式 math 期望 strong 题意
将样本分成若干个不相交的部分B1,B2,...,Bn,则P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2) P(B2)+...+P(A|Bn)*P(Bn)。(P(A|B)是指在B事件发生的条件下,事件A发生的概率。
使用全概率公式的关键是“划分样本空间”,只有把所有可能不重不漏地进行分类,并算出每个分类下事件发生的概率,才能得出该事件发生的总概率。
简单地说,随机变量X的数学期望EX就是所有可能值按照概率加权的和。
比如一个随机变量有1/2的概率为1,1/3的概率为2,1/6的概率为3,则这个随机变量的数学期望为11/2+21/3+3*1/6=5/3.
(1)期望的线性性质:E(X+Y)=EX+EY。
(2)全期望公式:E(Y)=E(E(Y|X))
(证明需用到微积分,暂时放一放)
题意:有k只麻球,每只活一天就会死亡,临死之前可能会生出一些新的麻球。具体来说,生i个麻球的概率为Pi。给定m,求m天后所有麻球均死亡的概率。注意:不足m天时就已全部死亡的情况也考虑在内。
分析:由于每只麻球独自存活,只需求出一开始只有1只麻球,m天后全部死亡的概率f(m)即可。由全概率公式有:
\[
f(i)=P_0+P_1*f(i-1)+P_2*f(i-1)^{2}+P_3*f(i-1)^{3}+...+P_{n-1}*f(i-1)^{n-1}
\]
其中Pj*f(i-1)^j的含义是这只麻球生了j个后代,他们在i-1天后全部死亡的概率。
最终答案应为f(m)^k。
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