这篇文章通俗地解释了概率论的两个基石函数：概率分布函数、概率密度函数，建议不熟悉的同学，认真阅读。...1 先从离散型随机变量和连续性随机变量说起 对于如何分辨离散型随机变量和连续性随机变量，在贾俊平老师的《统计学》教材中，给出了这样的区分： 如果随机变量的值都可以逐个列举出来，则为离散型随机变量。...在这里，直接引用陈希孺老师在他所著的《概率论与数理统计》这本书中说的： 研究一个随机变量，不只是要看它能取哪些值，更重要的是它取各种值的概率如何！...这句是本文的核心内容，本文的所有概念，包括概率密度，概率分布，概率函数，都是在描述概率！ 2.1 概率函数和概率分布 2.1.1 概率函数 概率函数，就是用函数的形式来表达概率。...对x邻域内的f（x）进行积分，可以求得这个邻域的面积，就代表了这个邻域所代表这个事件发生的概率。
一、公理化定义 即概率的:统计定义、古典定义、几何定义 二、统计定义 1.定义 注:其中（3）运用的是概率的有限可加性 （4） （5） 2....=4·3/(2·1)=6 古典概型的基本模型一、:摸球模型 (1) 无放回地摸球 问题1： 设袋中有4 只白球和 2只黑球, 现从袋中无 放回地依次摸出2只球,求这2只球都是白球的概率....(2) 有放回地摸球 问题2 设袋中有4只红球和6只黑球,现从袋中有放 回地摸球3次,求前2次摸到黑球、第3次摸到红球 的概率....古典概型的基本模型二：球放入杯子模型 (1)杯子容量无限 问题1 把 4 个球放到 3个杯子中去,求第1、2个 杯子中各有两个球的概率, 其中假设每个杯子可 放任意多个球....(2) 每个杯子只能放一个球 问题2 把4个球放到10个杯子中去,每个杯子只能 放一个球, 求第1 至第4个杯子各放一个球的概率.
1.银行排队模拟程序简介： ? 2.算法所需要的数据结构和相当解释说明 ? 3.事件算法运行时的某个状态 ? 初始化 ? 生成随机数后要做的事情 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...，链表里面存放的是事件类型结构体 #include using namespace std; //由于事件表需按事件发生的先后顺序排列， //需经常进行插入动作， //则也采用单链表做存储结构...//每个结点包含两个数据域： //occurTime和nType（分别表示事件发生的时间和事件的类型-1表示新用户，0-3表示客户离开1-4个窗口） struct eventNode { int occurTime...;//事件发生的时间 int nType;//事件处理的类型 eventNode* next; }; class LinkList { private: eventNode pHeader;//...eventList.addNode(eventItem); //判断事件链表是否为空，不为空取出事件链表中第一个事件节点，判断是用户到达事件还是用户离开事件 while(!
事件经常由操作或者通过浏览器功能触发，通过JavaScript也可以触发元素的事件。通过JavaScript触发事件，也称为事件的模拟。...模拟事件的最后一步是触发事件，触发事件使用dispatchEvent方法，所有支持DOM事件的节点都支持该方法。...对于需要模拟鼠标事件，一般只需要传递前3个参数。...可以通过JavaScript代码模拟鼠标事件、键盘事件、HTML事件和变动事件。同时也可以模拟自定义事件。...第5行输出事件的类型为myevent，正是我们自定义的事件。 上面的创建模拟事件的方法在ie8以及ie8以下的浏览器中，并不支持。可以使用以下的代码来模拟事件。
01 离散事件 1、在日常生活中，经常会遇到许多为了维护社会正常秩序而需要排队的情景。这类活动的模拟程序通常需要用到队列和线性表之类的数据结构。...2、部分代码示例 //银行——离散事件模拟、 struct event{ int type,occurtime,money;//type为0，到达；为1,离开窗口；occurtime为0到600...duringtime; timemark=ev2.occurtime; ev2.money=ev1.money; evlistinsert(ev2);//离开事件插入事件表
01离散事件 1、在日常生活中，经常会遇到许多为了维护社会正常秩序而需要排队的情景。这类活动的模拟程序通常需要用到队列和线性表之类的数据结构。...2、部分代码示例 //银行——离散事件模拟、 struct event{ int type,occurtime,money;//type为0，到达；为1,离开窗口；occurtime为0到600...duringtime; timemark=ev2.occurtime; ev2.money=ev1.money; evlistinsert(ev2);//离开事件插入事件表
2.0"); 只有根据DOM2级事件实现这些事件的浏览器才返回true，以非标准方式支持这些事件的浏览器会返回false; 关于document.implementation的其它方法以及它们各自的返回值... 一般化的DOM变动事件 4、HTMLEvents 一般化的HTML事件 DOM3增加了文件事件TextEvent/TextEvents(Gecko)、键盘事件KeyboardEvent/KeyEvents...，如：MutationEvents，可以模拟触发DOMNodeInserted等事件，可惜的是IE中完全不支持这一类的事件(其它浏览器只支持部分或是支持的并不好)。...screenX 事件相对屏幕的X坐标 screenY 事件相对屏幕的Y坐标 clientX 事件相对视窗的X坐标 clientY 事件相对视窗的Y坐标 ctrlKey 是否按下Ctrl键(Boolean...，只在模拟mouseover、mouseout时使用(对应IE中的fromElement、toElement)
估算日常事件概率的软件.jpg 麻省理工学院航空航天系的研究生彭宇和程方与Williams一起，开发了一种软件，允许规划者制定限制条件——比如，沿某条路线行驶的公共汽车应每隔10分钟出现——以及可靠性概率...例如，穿过公共汽车路线任何一英里所需的时间可以用一条钟形曲线来表示概率分布，用概率来表示时间。跟踪所有这些概率，并将它们与路线的每一英里结合，将产生一个巨大的计算过程。...在AAAI，Williams和他的另一个学生Andrew Wang写了一篇论文，描述了如何有效地评估这些情形，以便找到解决规划问题的快速解决方案。...节点表示事件，边缘表示事件必须发生的顺序。每个边缘也有一个相关的权重，表示从一个事件到下一个事件的进展成本-例如，公共汽车在两个站点之间行驶的时间。...如果问题是可解决的，则表示约束的条件的权重将处处大于表示事件之间转换成本的权重。然而，现有的算法在权重不平衡的地方会很快回到图中循环。
在游戏开发中，会经常碰到计算概率的场景 下面的代码就是一个最简单的根据给定概率计算出随机结果的实例 <?...php //a出现的概率是10%，b是20%，c是30%，d是40% $pro = [ 'a' =>10, 'b' =>20, 'c' =>30, 'd' =>40 ]; function proRand...0, $sum - $v); } } return $ret; } echo proRand($pro); 更复杂的可能会在概率之上加上权重
从随机事件说起 回忆我们在学习概率论时的经历，随机事件是第一个核心的概念，它定义为可能发生也可能不发生的事件，因此是否发生具有随机性。...与每个随机事件a关联的有一个概率值，它表示该事件发生的可能性： p(a) 这个概率值必须在0到1之间，22即满足下面的不等式约束： 0<= p(a)<=1 另外，对于一次实验中所有可能出现的结果，即所有可能的随机事件...上面的例子中，随机事件所有可能的情况只有有限种，而且可以用整数对这些随机事件进行编号，如a1,a2,a3...。 然而，有有限就有无限，对于可能有无限种情况的随机事件，我们该如何计算它发生的概率？...一个函数如果满足如下条件，则可以称为概率密度函数： ? 这可以看做是离散型随机变量的推广，积分值为1对应于取各个值的概率之和为1。分布函数是概率密度函数的变上限积分，它定义为： ?...显然这个函数是增函数，而且其最大值为1。分布函数的意义是随机变量的概率。注意，连续型随机变量取某一个值的概率为0，但是其取值落在某一个区间的值可以不为0： ?
：一个事件的概率 = 满足要求的事件数目 / 所有等可能性事件的数目。...如果P(A and B) = 0，则A和B是互斥事件，P(A)和P(B)是互斥概率。 独立事件的组合概率 等概率事件 计算一枚硬币两次投掷出正面的概率。 ...对于独立事件，过去事件发生的概率不影响将来事件的概率。 ...不等概率事件 假设硬币是不均匀的，每次投掷硬币后正面朝上的几率更大，P(H) = 60%，投掷一次硬币就是一个不等概率事件。...： P(H1H2 T3) = P(H1)·P(H2)·P(T3) = 60% × 60% × 40% = 9.6% 可以看出，在独立事件样本中，等概率和不等概率事件并没有差别。
从随机事件说起 回忆我们在学习概率论时的经历，随机事件是第一个核心的概念，它定义为可能发生也可能不发生的事件，因此是否发生具有随机性。...然而，有有限就有无限，对于可能有无限种情况的随机事件，我们该如何计算它发生的概率？...连续型随机变量 把分布表推广到无限情况，就可以得到连续型随机变量的概率密度函数。此时，随机变量取每个具体的值的概率为0，但在落在每一点处的概率是有相对大小的，描述这个概念的，就是概率密度函数。...一个函数如果满足如下条件，则可以称为概率密度函数： image.png 这可以看做是离散型随机变量的推广，积分值为1对应于取各个值的概率之和为1。...分布函数是概率密度函数的变上限积分，它定义为： image.png 显然这个函数是增函数，而且其最大值为1。分布函数的意义是随机变量x概率。
二、单击事件是如何触发的 1....HitTestResult 的收集 那接下来看一下 PointerDownEvent 事件分发分发前， HitTestResult 是如何被收集的。...其实这样一来，我们如何可以触发这个方法就好了，但可惜它是个私有成员方法。...三、模拟事件触发的实现 如下效果所示：通过 模拟点击 可以点击右下角的加号按钮，从而让上面黄色区域内的数字自加；通过 模拟滑动 让列表滑动。这样我们就实现了通过代码来触发手势事件 。...滑动事件的触发 如下，滑动事件的触发关键点在于 tag1 处，通过 for 循环模拟 20 次 偏移量是 20 的向上滑动事件。
为了模拟，我假设学生在每个问题上只掷硬币，我有 n 个学生，50 个问题 M=matrix 令 Xi,j 表示学生 i在问题 j 的分数。让 Si,j 表示累积分数，即 ....这不是通过概率的计算！...点击标题查阅往期内容 R语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态可视化生成GIF动画 01 02 03 04 如果在 j 个问题之后，学生有 25 个正确的答案，那么概率应该是 1——即如果...这意味着如果 Si,j +(50−i+1)概率应该是 0。否则，要计算成功的概率，就很简单了。...它是当成功的概率实际上是 Si,j /j 时，在 50-j 个问题中获得至少 25-Si,j 正确答案的概率。我们认识到二项式分布的生存概率。
文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 1.1 随机试验与随机事件 随机试验: 相同条件可重复...: $P(A)$ 性质: 规范性: 非负性: 可加性 1.5 事件概率 1.5.1 古典概型 性质: 有限可能 等可能 有限可加性: 1.5.2 几何概型 典型问题...1.7.1 条件概率 定义: 在样本空间内, A,B 两个事件, P(B)>0B 已经发生的条件下 A 发生的概率, 记作 P(A|B)....,全概率公式是感冒情况下发烧概率和肺炎情况下发烧概率都已知情况下求总的发烧概率,而贝叶斯公式是已知发烧,求感冒或者肺炎的概率.定理: A_1,A_2,A_3…A_n 是完备事件组,则 P(A_i...):先验概率,易算 P(A_i|B):后验概率,不易算(知道结果,求原因) 1.8 独立性 定义: 事件 A 发生的概率不受事件 B 是否发生的影响.即: P(A|B) = P(A).
I/O 事件。...select 函数就是这样一种常见的 I/O 多路复用技术。使用 select 函数，通知内核挂起进程，当一个或多个 I/O 事件发生后，控制权返还给应用程序，由应用程序进行 I/O 事件的处理。...这些 I/O 事件的类型非常多，比如：标准输入文件描述符准备好可以读。监听套接字准备好，新的连接已经建立成功。已连接套接字准备好可以写。如果一个 I/O 事件等待超过了 10 秒，发生了超时事件。...那么如何设置这些描述符集合呢？以下的宏可以帮助到我们。...第四种情况是套接字有错误待处理，使用 read 函数去执行读操作，不阻塞，且返回 -1。总结成一句话就是，内核通知我们套接字有数据可以读了，使用 read 函数不会阻塞。
即两个事件点在初始时刻的位置相同，后面的花体数字可理解成为delta函数，即只有在两个事件点是同一个事件源时取值。将上式进行变形，写成概率形式，得到下式： ?...式中表示第i/k个事件点是由事件源j造成的概率。那么这个概率如何求？这里又是一个概率问题。...那么使代价函数最小，便得到了最优的速度估计，同时便获得了数据关联的概率。 ? 3、EM框架 文章采用了EM算法求解这个问题：先假设速度v不变，求取关联概率（式6），这是Expectation。...之后保证关联概率r不变，求取最小化式7，获得最小化时的速度，这是Maximization。从而不断迭代，直到（7）的误差足够小停止，认为得到了最优的速度。 那么（7）式如何求解？...重新整理整个EM框架，思路如下：假设速度v，利用式（6）求取关联概率，再利用式（8）（9）求取最佳速度，直到误差函数（7）足够小，得到v。
首先确保你知道什么是概率，如果不懂，看我之前的这个回答： 1 什么是相关事件？ “相关” 的……意思是 受过去事件影响的…，现实生活中有很多事件是相关事件。 这里说一个相关事件的经典案例。...这里雷军说的事情A(小米手机销量)，与事件B(电商只占商品零售总额的10%)，就是相关事件。 2 什么是条件概率？ 相关事件的概率也叫叫条件概率，什么是条件概率呢？...相关事件的概率也叫“条件概率”。条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。 3 如何用决策树表示条件概率 我们通常用决策树来辅助计算。下图我们用决策树来表示刚才的例子。...这里的竖杆"|"来"在事件 A 发生的条件下，事件 B 发生的概率"。换句话说，事件 A 已经发生了，现在事件 B 发生的可能性是多少。...4 如何在生活中应用决策树？ 什么是决策树？ 决策树，就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具，一种寻找最优方案的画图法。 画决策树有三步： 第一步，写出你想要实现的目标。
在工程设计中，它可以模拟材料力学性能、流体动力学等复杂物理过程。在物理学研究中，从粒子物理到天体物理，都可以借助蒙特卡罗模拟进行探索。...此外，蒙特卡罗模拟还在机器学习、计算生物学、运筹优化等领域发挥着重要作用。 蒙特卡罗模拟的过程基本上是这样的： 定义模型：首先，需要定义要模拟的系统或过程，包括方程和参数。...生成随机样本：然后根据拟合的概率分布生成随机样本。 进行模拟：针对每一组随机样本，运行模型模拟系统的行为。 分析结果：运行大量模拟后，分析结果以了解系统行为。...last_price, color = 'b', linestyle = '-') plt.show() 使用高斯分布的 95 百分位数和 5 百分位数 学生t分布拟合收益率 股票价格回报偶尔会出现极端事件...如果极端事件发生的频率超过 5%，分布看起来就会 "变胖"。这就是统计学家所说的肥尾，定量分析人员通常使用学生 t 分布来模拟股价收益率。 学生 t 分布有三个参数：自由度参数、标度和位置。
} this.events[type].push(fn); }; this.click=function(){ //模拟...var myEvent=new Handle(); myEvent.addEventListener("click",function(){ console.log("函数...; }); myEvent.addEventListener("click",method); function method(){ console.log("函数
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