一个类别变量的拟合优度检验 只研究一个类别变量时，可利用卡方检验来判断个类别的观察频数与某一期望频数或理论频数是否一致——卡方拟合优度检验 该检验是利用卡方统计量判断某个类别变量中各类别的观察频数与某一期望频数或理论贫瘦是否一致，也可用来判断各类别的观察频数分
1.初始集合有 \(N\) 个数，每次从中等概率选择一个数 \(x\)，并在集合中删除 \(\le x\) 的数，求将集合删空的期望次数 2.求长度为 \(N\) 的排列 \(P\)，位置 \(i\) 的期望个数满足不存在 \(j<i \land p_j > p_i\)。 这两个问题是等价的，以下是一个感性的证明。 我们只用证明第二种问题的
我记得是2017年开始在博客园写博客，并与当年年底写了这篇17年的年度总结，n年前，我没钱但年轻，我怕n年后我老时，还是一无所成——2017我的收获和反思，在随后的几年的年末，写总结文也已经成为了我的惯例。 我18年的总结文是，2018我跳出了舒适区，发现自己缺的不仅是技术，另外还得探
期望越高，成就便越高吗？ 再看罗森塔尔现象： 罗森塔尔效应，亦称“皮格马利翁效应”、“人际期望效应”，是一种社会心理效应，指的是教师对学生的殷切希望能戏剧性地收到预期效果的现象。由美国心理学家罗森塔尔和L.雅各布森于1968年通过实验发现。一般而言，这种效应主要是因为教师对高成
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录 系列文章目录前言一、建立单刚体动力学模型（近似抽象模型）二、建立单刚体模型的运动方程AX=B（躯干平衡控制器模型）三、使用反馈控制律计算期望的躯干质心加速度和角加
期望和方差的定义与性质 分布函数是对随机变量的概率性质最完整的刻画，而随机变量的数字特征则是对某些由随机变量的分布所决定的常数，它刻画了随机变量（或者说，刻画了其分布）的某一方面的性质。我们在了解某一行业工人的经济状况时，首先关心的恐怕会是其平均收入(即期望)，这给了我
若随机变量 \(X\) 的分布用分布列 \(p(x_i)\) 或用密度函数 \(p(x)\) 表示,则 \(X\) 的某一函数 \(g(X)\) 的数学期望为 \[\tag{1}E[g(X)]=\begin{cases} \displaystyle \sum\limits_{i} g\left(x_{i}\right) p\left(x_{i}\right), & \text {在离散场合} \\ \displaystyle \int_{-
华为要出国产编程语言仓颉了！牛逼 一、访问修饰符 写了十几年的代码，用过很多种语言，Java最长。在对代码封装时，总是有一点遗憾： Java访问修饰符：public、protected、default、private四种，如下类Class2，有四个方法 转载请注明原著：博客园老钟 https://www.cnblogs.com/littlecarry/ C
@(概率论) 文章目录 前言数学期望定义离散型的定义连续型的定义 例题定理推广例题性质例题 方差定义离散型的方差公式连续型的方差公式 公式及其证明定理标准化变量例题标准化变量（0-1）分布泊松分布均匀分布指数分布二项分布正态分布(高斯分布) 切比雪夫不等式性质 协方差及
刷爆数学 CF1515E Phoenix and Computers 梦想从这里开始。 一开始我想的区间dp，结果怎么都过不了样例，最后发现由于操作之间有顺序关系，如果要强行dp还得记录当前区间进行的操作数量。 不过写区间dp的时候我们也可以发现，只要区间的长度相同dp值就是相同的。因此我们可以转化为对长度
一、一维随机变量 1、随机变量 定义： 随机变量的取值随试验的结果而定，在试验之前不能预知它取什么值，且它的取值有一定的概率，这些性质显示了随机变量与普通函数有着本质的差异。随机变量的引人，使我们能用随机变量来描述各种随机现象，并能利用数学分析的方法对随机试验的结果进行深入
前言： 今天在看冯巨的期望总结，不得不说期望题就是妙！！ 代码短短十几行，但思路却千奇百怪！！ 今天就做一下总结（实际上题都没有做完）。 1. 期望公式： 对于互不相容的事件B，一个随机事件A： \[P(A)=\sum_{i=1}^nP(B_i)*P(A|B_i) \]期望公式： \[E(A)=\sum_ip_xx_i \]全期望公式： \[E(Y)=E(E(Y|X))=\s
题意 \(n\) 个点 \(m\) 条边的无向连通图，从 \(1\) 号点开始，每次从出边中随机选一条走，到 \(n\) 号点结束。每次经过一条边权值加上这条边的编号。要求给边从 \(1\) 到 \(m\) 标号，使得期望权值最小。 \(n\le 500,m\le125000\) 题解 两个很有用的 \(trick\) 就把这道题化繁为简了： 用
T1： 发现暴力枚举，由于阶乘与指数增长速度，因此可以枚举 阶乘项数，然而并不能够通过，发现在同一项存在大量冗余枚举 而a，b上下界显然为n开d次方，暴力在范围内Check即可 考场上时间复杂度严重算错，5min想到正解然而被pass，想 到分支log层处理分界点log个位置，以为复杂度是对的，然而实
T1： 惯性思路，想按位考虑，打表找规律或者分析每一位的贡献 正解是比较明显的容斥，考场上一种思路长时间无法做出应 及时更换思路 首先不考虑3的倍数的限制，那么问题转化为n个数or值为t的 方案数，按位容斥即可，枚举至少有i为为0 考虑如何加上3的倍数这一限制，发现二进制下
T1： 询问期望，但是显然的计数题，根据期望的线性性，可以想到转化 问题转化为求每一位的平均值的期望，考虑共有(n * m)!种情况，于是 只需要统计每种情况前i位的和除以总情况即可 打表可以发现为sigma * (n * m - 1)!于是线性处理逆元即可 T2： 最优策略问题考虑策略是什么，对于这
两种分析逻辑 对于业务分析而言，很多方法论中会非常明确的说明，需要先定一个目标，之后才能再进行评价好坏，是否达标，差多少，需要做啥 但是实际工作中，很多分析工作并没有明确的“目标”，而是在一种非常开放的语境下去探索这个新功能/新业务带来的影响。在不断的探索挖掘下，得到一些洞察跟
假设对于第\(i\)个人，他的成绩已经定了下来，为\(g_{i}\)，概率为\(P_{i}\) 剩下的所有人排成一行，信息如下 分数比\(g_{i}\)大的概率：\(\space\) \(\space\) \(\space\) \(\space\) \(\space\) \(\space\) \(\space\) \(k_{1}\) \(\space\) \(\space\) \(\space\) \(k_{2}\) \
Description 一个长为 \(n\) 的排列的花费是使其排好序所要冒泡的次数。 for(int i=1;i<n;i++) if(a[i]>a[i+1]) swap(a[i],a[i+1]); 求随机一个长为 \(n\) 的排列，花费的期望。 Solution 一个显然的做法是枚举花费，然后统计每种花费的排列个数。根据冒泡排序的性质，每
裂开。。。 T1 求逆元见 https://www.cnblogs.com/lytql/p/15021752.html 然后我们考虑期望的线性性，求出每一个点都期望答案的贡献。 一个点被选中的概率其实只和第一个点\(A_1\)和当前点\(A_x\)有关，和其它的\(A\)无关。 T2 前30分随便做。 50： 发现填的数肯定单调不上升。那么之
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/CF1153F 题目大意 在有\(n\)个区间的左右端点在\([0,l)\)范围内随机，求被至少\(k\)个区间覆盖的期望长度。 \(1\leq n,k\leq 2000,1\leq l\leq 10^9\) 解题思路 长度为\(l\)上的数轴上\(2\times n\)个随机点的话期望距离都是\(\f
题目描述： LCP 11. 期望个数统计 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) Java代码： class Solution { public int expectNumber(int[] a) { Set<Integer> set=new HashSet<>(); for(int e:a)set.add(e); return set.size(); } }
链接： P3232 题意： 和上次考试 T4 的简化且无修改一样，经典图上高斯消元求期望。 分析： 要求出每个点的期望出发次数 \(f_i\)，每个点度数为 \(d_i\)，有 \[f1=\sum\dfrac{f_v}{d_v}+1,f_u=\sum\dfrac{f_v}{d_v},f_n=0 \]高斯消元即可。那么一条边 \((u,v)\) 的贡献就是 \((\dfrac{f_u}{
概率 \(DP\) 定义： 概率 \(DP\) 用于解决概率问题与期望问题。 一般般情况下，解决概率问题需要顺序循环，而解决期望问题使用逆序循环 如果定义的状态转移方程存在后效性问题，还需要用到 高斯消元 来优化 同时，也会结合其他转移方式进行考察： \(DP\) 求概率： 这类题目采用顺推，难点是对状态
1、品牌的定义 品牌是符号，将品牌看成是具有区别功能的特殊符号 品牌是形象，品牌是企业或产品在市场及社会公众心中所表现出的个性特征，它体现消费者对品牌的评价与认知 品牌是关系，品牌是产品或企业与消费者之间的关系 多要素的综合，品牌是某一组织在于目标消费者及其他利益关系者建
