如何让自己在“输”的时候仍然获益?
4、凯利公式是求极值的结果,其中的三个变量是“胜率、赔率和下注比例”。但该公式只在期望值为正时有效,所以赫尔穆特说“只打手牌轮次的12%”(当然德扑还有别的诈唬要素);5、一个不全面的描述~即使期望值相同,貌似胜率比赔率更重要。这也和资本的分配、重复的次数有关;6、在投资中,“胜率”和“赔率”都...
趣题:均匀分布且和为常数的n个变量
这样的话变量又不是均匀分布的了,这将让变量更容易取到中间去,因为X和X太小或太大往往算不出合法的X(下图是Mathematica模拟的结果)。我试图从“n个变量的和的期望值是n/2”出发,证明和为1.5的3个变量不可能均匀分布在0到1之间。不过,最终还是没有找到突破口。在上面n为偶数的情况下,有n/2对不独立的变...
随机误差的统计特性及其估算方法
方差是用来描述随机变量可能值对期望的分散的特征值。随机变量x的方差为x与其期望e(x)之差的平方的期望,记为d(x),即例:两批电池的测量数据1测量数据的分布曲线可以看到两批电池的测量的平均数据相同,但是偏离平均值的结果是不同的,因此,只是期望不能表示出结果的差别,需要引入方差与标准差的概念。显然,第...
【机器学习基础】从贝叶斯定理到概率分布:详解概率论基本定义
离散型随机变量分布常见的有伯努利分布(BernoulliDistribution)、二项分布(BinomialDistribution)、泊松分布(PoissonDistribution)等,而常见的连续型随机变量分布包括均匀分布(UniformDistribution)、指数分布(ExponentialDistribution)、正态分布等。常见的数据类型在解释各种分布之前,我们先看看常见的数据类型有哪些,数据...
随机变量:常见的离散型、连续型随机变量有哪些特点?
这里重点关注泊松分布的平均发生次数(即期望值)=λ,而且后面我们将知道,泊松分布的方差也是λ。4.几何分布:G(p)定义:重复进行随机事件,直到事件发生为止才停下。X为首次发生时共做的事件的次数。每次发生的概率均为p,则X~G(p)概率分布:这里重点注意X的取值最小是从1开始,而不是0,根据定义可以得出。
六西格玛项目测量阶段:概率与数理统计基础
三、数学期望、均值及方差均值(mean)、方差(variance)与标准差(standarddeviation)均为描述数据分布状况的重要指标(www.e993.com)2024年9月21日。均值用来表示分布的中心位置,反映分布的集中情况,用E(X)表示。均值的计算公式为:很多情况下仅了解集中程度是不够的,还必须了解随机变量的离散特征。我们通常使用方差度量分布的离散程度,记方差为Var...
加入联邦学习的客户端设备——随机选择真的好吗?
FL环境中的异构性主要包括:(1)各个客户端设备在存储、计算和通信能力方面存在异构性;(2)各个客户端设备中本地数据的非独立同分布(Non-IdependentlyandIdenticallyDistributed,Non-IID)所导致的数据异构性问题;(3)各个客户端设备根据其应用场景所需要的模型异构性问题。客户端设备存在的这些异构性往往会影响全局...
2016金融专硕各高校真题汇总版_考研真题解析_考研帮(kaoyan.com)
(3)总供给AS=800+150/p,求经济均衡,收入,价格4、已知一国库券面值1000,发行价格800,两年后偿付价1000,求到期收益5、已知一资产组合,含A和B,A的方差为0.16,B方差0.25,AB协方差0.12,A收益2,B收益1,1.求AB相关系数2.当A占50%,B占50%.求组合风险和收益3.求最优资产组合权重...
常用的连续概率分布汇总
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布。正态性检验包括Shapiro-WilkW检验、Anderson-Darling检验(AD-Test)和Kolmogorov-Smirnov检验。
从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石
10个数据点和可能得出这些数据的高斯分布。f_1是均值为10、方差为2.25(方差等于标准偏差的平方)的正态分布,也可以表示为f_1N(10,2.25)。其它曲线为f_2N(10,9)、f_3N(10,0.25)、f_4N(8,2.25)。最大似然的目标是找到最有可能生成已知观察数据分布的参数值。