如何让自己在“输”的时候仍然获益?

7、上面的例子里,对冲牺牲了一小部分期望值,换来了一些确定性,体现为在不同结果上的回报分布是均匀的。后面会提及在多次博弈中,这种均匀分布对整体回报的好处。8、案例里下注者随着比赛的进程,对B球队下注对冲风险,以获得稳赢的结果,也算是某种贝叶斯更新,根据新的信息来评估过去的决策和概率权,并更新下注。9...

哈勃常数危机

可以看到,这与4.1.1节的局域宇宙学方差关系(12)式不同,这里与哈勃偏差关联的局域密度不再是观测者的局域密度,而是样本超新星宿主星系的局域密度。因此我们将这种关联称为非局域宇宙学方差。出人意料的是,当利用实际观测数据来直接检验上述非局域宇宙学方差关系时,我们发现观测结果和理论预言也存在不可忽视的冲突...

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...

清华大学《随机过程》教材中的基本概念和研究方法错误

由于正态分布的方差与时间成正比,因此,1000个布朗粒子随时间不断向远离原点的方向扩散。图3布朗粒子位移曲线(1000个)根据随机过程定义,n个布朗粒子在t时刻的位置{x1(t),x2(t),……,xn(t)}就是随机过程定义中的随机变量X(t)在t时刻的状态或取值,单个布朗粒子在t时刻的位移xω(t),ω=1,2,……,n,...

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。

详解丨数据分析常用的知识点大全(烧脑,但是值得学习)

均匀概率分布随机变量x在任意两个子区间的概率是相同的(www.e993.com)2024年11月8日。均匀概率密度函数数学期望方差正态概率分布正态概率分布是连续型随机变量中最重要的分布。世界上绝大部分的分布都属于正态分布,人的身高体重、考试成绩、降雨量等都近似服从。正态分布如同一条钟形曲线。中间高,两边低,左右对称。想象身高体重、考试...

数据挖掘图书:应用随机过程:概率模型导论(第10版) [平装]

2.3.1均匀随机变量2.3.2指数随机变量2.3.3伽玛随机变量2.3.4正态随机变量2.4随机变量的期望2.4.1离散情形2.4.2连续情形2.4.3随机变量的函数的期望2.5联合分布的随机变量2.5.1联合分布函数2.5.2独立随机变量2.5.3随机变量和的方差与协方差2.5.4随机变量的函数的联合概率分布...

ICML 2023 | 你的AI被黑客攻击了吗?如何用期望扰动分数揭秘对抗...

如果仅考虑单个时间的样本score(即去掉EPS定义中的期望),则分布差异的期望和方差会出现大幅波动,进而导致对抗检测的性能对净化过程的timestep十分敏感。为缓解这个问题,本文计算了净化过程中多个timestep时样本score的期望,从而使自然样本与对抗样本之间的分布差异度量更加稳定。

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。

随机误差的统计特性及其估算方法

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,第一批电池的测量数据的分散程度较第二批好,即第一批较第二批方差较小。标准偏差定义为:...