参考回答:
function g(x)
{
int v = f(x) + f(x)>0?0:1;
if(v==0)
{
return 0; //1.f(x),f'(x)同时为0
}
else if(v==2)
{
return 1; //2.f(x),f'(x)同时为1
}
else
{
g(x); //3.f(x),f'(x)一个为0一个为1,重新生成随机数
}
}
新的rand函数中:调用一次,while循环的期望次数是2。
我们重新回到对单随机变量分布的研究。描述量是从分布中提取出的一个数值,用来表示分布的某个特征。之前使用了两个描述量,即期望和方差。在期望和方差之外,还有其它的描述量吗? 斜度 值得思考的是,期望和方差足以用来描述一个分布吗?如果答案是可以,那么我们就没有必要寻找其它描述量的。事实上,这两个描述量并不足以完整的描述一个分布。 我们来看两个分布,一个是指数分布: $$f(x) = \left\{ \b
我有碱基错配的DNA扩增子,这可能会在PCR扩增过程中出现。我感兴趣的是,给定每个碱基的错误率、错配数和扩增子中碱基的数量,序列包含错误的概率是多少。 我偶然看到一篇文章[Cummings,S.M.et al(2010).群体遗传分析中PCR、克隆和测序错误的解决方案.保守遗传学,11(3),1095-1097.DOI:10.1007/S10592-009-9864-6]提出了在这种情况下计算概率
随机变量的函数 在前面的文章中,我先将概率值分配给各个事件,得到事件的概率分布。 通过事件与随机变量的映射,让事件“数值化”,事件的概率值转移到随机变量上,获得随机变量的概率分布。 我们使用随机变量的函数,来定制新的随机变量。随机变量的函数是从旧有的随机变量到一个新随机变量的映射。通过函数的映射功能,原有随机变量对应新的随机变量。通过原有随机变量的概率分布,我们可以获知新随机变量的概率分布。事件,
概率 概率论研究随机事件。它源于赌徒的研究。赌博中有许多随机事件,比如投掷一个骰子,是否只凭运气呢? 赌徒逐渐发现随机事件的规律。投掷两个骰子是常见的赌博游戏。如果重复很多次,那么总数为2的次数会比总数7的次数少。这就是赌徒把握到的规律:尽管我无法预知事件的具体结果,但我可以了解每种结果出现的可能性。这是概率论的核心。 “概率”到底是什么?这在数学上还有争议。“频率派”认为概率是重复尝试多次,某种
描述量 描述随机变量最完备的方法是写出该随机变量的概率分布。然而,正如我们在前面章节看到的,概率分布的表达往往都比较复杂,信息量很大。这如同我们购置汽车的时候,一辆汽车的全面数据可以说是海量的,比如汽车尺寸,油箱大小等等。我们选择一辆汽车时,往往只使用有限的几个具有代表性的量来代表汽车的主要特征,比如排气量,最大马力。我们信赖这几个量,因为它们可以“粗糙”的描述汽车的主要性能。这些量是汽车全面数据
本文向大家介绍python 计算概率密度、累计分布、逆函数的例子,包括了python 计算概率密度、累计分布、逆函数的例子的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 计算概率分布的相关参数时,一般使用 scipy 包,常用的函数包括以下几个: pdf:连续随机分布的概率密度函数 pmf:离散随机分布的概率密度函数 cdf:累计分布函数 百分位函数(累计分布函数的逆函数) 生存函数的逆函数(1 - c