การแลกเปลี่ยนความน่าจะเป็นเป็นตัวแทนของอะไร?


44

ฉันสงสัยว่าการแลกเปลี่ยน P (X = 1) หมายถึงอะไรเป็นพิเศษหรือไม่?


3
อาจมีบางสิ่งที่เกี่ยวข้องกับอัตราต่อรอง
BCLC

1
ทำไม X = 1 ในกรณีนี้ X สามารถเป็นอะไรได้บ้าง
mandata

คำตอบ:


87

ใช่มันมีสเกล1-in-สำหรับความน่าจะเป็น ตัวอย่างเช่นส่วนกลับของ. 01 คือ 100 ดังนั้นเหตุการณ์ที่มีความน่าจะเป็น. 01 มีโอกาสเกิด 1 ใน 100 นี่เป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการแสดงความน่าจะเป็นเล็ก ๆ เช่น. 0023 ซึ่งมีค่าประมาณ 1 ใน 435n


8
+1 นี่เป็นรูปแบบหนึ่งของการวัด "ความประเสริฐ" บางครั้งใช้ในการพูดคุยเกี่ยวกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยาก (คล้ายกับ "น้ำท่วมหนึ่งร้อยปี") เมื่อต้องรับมือกับแง่มุมต่าง ๆ ของการประกันเหตุการณ์ผิดปกติมาตรการต่าง ๆ ที่น่าสนใจ ในกรณีของ P (X = 1) มันอาจจะไม่เกี่ยวข้องเท่าไหร่
Glen_b

15
สิ่งที่เกี่ยวข้องคือจำนวนที่ต้องใช้ในการรักษา ( NNT )
gung - Reinstate Monica

1
ดังนั้นโดยทั่วไปความสัมพันธ์ของความน่าจะเป็นที่หายากคือบางสิ่ง Probability = .0023, rarity = (1 in) 435
Cullub

44

ไม่ได้มีความหมายอะไรทั่วไป (แต่สำหรับความหมายเฉพาะสำหรับตัวแปรสุ่มที่เฉพาะเจาะจงดูคำตอบของ Alex R. ) อย่างไรก็ตาม ลอการิทึมของ11พีถึงฐาน 2 กล่าวคือ1พี คือจำนวนข้อมูล (วัดเป็นบิต) ที่คุณได้รับเมื่อคุณถูกบอกว่าเหตุการณ์ (ของความน่าจะเป็นp) เกิดขึ้น หากเหตุการณ์มีความน่าจะเป็น 1เข้าสู่ระบบ21พี=-เข้าสู่ระบบ2พีพีจากนั้นคุณจะได้รับข้อมูลหนึ่งบิตเมื่อมีคนบอกว่ามันเกิดขึ้น ในคำตอบที่แตกต่างกัน Kodiologist ได้แนะนำว่าถ้ายังไม่มีข้อความที่ถูกเลือกเป็น112ยังไม่มีข้อความหรือ 11พีจากนั้นหนึ่งสามารถพูดได้ว่า1พี

เหตุการณ์ที่น่าจะเป็น พี มีประมาณ 1 โอกาสในการ ยังไม่มีข้อความ เกิดขึ้น

ดังนั้นตั้งแต่การเกิดเหตุการณ์ที่มีโอกาส1 ครั้งในล้านที่เกิดขึ้นบ่งบอกถึงข้อมูลเพียง 20 บิตหรือมากกว่านั้นสำหรับคุณ ใน ASCII! :-)2201061


3
มันคุ้มค่าที่จะชี้ให้เห็นว่านั้นเป็นแบบโมโนโทนิกดังนั้นสำหรับความน่าจะเป็นpและqเราสามารถระบุp > q ได้เข้าสู่ระบบพีQพี>Q1พี1Qเข้าสู่ระบบ1พีเข้าสู่ระบบ1Q
shadowtalker

30

1/พี0.2


ไม่ใช่ proba P (รับหัวใน 5 การวิ่ง) = 1 - P (ไม่ได้หัวใน 5 run) = 1 - (0.8) ^ 5 = 0.67 ... วิธีนี้คุณจะเห็นว่าการวิ่ง 4 ครั้งนั้นเพียงพอแล้ว เพื่อรับโอกาสมากกว่า 50% ในการมองเห็นศีรษะ
David 天宇 Wong

τE[τ]=1/pP(τ=1)=pP(τ=2)=2p(1p)

ฉันคิดออกนี่คือความคาดหวังของตัวแปรสุ่ม X: = จำนวนครั้งที่พยายามจนกว่าจะสังเกตเห็นหัว E (X) = 1 * P (X = 1) + 2 * P (X = 2) + ... = 5
ดาวิด天宇วงศ์

15

P(X=1)

88×1.25=102810=0.810.8=1.25

88×5=4032840=0.210.2=5.00


10

ในบริบทของการออกแบบการสำรวจผกผันของความน่าจะเป็นที่จะถูกรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่างที่เรียกว่าน้ำหนักการสุ่มตัวอย่าง

ตัวอย่างเช่นในตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากรบางคนผู้ตอบที่มีน้ำหนัก 100 คนมีโอกาส 1/100 ที่จะรวมอยู่ในตัวอย่างหรือกล่าวอีกนัยหนึ่งผู้ตอบแบบสอบถามนี้แสดงถึงคนที่คล้ายกัน 100 คนในประชากร


9

ในกลศาสตร์สถิติระบบมีจำนวนมากของพันธนาการและมันเป็นหลักการพื้นฐานว่าสิ่งเหล่านี้จะถือว่าทั้งหมดจะเป็นอย่างเท่าเทียมกันมีแนวโน้ม ความน่าจะเป็นของไมโครสเตรซกลับมาซึ่งกันและกันจึงเป็นไปได้ว่ามีจำนวน microstates และนี่คือชื่อในฟิสิกส์; มันเป็น (สับสน) เรียกว่าน่าจะเป็นทางอุณหพลศาสตร์

บันทึกของความน่าจะเป็นทางอุณหพลศาสตร์คือค่าเอนโทรปีของระบบสูงถึงค่าคงที่

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.