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遇到挫折的时候,请凝视它 (转载)
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遇到挫折的时候,请凝视它 (转载)# Joke - 肚皮舞运动
l*u
1
随机数服从[0,1]连续均匀分布,先取一个数A1,再取一个数A2,如果A2比A1大就停止
。如果A2比A1小就继续抽出数A3,然后和A2比较。如果A3比A2大,停止,否则继续抽下
一个数。
求结果的期望。也就是已经抽出所有数字的期望值。
多谢各位解答。
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z*1
2
中南大学开版成功,请校友去灌水
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f*r
3
【 以下文字转载自 Stock 讨论区 】
发信人: chinagogogo (吃拿走 (闷声才能发大财)), 信区: Stock
标 题: 遇到挫折的时候,请凝视它 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Sat May 4 07:50:25 2013, 美东)
发信人: wyiqin (QQ), 信区: Sex2
标 题: 遇到挫折的时候,请凝视它
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 3 22:19:32 2013, 美东)
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t*d
4
2/3
二维积分

随机数服从[0,1]连续均匀分布,先取一个数A,再取一个数B。如果B比A小,则继续。
后一个数和前一个数比较。
如果B比A大就停止。求结果的期望。
多谢各位解答。

【在 l*********u 的大作中提到】
: 随机数服从[0,1]连续均匀分布,先取一个数A1,再取一个数A2,如果A2比A1大就停止
: 。如果A2比A1小就继续抽出数A3,然后和A2比较。如果A3比A2大,停止,否则继续抽下
: 一个数。
: 求结果的期望。也就是已经抽出所有数字的期望值。
: 多谢各位解答。

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s*r
5
Cong

【在 z****1 的大作中提到】
: 中南大学开版成功,请校友去灌水
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w*p
6
单身女性怎么办?
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w*y
7
没看懂‘结果的期望’ 是什么意思, 什么东西的期望?

【在 l*********u 的大作中提到】
: 随机数服从[0,1]连续均匀分布,先取一个数A1,再取一个数A2,如果A2比A1大就停止
: 。如果A2比A1小就继续抽出数A3,然后和A2比较。如果A3比A2大,停止,否则继续抽下
: 一个数。
: 求结果的期望。也就是已经抽出所有数字的期望值。
: 多谢各位解答。

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i*0
8
找博导借用一下不就行了
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l*u
9
能详细说说吗?
如果第二个抽出来的数比第一个小,还要继续抽,直到抽出比前一个大的数为止。这个
怎么转化成二维积分?

【在 t****d 的大作中提到】
: 2/3
: 二维积分
:
: 随机数服从[0,1]连续均匀分布,先取一个数A,再取一个数B。如果B比A小,则继续。
: 后一个数和前一个数比较。
: 如果B比A大就停止。求结果的期望。
: 多谢各位解答。

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h*e
10
那能长能短这点就达不到了呀。

【在 i*****0 的大作中提到】
: 找博导借用一下不就行了
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l*u
11
是已经抽出所有数字的期望值。

【在 w***y 的大作中提到】
: 没看懂‘结果的期望’ 是什么意思, 什么东西的期望?
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t*d
12
2/3,刚才忘了乘以密度
我觉得就是在求E(B|B>A)
如果把A作为x轴,B作为y轴,那么(x,y)点会落在一个倒三角中,就是正方形的上面一半
密度为2
那就是求在这个三角中y的期望

【在 l*********u 的大作中提到】
: 能详细说说吗?
: 如果第二个抽出来的数比第一个小,还要继续抽,直到抽出比前一个大的数为止。这个
: 怎么转化成二维积分?

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l*u
13
为什么密度是2?
还有这个是只要后一次比前一次小的话就继续抽,直到抽到比前一次大的为止。可能我
没写清楚。

一半

【在 t****d 的大作中提到】
: 2/3,刚才忘了乘以密度
: 我觉得就是在求E(B|B>A)
: 如果把A作为x轴,B作为y轴,那么(x,y)点会落在一个倒三角中,就是正方形的上面一半
: 密度为2
: 那就是求在这个三角中y的期望

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s*n
14
码工怎么可能回二重积分
你自己些个程序算一下5分钟的事情。
事实上答案简单的多哦

【在 l*********u 的大作中提到】
: 为什么密度是2?
: 还有这个是只要后一次比前一次小的话就继续抽,直到抽到比前一次大的为止。可能我
: 没写清楚。
:
: 一半

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l*u
15
这个不是程序题。要求计算过程的。T.T

【在 s*****n 的大作中提到】
: 码工怎么可能回二重积分
: 你自己些个程序算一下5分钟的事情。
: 事实上答案简单的多哦

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u*o
16
是不是求一个底和高都是1的三角形的CENTROID?
那样的话结果也是2/3。
EXPECTATION应该是FIRST MOMENT, SD是SECOND MOMENT,
所以这个求EXPECTATION的应该就是求FIRST MOMENT OF TRIANGLE,就是那个CENTROID的
COORDINATES
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s*n
17
A得期望是0.5
B得期望是.5 * (1-a)
考虑到0 1对称型就是a
得一半那么可以提出来,最后结果是.25

【在 l*********u 的大作中提到】
: 这个不是程序题。要求计算过程的。T.T
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l*u
18
前两个的数应该是你说的这种情况吧。但是还有继续抽的可能。就是第三个数如果比第
二个数小,则继续。然后还有第四个数的可能,以此类推。

【在 u*****o 的大作中提到】
: 是不是求一个底和高都是1的三角形的CENTROID?
: 那样的话结果也是2/3。
: EXPECTATION应该是FIRST MOMENT, SD是SECOND MOMENT,
: 所以这个求EXPECTATION的应该就是求FIRST MOMENT OF TRIANGLE,就是那个CENTROID的
: COORDINATES

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t*d
19
那你就自己写个程序验证一下呗

【在 l*********u 的大作中提到】
: 为什么密度是2?
: 还有这个是只要后一次比前一次小的话就继续抽,直到抽到比前一次大的为止。可能我
: 没写清楚。
:
: 一半

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l*u
20
好吧。

【在 t****d 的大作中提到】
: 那你就自己写个程序验证一下呗
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t*a
21
程序结果是0.5左右 (100000次模拟)
(defn rand-seq
([s]
(let [x2 (peek s)
x1 (peek (pop s))]
(if (> x2 x1)
s
(recur (conj s (rand))))))
([] (rand-seq [(rand) (rand)])))
(defn avg [x]
(double (/ (reduce + x) (count x))))
(avg (apply concat (take 10000 (repeatedly rand-seq))))
有趣的是,这个期望和模拟出来的sequence长度无关,比如长度为2的时候期望是0.5,
长度分别为3,4,5,6,...的时候也是。
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g*e
22
俺模拟出来是0.5
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g*e
23
#include
#include
#include
using namespace std;
double getRand() {
double ran=rand()/(double)RAND_MAX;
return ran;
}
int main() {
double E=0;
double sum=0;
double A=getRand();
sum=A;
double B;
int count=1;
double total;
int times=100000;
for(int i=0;icount=1;
A=getRand();
sum=A;
while(B=getRand()){
sum+=B;
count++;
if(B>=A)
break;
else {
A=B;
}
}
E=sum/count;
total+=E;
cout<}
cout<return 0;
}
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s*s
24
stochastic process的作业题?
如果没理解错,所有抽出数字的expected mean应该是0.5。
用martingale。X_k = uniform(0,1),
S_n = sum_{k=1}^n X_k - n/2
S_n是martingale,通过optional stopping theorem,
T是停止时间,E[sum_{k=1}^T X_k] = n/2。
跳了几步,大概是这个意思。
另外我写的程序结果也是0.5。
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l*u
25
多谢tninja和glowinglake的模拟
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l*u
26
sausages你的分析很有道理,佩服佩服。
我还得消化一下,wiki查查看。我以前没有接触过这种问题。最近正在恶补随机。。。

【在 s******s 的大作中提到】
: stochastic process的作业题?
: 如果没理解错,所有抽出数字的expected mean应该是0.5。
: 用martingale。X_k = uniform(0,1),
: S_n = sum_{k=1}^n X_k - n/2
: S_n是martingale,通过optional stopping theorem,
: T是停止时间,E[sum_{k=1}^T X_k] = n/2。
: 跳了几步,大概是这个意思。
: 另外我写的程序结果也是0.5。

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b*y
27
这个是概率统计题?0,1分布的期望可以用x乘以x is chosen的概率,x被选的概率,就
是x的前面那个数比x前面再前面那个数小,好拗口。。。
然后因为是连续的,积分一下,忘了积分上届含有变量的时候如何积分了。。。
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s*s
28
不要求严谨的话,也可以找一部初级stochastic processes的教材,
看一下martingale的章节和例题,可能更好懂。

【在 l*********u 的大作中提到】
: sausages你的分析很有道理,佩服佩服。
: 我还得消化一下,wiki查查看。我以前没有接触过这种问题。最近正在恶补随机。。。

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g*r
29
感谢sausages的回复,学到了不少知识。
感得也可以这么思考,无论这个过程什么时候结束,结束时得到的所有数都是随机的从
[0, 1]上取到的,他们的期望值肯定是0.5
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t*a
30
对啊,这个过程没有reject任何数字,所以期望值应该是0.5。整个题面就是障眼法。

【在 g**********r 的大作中提到】
: 感谢sausages的回复,学到了不少知识。
: 感得也可以这么思考,无论这个过程什么时候结束,结束时得到的所有数都是随机的从
: [0, 1]上取到的,他们的期望值肯定是0.5

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