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====被一个简单的概率问题弄得头晕
newpiaoyun
2008-01-16 02:12:57
1:假设有10张牌,其中3张一样的,那么抓6张牌,有多少概率抓到其中一张。
2:假设有10张牌,其中3张一样的,那么抓6张牌,有2次机会(就是第一次没有抓到,还可以再抓一次),有多少概率抓到其中一张。
3:假设有40张牌,其中3张一样的,那么抓6张牌,有多少概率抓到其中一张。
4:假设有40张牌,其中3张一样的,那么抓6张牌,有2次机会,有多少概率抓到其中一张。
我的计算是4题:1/40*3*6*2=90%。但是感觉不太对,有人能帮忙指出么?
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====被一个简单的概率问题弄得头晕
1:假设有10张牌,其中3张一样的,那么抓6张牌,有多少概率抓到其中一张。 2:假设有10张牌,其中3张一样的,那么抓6张牌,有2次机会(就是第一次没有抓到,还可以再抓一次),有多少概率抓到其中一张。 3:假设有40张牌,其中3张一样的,那么抓6张牌,有多少概率抓到其中一张。 4:假设有40张牌,其中3张一样的,那么抓6张牌,有2次机会,有多少概率抓到其中一张。 我的计算是4题:1/40*3*6*2=90%。但是感觉不太对,有人能帮忙指出么?
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波导终结者
2008-01-16
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抓的牌有没有放回去?
newpiaoyun
2008-01-16
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明天加分,不让马上!
newpiaoyun
2008-01-16
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谢谢近身剪
jinjazz
2008-01-16
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n个独立事件,有一个发生的概率是用1减去这n个事件都不会发生的概率。
n个独立事件,同时发生的概率就是把它们独自发生的概率相乘。
jinjazz
2008-01-16
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错了,应该是
1-(1-3.0/40)*(1-3.0/39)*(1-3.0/38)*(1-3.0/37)*(1-3.0/36)*(1-3.0/35)*(1-3.0/34)*
(1-3.0/40)*(1-3.0/39)*(1-3.0/38)*(1-3.0/37)*(1-3.0/36)*(1-3.0/35)*(1-3.0/34)
大概为69.5%
jinjazz
2008-01-16
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第四题的结果是
1-(1-3.0/40)*(1-3.0/39)*(1-3.0/8)*(1-3.0/37)*(1-3.0/36)*(1-3.0/35)*(1-3.0/34)*
(1-3.0/40)*(1-3.0/39)*(1-3.0/8)*(1-3.0/37)*(1-3.0/36)*(1-3.0/35)*(1-3.0/34)
newpiaoyun
2008-01-16
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一次抓6张牌,还剩4张牌
第二次机会是,重新洗牌,再一次抓6张!
jinjazz
2008-01-16
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不知道你抓了一张后,是不是就变为9张了,如果是,那么第一题的结果是
1-(1-3/10)*(1-3/9)*(1-3/8)*(1-3/7)*(1-3/6)*(1-3/5)*(1-3/4)
如果不是把上面的分母都换成10
隐马尔可夫模型(二)
概率
计算
问题
本文详细介绍了隐马尔可夫模型(HMM)中的
概率
计算
问题
,包括观测序列出现
概率
的计算,以及解决这一
问题
的不可行的遍历法和实用的前向-后向算法。通过实例展示了如何使用前向算法计算特定观测序列在给定模型下的
概率
,并解释了如何利用前向和后向
概率
计算单个状态和状态转移的
概率
。
一些常见的
概率
生成器的题目
本文探讨了如何通过已有的随机数生成器构造新的随机数生成器,使其满足特定的
概率
分布要求。具体包括如何使生成0和1的
概率
相等、如何生成1至n的
概率
为1/n的随机数、如何利用rand7()生成rand10()、如何进行等
概率
数据流采样等
问题
。
oracle查询同一天生日的,数据分析经典
问题
:两个朋友同一天过生日的
概率
?
本文探讨了
概率
分析的三种方法:基于事件的
概率
、频率定义和主观
概率
。通过生日
问题
为例,解释了如何计算至少两个人生日相同的
概率
。通过转换
问题
,找到“没有人同一天生日”的
概率
,然后用1减去这个
概率
,得出至少有两人同一天生日的
概率
。文章强调了解决
问题
的不同方法的重要性,并以实际的计算展示了在30个人中大约70%的
概率
会有人生日相同。
概率
生成器
本文探讨了如何使用已知
概率
分布的随机数生成器构造新的等
概率
随机数生成器,包括生成0和1
概率
各半的情况,以及生成1到n等
概率
随机数的方法。此外,还介绍了如何通过已有的rand7()函数实现rand10(),并讨论了数据流中的等
概率
采样技术。
概率
图模型—因子图
本文介绍了因子图作为一种表示
概率
模型中变量和因子关系的工具,强调了其与贝叶斯网络的差异,以及如何将贝叶斯网络转化为因子图并进行变量消元以求解边缘
概率
。内容包括因子图的结构、转换示例和变量消元方法的应用。
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