我们发现不仅要计算期望得分,还得计算期望 combo。 令fi表示到第i个 note 时的期望得分,gi表示到i个note 时的期望combo。 stri=x:此时不得分,且会断连。 f[i]=f[i−1],g[i]=0 stri=o:此时一定按 combo 得分,对combo 做出概率为 1 的贡献。 f[i]=f[i−1]+2g[i−1]+1,g[i]=g[i−...
公平的游戏（赌博）会对小概率事件的单次收益进行补偿，以保证总体期望相等，否则游戏就不平衡，就没有...
其概率密度函数f(x),分布函数F(x)如下图: 期望:μ,方差:σ2,为正态曲线的两个参数,μ控制着曲线对称轴的位置,σ2也就是方差控制着离散程度,也可理解为小山坡的陡峭程度,方差越小则小山坡越高越陡峭,反之越矮越平缓。当方差越小时,X在μ附近取值的概率就越大,反之概率就越小。 二项分布X~B(n,p),当...
根据求的是发生事件的价值或代价而不同。 更自然语言的定义:对于一个样本空间,如果我们把其中的事件赋上价值或代价,那么期望就是这个样本空间的平均价值/代价。 求解 按照定义式。有些时候会进一步地把概率转化成方案数,即所谓“黄金公式”,参看随机数生成器、T4 砍树。 同概率,利用递推性。举个例子,在有向无环...
条件概率直接决定条件期望的大小。设X, Y是两个离散的随机变量,X可能的取值是x1, x2, ..., xm;Y可能的取值是y1, y2, ..., yn。那么如果已经知道X, Y的联合概率分布,即知道: Pr (X = xi, Y = yj) 是多少的话(Pr(A)是说A的概率,i = 1,2, ..., m; j = 1, 2, .. , n,此...
期望与概率在概念上有所不同。概率仅表示事件发生的可能性，而期望则涵盖了事件发生时的综合收益或均值。两者之间的关键联系在于示性函数。此函数的特性在于仅取决于事件是否发生，故在讨论其均值或期望时，结果实质上就是事件发生的概率。回到问题的探讨，问题之所以看似奇特，可能源于对于公平的理解。第一...
概率值:指风险事件发生的概率或造成损失的概率。在可能的结果只有好坏、对错、是否、输贏、生死等简单情况下,常常使用概率值。就像咱们做题,只有做对做错。 期望值:通常指的是数学期望,即概率加权平均值。所有事件中,先将每一事件发生的概率乘以该事件的影响的乘积,然后将这些乘积相加得到和。 祝您学习愉快! 有帮...
在概率和统计学中，一个随机变量的期望值是变量的输出值乘以其机率的总和，换句话说，期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。若输出值和下压数字不同，则赌注就输掉了。因此，如果赌注是1美元的话，这场赌博的期望值是：, 结果是 。也就是说，平均起来每赌一次...
并非大概率的事情就能做,也不是小概率的事情就不能做。我们的决策依据应该是由获利期望值与成本决定的,而获利期望值是由胜率、赔率共同决定的。 期望值= 可能赚钱的数额 × 赚钱的概率 - 可能赔钱的数额 × 赔钱的概率 我们能否参与游戏,不是由概率决定,而是由期望值和我们的成本决定。
对于期望问题,利用已经求出的期望推出其他状态的期望,也可以根据一些特点和结果相同的情况,求出其概率。对于一些比较难找到递推关系的数学期望问题可以使用期望的定义式:E(X)=∑ni=1pixiE(X)=∑i=1npixi,根据实际情况以概率或者方案数(也就是概率 * 总方案数)作为一种状态,而下标直接或间接对应了这个概率下的...