大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于常用的概率编程语言有哪些的问题,于是小编就整理了4个相关介绍常用的概率编程语言有哪些的解答,让我们一起看看吧。
怎么用编程实现概率大小问题?
一个位于 [0,M) 区间内的、均匀分布的随机整数,其中 M 是一个很大的整数。
如果你选用的编程语言输出第一种随机数 rand(),而你想要某事件以概率 p 发生,那么可以用 rand() < p 作为条件。如果你选用的编程语言输出第二种随机数 rand(),而你想要某事件以概率 p 发生,那么可以用 rand() < M * p 作为条件。不过一般情况下我们不知道 M,或者不希望程序依赖 M,那么可以把 p 表示成分数形式 a/b,用 rand() % b < a 作为条件。注意 rand() % b 在 b 不是 M 的约数时会偏离均匀分布,不过大多数编程语言中的 M 足够大,偏差可以忽略。但有个别编程语言中的 M 是 32768,这个范围就有点小。为此可以用 rand() * M + rand() 造出一个 [0, M^2) 的均匀分布的随机数,再对 b 取余。哪位大神,帮忙推荐关于概率的书?
我正在看的是概率导论(introduction to probability),MIT和stanford的教材。讲的不错,但是习题难度不小。
下面有基本没看过,据说不错。
钟开莱(KaiLai Chung)的概率论教程,还有ross的概率论基础教程。还有那本传说中大神级别的教材William Feller的 概率论及其应用。
国内的教科书弱爆了,整天的公式应用,简直就是 probability fomulations and its applications
其它几本简单介绍一下:
Sheldon Ross 概率论基础教程,此书只讲概率论,不含数理统计的内容。特点是例题、习题非常多,题目各具特色,让你通过做题领悟出一些知识。但可能是翻译的缘故,有些地方讲解得不是特别清楚,而且习题没有详细或参考书,自学有一定难度。
程序员数学2:概率统计,此书包括概率、统计两部分,概率部分非常有特色,对于著名的“三门问题”,从不同角度给出详细的解释,值得一读。对概念的介绍形象生动,减少阅读的枯燥感。可以作为零基础入门书,但作为教科书感觉有所欠缺。
陈希孺 概率论与数理统计, 此书有很多提纲携领的论述,展现作者对概率统计的深刻理解。初学可能偏难,在学完茆诗松后再读较为合适。
盛骤 概率论与数理统计,即浙大版。此书是工科指定教材。特点是内容非常广泛,比茆诗松的书多了“随机过程”(最后3章)的内容,但讲解的深度要浅一些。
概率论是数学分支中最主要的一支,它起源于17世纪的赌博问题,一直发展到今天,成为运用分析学方法来研究不确定现象的重要数学理论。
概率论与数理统计这门课程,是大学理工专业和经管专业必修的三门课程之一,因此学好概率论是非常重要的。
市面上概率论与数理统计的教材非常多,我来介绍如下几本。
这本书几乎就是中国大学讲授概率论课程的通用教材,同时也是教育部考研官方的指定教材,中国大学生绝大多数人使用的都是这套教材。这套教材只能说是中规中矩,对概率论的基本内容都会覆盖到,而且还提到了一些额外的内容,比如随机过程,方差分析等等。但毕竟是给普通大学生使用的教材,因此很多内容讲得不深,甚至很多概念背后包含的数学原理直接略过,对于善于思考的同学读起来就会有点莫名其妙。所以如果你只是想粗略的了解概率论的基本概念,基本方法,基本理论和基本应用的话,可以使用这套教材,但是如果想深入了解概率论概念的内涵,读这本书是不够的。
广度:★★
深度:★
推荐度:★
该书的作者茆诗松,可以说是概率论方面的大家,这本书编写的也十分优秀。教材与浙大4版在内容编排上基本是一致的,但是他讲的会更加深入,会把概念背后包含的数学原理也给你讲出来,解答了你看书时的很多疑惑,让你感到心悦诚服。同时这本书的题目选择,不管是例题还是课后的习题,难度都相对较难一些。因此这本教材我认为是比浙大4版要优秀的,如果想把概率论学扎实,那么推荐这本教材。
广度:★★
深度:★★
概率模组怎么换成中文?
在许多概率模组中,语言设置通常可以在设置或选项菜单中找到。以下是一般步骤:
打开概率模组。
寻找设置或选项菜单。这通常可以在主菜单或游戏设置中找到。
在设置或选项菜单中,寻找语言或文字选项。
在语言选项中,选择中文。
确认更改并关闭设置或选项菜单。
需要注意的是,具体步骤可能因概率模组的不同而有所差异。如果你找不到语言设置,可以查看模组帮助文档或在线查找相关教程。
贝叶斯概率公式?
贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展,用来描述两个条件概率之间的关系,比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则,可以立刻导出:P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。
贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则, 尽管它是一个数学公式,但其原理毋需数字也可明了。如果你看到一个人总是做一些好事,则那个人多半会是一个好人。这就是说,当你不能准确知悉一个事物的本质时,你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。 用数学语言表达就是:支持某项属性的事件发生得愈多,则该属性成立的可能性就愈大。
贝叶斯公式又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的标准方法。
所谓贝叶斯公式,是指当分析样本大到接近总体数时,样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现,人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律,而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值,在决策和做出判断时过分看重近期的事件。面对复杂而笼统的问题,人们往往走捷径,依据可能性而非根据概率来决策。这种对经典模型的系统性偏离称为“偏差”。由于心理偏差的存在,投资者在决策判断时并非绝对理性,会行为偏差,进而影响资本市场上价格的变动。但长期以来,由于缺乏有力的替代工具,经济学家不得不在分析中坚持贝叶斯法则。[1]
到此,以上就是小编对于常用的概率编程语言有哪些的问题就介绍到这了,希望介绍关于常用的概率编程语言有哪些的4点解答对大家有用。