On CRM opportunity form view, i added readonly="1" for probability field. When i saved, whatever the value of my probability, it's stored with NULL va...
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2014-07-24 22:02:32
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UVA 474 - Heads / Tails Probability
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题意：给定n，求出2?n的科学计数法
思路：水水的，n最多到100w，那么先递推预处理出答案，然后输出即可
代码：
#include
#include
const int N = 1000001;
const double eps = 1e-9;
int n;
struct Ans...
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2014-07-24 10:39:54
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UVA 11346 - Probability
题目链接
题意：给定a,b,s要求在[-a,a]选定x，在[-b,b]选定y，使得(0, 0)和(x, y)组成的矩形面积大于s，求概率
思路：这样其实就是求xy > s的概率，那么画出图形，只要求y = s / x的原函数, y = slnx，带入两点相减就能求出面积，面积比去总面积就是概率
代码：
#include ...
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2014-07-17 21:15:07
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照例文章第一段跑题，先附上个段子（转载的哦~）：
I hate CS people. They don't know linear algebra but want to teach projective geometry. They don't know any probability but want to use graphical models. They don't under...
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2014-06-29 22:35:13
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题目：把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为s，输入n，打印出s的所有可能的值出现的概率int g_maxValue = 6; // ====================方法一====================void Probability(int number, int* p...
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2014-06-27 11:57:12
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CONTINUOUS RANDOM VARIABLES AND PDFS
连续的随机变量，顾名思义，就是随机变量的取值范围是连续的值，例如汽车的速度，气温。如果我们要利用这些参数来建模，那么就需要引入连续随机变量。
如果随机变量X是连续的，那么它的概率分布函数可以用一个连续的非负函数来表示，这个非负函数称作连续随机变量的概率密度函数（probability density function）...
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2014-06-16 14:19:36
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1.Basic concept
随机变量的定义：随机变量是指针对实验结果的函数。
随机变量的函数可以生成另外一个随机变量
离散型随机变量的定义：
离散型随机变量是指有有限个取值的实验结果的实值函数。每个离散型随机变量有PMF给出每个随机变量取值的概率。
2.PMF（probability mass function）
如何获得PMF？
将随机变量X取值x的所有概率相加，得到Px（x）...
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2014-06-10 15:40:50
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当我们计算概率的时候，假设样本空间中的各个样本发生的概率均等，那么，时间A发生的概率为：
所以我们只需要计算时间A包含的样本个数，比上总的样本数，就能得到事件A发生的概率。
基本的counting原则
假设一次实验共有r个阶段，每个阶段有ni种选择，那么总的样本空间是各个阶段的各种选择的乘积。
排列permutation与组合combination
当我们要从n个样本中选...
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2014-06-07 11:34:58
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两个事件独立性的定义是：事件A的发生对事件B的发生毫无影响，即从A的发生与否，我们不能推测出B是否发生。
从概率等式的表示来看就是B在A发生的情况下发生的概率等于B发生的概率本身。
进而引出了A与B同时发生的概率等于他们各自发生的概率的乘积。
从两事件的相互独立可以引出多个事件的独立性：
如果多个事件同时发生的概率等于他们各自发生的概率的乘积，那么他们是互相独立的。...
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2014-06-01 15:46:30
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There are a lot of controversy about the definition of probability, so we just start with the uncontroversial parts. In general we can say that the probability is a value between 0 and 1 that
is int...
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2014-05-07 03:12:35
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