[edit]
1 覯襯企伎 #
- /覿, /, 讌蠍(/), 譯殊 讌蠍(讌/)
- 譟郁唄
- ろ n覯 狩 朱 蟲焔.
- 螳 螳讌 螳ロ 蟆郁骸 譴 螳讌襷 .
- 螳 蟆郁骸 襯 蟯螻 殊.
- 蟆郁骸 るジ 蟆郁骸 レ 譯殊 . 讀, 螳 襦 襴曙企.
- ろ n覯 狩 朱 蟲焔.
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2 危覿 #
襯覲 X 覿螳 危 覿襯 磯ゼ 蟆曙 X ~ Binomial(n,p)襦 蠍壱覃, 蠏 襯讌(PMF) れ螻 螳.
n: 覯襯企 覦覲牛
p: 螳 炎概 襯(0 < p < 1)
x: n覯 譴 炎概
- 覯襯企 p (1-p)螳 螳螳 企 炎概螻 ろ 襯企手 覃, n覯 襴曙 x覯 炎概 襯覿
- BINOMDIST(x,n,p,c)
- x: 炎概
- n:
- p: 襷る 襷れ 炎概襯
- c: 1 or 0(True or False)
- x: 炎概
- BINOMDIST(6, 10, 0.5, FALSE): 炎概襯 0.5 10覯 6覯 炎概 襯? 0.205078125
- BINOMDIST(6, 10, 0.5, TRUE): 炎概襯 0.5 10覯 6 危襦 炎概 襯? 0.828125
- BINOMDIST(6, 10, 0.5, FALSE): 炎概襯 0.5 10覯 6覯 炎概 襯? 0.205078125
- 蠏 = * 襷る 襷れ 炎概襯 = 蠍磯螳
- 覿 = * 襷る 襷れ 炎概襯 * (1-襷る 襷れ 炎概襯)
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3 蠏碁襯 牛 危覿 危 #
襷ろ 襴 襯 0.5企. 讀, 50% 襯襦 炎概 ろる 蟆企. P(n=10) 蠏碁襯 覲伎. 蠏碁 螳 觸譟燕 覿覿 x豢 螳 蠏企. P(n=10) 蟆曙 5 蠏殊 一危郁 覈磯れ. P(n=50) 蟆曙磯 蠏 25 蠏殊 一危郁 螳 襷 覦 蟆 覲 . 蠏碁殊 n 貉れ襦 蠏覿 蠏殊る 蟆 覲伎譯手 .
[edit]
4 :覿 0.1 譯殊＾螻旧 15螳 豢豢 , 覿 10螳 伎 襯 #
覿 0.1 譯殊＾螻旧 15螳 豢豢 , 覿 10螳 伎 襯? 1.8662E-07
- れ
- = BINOMDIST(10, 15, 0.1, FALSE)
- = BINOMDIST(11, 15, 0.1, FALSE)
- = BINOMDIST(12, 15, 0.1, FALSE)
- = BINOMDIST(13, 15, 0.1, FALSE)
- = BINOMDIST(14, 15, 0.1, FALSE)
- = BINOMDIST(15, 15, 0.1, FALSE)
- = BINOMDIST(10, 15, 0.1, FALSE)
- = BINOMDIST(5,15,0.9,TRUE)
- = 1-BINOMDIST(9,15, 0.1, TRUE)
- 譯殊襯 1 1 襯 = BINOMDIST(1, 2, 1/6, FALSE) = 0.277777778
- 譯殊襯 2 覈 1 襯 = BINOMDIST(2, 2, 1/6, FALSE) =0.027777778
- 企 10覈 覲給 襯(10覈 伎 覲牛 襯) れ : 0.033833303
- = BINOMDIST(10, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(11, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(12, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(13, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(14, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(15, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(10, 15, 0.4, FALSE)
- 3覈 ~ 8覈 覲給 襯 れ : 0.877838591
- = BINOMDIST(3, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(4, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(5, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(6, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(7, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(8, 15, 0.4, FALSE)
- = BINOMDIST(3, 15, 0.4, FALSE)
[edit]
5 : れ 1% ″ 血襯 蟆一(覡伎) #
-- 覓語 豢豌: 襯襦, Albert Leon-Garcia 讌, 蟾, 豕覦, 蟯 蟾, 殊伎 貅伎
ろ . A B襦 48螳 牛襯 ″ ろ . 讌襷, 血 1/3譴朱 襾語 覓伎 血企. 48螳 血 ″ 蟆 觜企. れ 1%(牛螳 覿貍讌 譴企 螳) ″ 血襯 蟆一 覲伎.
ろ . A B襦 48螳 牛襯 ″ ろ . 讌襷, 血 1/3譴朱 襾語 覓伎 血企. 48螳 血 ″ 蟆 觜企. れ 1%(牛螳 覿貍讌 譴企 螳) ″ 血襯 蟆一 覲伎.
血語 覓伎 血語 危覿. れ朱 危覿襯 襷れ 覲伎.
#危覿
set.seed(48)
packets <- c()
for(i in 1:1000){
packets <- c(packets, sum(rbinom(48, 1, 0.333)))
}
summary(packets)
覡伎 企慨.
--谿瑚: set.seed(48) 譯殊豌襴 襦蠏碁 螻る慨 蟇一 24企, 23, 25 螳 .
#覡伎: 1% 覲企 血?
#れ: (燕血 - 覲企狩血) > 0
n <- length(y)
prop <- c()
x <- 1:48
for(concurrent in x){
prop <- c(prop, sum(packets > concurrent)/n)
}
plot(x, prop)
abline(h=0.01)
cutting_point <- min(which(prop < 0.01))
abline(v=cutting_point)
text(cutting_point + 1, 0.05, cutting_point)
text(1, 0.05, 0.1)
--谿瑚: set.seed(48) 譯殊豌襴 襦蠏碁 螻る慨 蟇一 24企, 23, 25 螳 .
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6 :10螳 螻 #
襴 螻旧 10螳螳 .
- 觜螳螻: 4螳
- 螻: 6螳
dbinom(3, 10, 0.4)
蟆郁骸
> dbinom(3, 10, 0.4) [1] 0.2149908
10覯 螻旧 蟶朱 (覲旧 豢豢) 企 1螳 觜螳螻旧 蟶朱 襯 --> 1 - 觜螳螻旧 0螳 蟶朱 襯
1-dbinom(0, 10, 0.4)
蟆郁骸
> 1-dbinom(0, 10, 0.4) [1] 0.9939534
10覯 螻旧 蟶朱 (覲旧 豢豢) 觜螳 螻旧 2螳 危襦 蟶朱 襯
pbinom(2, 10, 0.4)
蟆郁骸
> pbinom(2, 10, 0.4) [1] 0.1672898
鏤