[Arşiv] Ticaretle ilgisi olmayan saf matematik, fizik, kimya vb. beyin jimnastiği bulmacaları - sayfa 383
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Yeni tabandan (olasılıkla (örneğin 2 sigma)) ilk bazın boyutunu belirlemek gerekir.
Boyut, anladığım kadarıyla, uç değerlerin aralığı mı, yoksa ne? Bu durumda bilinen bir dağılımla sorun çözülebilir.
Ama büyüklük sayıların sayısıysa, o zaman bir şey anlamıyorum. Bir örnek verin lütfen.
Boyut, anladığım kadarıyla, uç değerlerin aralığı mı, yoksa ne? Bu durumda bilinen bir dağılımla sorun çözülebilir.
Ama büyüklük sayıların sayısıysa, o zaman bir şey anlamıyorum. Bir örnek verin lütfen.
Basitlik için doğal sayıları alalım: 1 2 3 4 5 ... X. Bu "X" ve onu bulmamız gerekiyor.
bu tabandan rastgele bir sayı seçin. örneğin "3"... herhangi bir sayı seçme olasılığı = 1/X.
Misal. 10 sayı olsun: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (Örneğin 10 tane var dedim aslında bu sayıyı bulmamız lazım)
Bir örnek yapalım (20 sayı): 5 2 9 5 3 8 4 10 3 2 7 1 8 5 2 6 6 1 10 1
Şimdi, birinci üssün boyutuna sahip olduğumuzu ve sadece ikincisinden onu bulmamız gerektiğini unutalım.
İlk tabanın çok daha büyük olacağı ve sayıların ardışık olmadığı açıktır.
Vay canına, böyle bir sorun genellikle çözülebilir mi?
İlk tabandaki sayıların tekrarı olmaması koşuluyla, sonraki örnekleri inceleyebilir ve öğe sayısını yeniden hesaplayabilirsiniz (bunlarda aynı sayı tekrarlanırsa, tekrarları dikkate almayız - sadece dikkate aldık). 1 kez ve diğer oluşumları atlayın). Ancak orijinal veritabanında saymayı başardığımızdan daha fazla öğe bulunmadığının garantisi nerede? Olasılık olasılıktır. Bir sürü seçim yapmak zorundasın. Ve sonra sonuç yalnızca doğrulanacak (kaç örnek yaptığımızdan bağımsız olarak) - her zaman herhangi bir örneğe en az 1 elementin dahil edilmeme olasılığı olacaktır ....
Dürüst olmak gerekirse, bu fikri anlamadım. Ve sayılar doğal sayıların kareleri ise, yani. 1, 4, 9, ..., 625? X neye eşittir?
Ve orijinal popülasyondan daha büyük bir "örnek" ile nasıl değerlendirilir?
Pratik bir uygulama hakkında ipucu verebilir misiniz - bu ne için?
Vay canına, böyle bir sorun genellikle çözülebilir mi?
İlk tabandaki sayıların tekrarı olmaması koşuluyla, sonraki örnekleri inceleyebilir ve öğe sayısını yeniden hesaplayabilirsiniz (bunlarda aynı sayı tekrarlanırsa, tekrarları dikkate almayız - sadece dikkate aldık). 1 kez ve diğer oluşumları atlayın). Ancak orijinal veritabanında saymayı başardığımızdan daha fazla öğe bulunmadığının garantisi nerede? Olasılık olasılıktır. Bir sürü seçim yapmak zorundasın. Ve sonra sonuç yalnızca doğrulanacak (kaç örnek yaptığımızdan bağımsız olarak) - her zaman herhangi bir örneğe en az 1 elementin dahil edilmeme olasılığı olacaktır ....
Evet, elbette, çözülebilir)
bu yüzden " muhtemelen " diyorum .... yani cevap şöyle olmalı: taban boyutu 100000-110000, %97 olasılıkla... ve eğer 300000 örnek yaparsak, o zaman %95 olasılıkla %90 tabanımız olacak.
Dürüst olmak gerekirse, bu fikri anlamadım. Ve sayılar doğal sayıların kareleri ise, yani. 1, 4, 9, ..., 625? X neye eşittir?
Ve orijinal popülasyondan daha büyük bir "örnek" ile nasıl değerlendirilir?
Pratik bir uygulama hakkında ipucu verebilir misiniz - bu ne için?
Sunucuya istek gönderiyorum ve yanıt olarak veritabanından 10 rastgele kullanıcı kimliği alıyorum. Bu yüzden, en az kaç tane kimlik olduğunu ve kaç tane istek gönderileceğini bilmek için aynı anda böyle bir sorunu çözmek istedim)
not şimdi 400000 kimliğim var
Merhaba, bu sorunu çözmesi zor olan biri var mı?):
Farklı sayıların bir tabanı var. Ondan sayılar rastgele seçilir ve başka bir taban oluşturulur (yani sayılar zaten burada tekrarlanabilir). İstediğiniz kadar seçebilirsiniz, ancak bu kaynak ve zaman kaybıdır.
Yeni tabandan (olasılıkla (örneğin 2 sigma)) ilk bazın boyutunu belirlemek gerekir.
+ İlk tabanın en az %90'ını elde etmek için kaç numune yapmanız gerektiğini hesaplamak da güzel olurdu.
Örnekler 2 ile çarpılabilir MAYIS
MOF'u örnekten belirleriz ve 2 ile çarparız.
NE YAPABİLİRİM?
Taban 1'den .... X'e kadar sırayla numaralandırılmışsa, tabandan 100 sayı seçtiniz. o zaman bu 100 sayıdan * 2'si X'e eşit olabilir
matkad. rnd(2000) fonksiyonu 1'den 2000'e kadar rastgele bir sayı üretir. 100 i=0...100 değer aldık ve onlardan her şeyi hesapladık. doğal olarak sonuç doğru olmayacaktır, çünkü bu istatistik tahminin güven aralığıdır - ayrıca hesaplanabilir ve gerekli doğruluğa bağlı olarak gerekli örnek boyutunu belirleyin
Taban 1'den .... X'e kadar sırayla numaralandırılmışsa, tabandan 100 sayı seçtiniz. o zaman bu 100 sayıdan * 2'si X'e eşit olabilir
matkad. rnd(2000) fonksiyonu 1'den 2000'e kadar rastgele bir sayı üretir. 100 i=0...100 değer aldık ve onlardan her şeyi hesapladık. doğal olarak sonuç doğru olmayacaktır, çünkü bu istatistik tahminin güven aralığıdır - ayrıca hesaplanabilir ve gerekli doğruluğa bağlı olarak gerekli örnek boyutunu belirleyin