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概率与期望

时间:2022-11-23 17:48:24浏览次数:68  
标签:概率 期望 OI luogu 方法 随机变量

概率与期望

因为最近在很多题目里见到了题干里有或者要求出概率或期望,但是脑子不好使已经把暑假学的从概念开始全忘光了。所以来回炉重造一下(雾。

概率

通俗的讲,一件事情发生的可能性,就是概率,一般用 \(P(A)\) 表示事件 \(A\) 发生的概率。

显然,任何一件事情发生的概率 \(P(A)\) 都应该在 \(0\) ~\(1\) 之间。

从统计的意义上,当随机的样本足够多的时候,事件 $A $ 的频率除以随机的总次数,就约等于事情发生的概率了。

基本类型有古典概型、几何概型等。属于高中 whk 内容,不多赘述。

那么在 OI 中,我们最关心的显然是概率的计算。

计算概率的常见方法有这么三种:

1.模拟足够多次,用频率/模拟次数的近似值代替概率。这个方法适用于容易模拟,且答案要求是实数,精度不高的情况下。

2.利用加法&乘法原理,构造递推式来递推。

3.在每种方案出现的概率一致的情况下,用满足条件的方案数除以样本总数来算。

注:第二、三种方法是常用的方法,第一种方法在OI中常用来骗分。

期望

百度上对于期望的定义是酱紫的。

期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

通俗地来讲,期望可以理解为一种意义上的“加权平均数”。

离散型随机变量 X 的概率分布为 \(p_i=P\) { \(X=x_i\) } ,若和式 \(\sum_{i=1}^n{p_ix_i}\) 绝对收敛,则称其值为 \(X\) 的期望。

连续型随机变量以及分布函数通过 Stieltjes 积分是否绝对收敛的定义见随机变量的数字特征 - OI Wiki,需要较强的数学基础,总之我看不懂,鸽之。

大数定律表明,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。

更简单直观的解释一下就是,在OI里如果一个题考期望,暴力求解的方法就是暴力求出每种情况的概率然后乘上去。

值得关注的是,期望具有线性性质,即 \(E(X+Y)=E(X)+E(Y)\)。

群友那里嫖到的优雅推导,或者也可以类比积分的线性性质来理解。

![](file://C:\Users\筱星\Desktop\QQ图片20221123161426.jpg?msec=1669191298331)

一个重要性质:\( E(cX) = cE(X),E(X+b) = E(x) + b\)

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一些群友推荐的好题。

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标签:概率,期望,OI,luogu,方法,随机变量
From: https://www.cnblogs.com/shea-star49/p/probability_and_mathematicexpectation.html

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