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模拟抛10次硬币共50组。(要想快些结束,可以用表A总共50行中每一行的头10个数,以奇数代表正面,偶数与0代表反面。)用n×p公式得到的正面朝上次数的期望值是多少?你的50组模拟中正面朝上的平均次数是多少?
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20.23 赌场赚钱的秘密。一个秘密是,赌场能够赚到轮盘赌投注金额的20%多,这是因为赢了钱的赌客还会继续玩。假设一名赌客可以拿回赌注的95%,即一次1美元的投注后他拿回了95美分。
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(a)两次下注后,他拿回了多少钱?
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(b)三次下注后,他拿回了多少钱?
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注意,他下注的次数越多,赌场从中赚得越多。事实上,赌客不可能以固定的比例拿回钱,即使最幸运的赌客长期赌下去也会输光。赌场表面上从每一美元赌金中分走5.3美分,但实际上有至少20美分都进了赌场的腰包。
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20.24 网上练习。美国大多数州都有一种彩票,比如说从51个数字里选出6个,彩金非常丰厚。如果你所在的州也有这种彩票,算出赌注中有多大比例以彩金形式返还给了赌客。你应该可以在网上找到相关信息。有多少百分比是州政府的收益?州政府将彩票收入用在何处?
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20.25 网上练习。如练习19.25所说,有一些网站可以生成随机数字。这些网站能够在做模拟选取随机数字时替代表A。第2章例4提到的Research Randomizer(www.randomizer.org)就是这样的网站。为了使用Research Randomizer做模拟,你需要在“你希望集合中的每个数是唯一的吗”这个问题跳出来时选择“no”,这样就可以让同一数字重复出现。如果你做过了练习20.14、20.17、20.18、20.19、20.20、20.21、20.22中的任何一个,用Research Randomizer替代表A作为随机数字生成器,重新做模拟。
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20.26 网上练习。有关篮球运动员的信息可以在www.basketball-reference.com网站上查找。找到史蒂夫·纳什的职业生涯三分球数据(纳什是三分球命中率最高的运动员之一),平均而言,在一场比赛中,他要投多少个三分球才能命中一个?换言之,我们想知道他在投中第一个三分球之前需要投篮多少次。做10次模拟直到他投中第一个三分球,估算这个期望值。
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统计学的世界(第8版) 第3部分 内容回顾
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有些现象是随机的,虽然其各个结果事前无法预知,长期下来却呈现出一种有规则的模式。赌博用具(色子、轮盘赌)和抽取简单随机样本都是随机现象的例子。概率和期望值是我们描述随机性的语言。随机性其实是某种秩序,它有一种长期规律性,既非毫无章法,也不能事前预知事件的结果。在第17章我们讨论了随机性,在第18章提出了一些和概率相关的基本事实,在第20章介绍了期望值。
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当有随机性存在时,概率可以回答“长期下来某事件有多频繁地发生”这样的问题,期望值可以回答“长期下来平均数是多少”这样的问题。由于期望值用概率来定义,两个问题的答案因此息息相关。概率模型对所有可能的结果分配概率,任何一个概率模型都必须符合概率规则。有一种概率模型用的是密度曲线,例如用正态分布曲线下方的面积来分配概率。个人概率代表对于某个事件有多大机会发生的个人判断。个人概率要合理,就必须符合概率规则。
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如果要计算一个较复杂事件的概率,而且不用数学方法,那么可以用随机数字来模拟许多次。期望值也可以用模拟方法来估算,第19章教你如何做模拟。先要建立所有可能结果的概率模型,然后分配随机数字来模拟概率的分配,之后再用随机数字表模拟许多回合。把某一事件在多次模拟中的发生频率记录下来,就可以当作对该事件发生概率的估计,把平均结果记录下来就可以估计期望值。
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重要知识点
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以下是你读完本书第17~20章后,应该掌握的重要知识点。
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A.随机和概率
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• 分得出有些现象是随机的,概率可以描述随机现象的长期规律性。
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• 了解某件事的发生概率,是指某一随机现象重复许多次以后,该事情发生次数的比例。用“概率是长期比例”这个概念来思考概率问题。
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• 了解随机现象在短期之内并不一定会显示出概率所描述的规律性。相信随机现象在短期内是无法预测的,并且不要试图为随机发生的结果寻找可能的解释。
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B.概率模型
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• 能根据基本的概率规则,判断出不合理的概率分配。任意概率都应该是在0~1之间的数,而且分配给所有可能结果的概率之和必定是1。
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• 能根据基本的概率规则,算出其他事件的发生概率;一个事件不发生的概率,是1减去它的发生概率。如果两个事件不可能同时发生,则至少其中之一会发生的概率,是两个事件各自发生概率之和。
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• 将概率分配给各个结果,若要估算某一事件的发生概率,就把组成该事件的各个结果的概率加起来。
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• 若概率是根据正态分布曲线来分配的,要估算某一事件的发生概率,就去看曲线下方的面积。
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