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晴天→1、阴天→2、雨天→3、雪天→4
概率分布图如图表18-1所示。
图表18-1天气的概率分布图
该图表体现了各种天气出现的频率。
我们想要了解的是“该地区的天气情况大致如何”
的问题,即“如何用一个数值来表示该地区的天气”
。
这个数值也就是期待值,计算方法如下:
(概率分布的期待值)=(数值)×(取该数值的概率)的合计
如果将该公式运用到上述天气概率分布的具体例子中,则为:
(天气的概率分布的期待值)=1×0.3+2×0.4+3×0.2+4×0.1=2.1
具体到概率分布图18-1中,即“横轴数值与纵轴数值乘积的合计”
。
如果使用语言来解释得到的结果数值2.1的话,那就是“该地区的天气从阴天轻微偏向雨天”
。
在期待值的计算中,(数值)×(得到该数值的概率)这一乘法运算意味着“加权”
。
例如,数值“3”
表示“雨天”
,其发生比率占整体的0.2,所以“将3的影响力弱化至0.2倍后再相加”
,这种计算方式被称为“加权平均”
。
18-3长期来看,期待值是与实际情况相符的
首先,对期待值的数值含义进行说明。
就上一节中天气的例子来思考,如果设定每天的天气为:
晴天→1、阴天→2、雨天→3、雪天→4
然后进行N天的长期记录,那么,根据概率为:
p({晴天})=0.3、p({阴天})=0.4、p({雨天})=0.2、p({雪天})=0.1
可以得知,晴天大概有0.3N天、阴天大概有0.4N天、雨天大概有0.2N天、雪天大概有0.1N天。
因此,记录下的数值之和合计约为:
1×0.3N+2×0.4N+3×0.2N+4×0.1N
=(1×0.3+2×0.4+3×0.2+4×0.1)N
=2.1N
回想一下之前计算出的期待值也是2.1。
因此可以得出:
(实际点数的N天量的合计)≈(N个期待值的合计)
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