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이 쿼리의 위치가 잘못되면 죄송합니다. 그렇다면 누군가가 나를 올바른 장소로 안내 할 수 있습니다.누적 확률 계산
I는 개체의 무리가있는 프로그램을 반복적으로 처리하고 하나의 오브젝트를 처리하는 처리로 (N 말한다). 각 반복에서
는 I 처리 한 적은 개체를 갖는다. 더 많은 물체가 필요한지 확인하고 싶습니다.100 개체 이상이있는 경우
, 나는 많음이있다. 100 개 미만의 객체가있을 때, 예를 들어 확률 (P)이 100이라면 0이고 객체가 0 일 때 더 많은 객체를 얻고 싶습니다.P (N) = 1 - 방금이 확률에 기초하여 임의의 계산을 수행하는 경우 나 확률 일련의 제품 누적 확률을 얻는 시간이 지남에 따라 (N/100)
는 어느 위의 수식과 같지 않습니다.
는 확률이 각각의 시간을 추가 한 경우, 나는 P (N)의 핵심을 얻을 것입니다,하지만이 축적 제품이기 때문에, 새로운 기능과 방법이 함수를 계산하는 무엇인가?
그래서 나는 그 공식을 동일하게 지금까지 총 확률을하고 싶습니다. 현재 반복에서 필요한 확률을 어떻게 계산합니까?
대기열에있는 항목의 장기 평균 평균값은 계산하려는 항목이 명확하지 않습니다. 'k' 반복 후에'n' 객체가 처리되기를 기다릴 확률은 얼마입니까? 찾으려고하는 것이 무엇이든, 아마 Markov chain으로 모델링하여 찾을 수 있습니다. 여기서 state는 현재 처리 대기중인 객체의 수입니다. –
그보다 훨씬 간단합니다. 객체를 처리 한 다음 처리되지 않은 객체의 수를 기반으로 확률이 더 많은 객체를 얻습니다. 개체가 적을수록 더 많이 얻을 확률이 높아집니다. –