2017-05-05 3 views
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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?

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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. –

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그보다 훨씬 간단합니다. 객체를 처리 한 다음 처리되지 않은 객체의 수를 기반으로 확률이 더 많은 객체를 얻습니다. 개체가 적을수록 더 많이 얻을 확률이 높아집니다. –

답변

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일부는 각 단계에서 확률이 독립적이지 않기 때문에 대답은 내가 더 많은 개체를 얻을 수 있다면 나는 더 많은 개체를 얻을 수없는 경우, 확률 재설정이 확률이 합, 간단한 핵심이라고 생각 후에 나는 깨달았다

그 전에 나는 더 많은 물건을 얻지 못했습니다.