概率

基础知识 定义 一般地，设$A$ ，$B$为两个事件，且$P(A)>0$，称$P(B \mid A)=\dfrac{P(A B)}{P(A)}$为在事件$A$发生的条件下，事件$B$发生的条件概率. 解释 (1) 求“事件$A$已发生，事件$B$发生的概率”，可理解：如图，事件$A$已发生，则$A$ ......

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随机变量与变量 概率分布描述了一个给定变量的所有可能结果的概率; 随机变量是一个可以等于一系列数值的变量，而这一系列数值中的每一个值都与一个特定概率相关联; 在肥蛋赌场Tiger机这个例子中，随机变量代表我们将在每一局赌局中赢得的收益; 随机变量通常用大写字母表示，如X或Y; 变量能够采用的特定数值 ......

参考：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_curve.html 在分类模型的性能评估指标总结章节中，提到的Precision-Recall 曲线可通过sklearn库中的 ......

MATLAB代码：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分仿真平台：MATLAB平台优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品！主要内容 ......

危险的迷宫 ↑ 题目链接 题目 你在一个迷宫的起点，你面前有 $n$ 扇门，编号 $1∼n$ 。 其中，第 $i$ 扇门的权值为 $x_i$ ，如果 $x_i$ 为正，表示进入第 $i$ 扇门可以让你在 $x_i$ 分钟后逃离迷宫，如果 $x_i$ 为负，则表示进入第 $i$ 扇门会使你浪费 $|x ......

以前 我写过 《对 薛定谔 波函数， 我 关心 它的 推导依据， 不太关心 数学形式》 https://tieba.baidu.com/p/6622239036 。 今天早上 看到 @黎合胜 发的 《波函数，一撸到底》 https://tieba.baidu.com/p/8390294839 ， 更 ......

离散概率的公理与推论 概率空间 概率空间由三个要素组成：样本空间$\Omega$，可容许事件$\mathcal{F}$，概率函数$\Pr$。样本空间是所有可能结果的集合，其中的每个元素称为一个“基本事件”；$\mathcal{F}$是$\Omega$的子集，它是由基本事件构成的集合；$\Pr$是$\ ......

概率估计方法 在实践中，概率分布通常是未知的，如何从样本中识别出潜在的概率分布是统计估计。 参数方法 极大似然估计MLE 最大化后验估计MAP 非参数方法 直方图方法 核密度估计KDE 最近邻密度估计NNDE 两种观点（关于参数方法$\theta$） 假设我们有一个样本数据集合$D={X^1,X^2 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 在数字通信系统中, 数字通信系统及其相关部分必须满足误码率的最低规 范要求。误码率是一个非常重要的指标，它衡量着系统性能的好坏，因此在数 字通信领域中经常会遇到误码率的测试问题。误码率[是二进制比特流经过系 统传输后发生差错的概率，其测量方法[ ......

概率是量度某事发生几率的一种数量指标。 你可以用概率衡量发生某件事的可能性，或不会发生某事的可能性。 事件就是人们能指出其发生可能性大小的任何事情。 概率的量度尺度是0一1。 如果某件事不可能发生，则其概率为0； 如果某件事肯定会发生，则其概率为1； 大多数时候，你所面对的都是介于0和1之间的概率 ......

##概率分布函数 下图的函数作用是求某点处的B(n,p)的概率，横坐标为实验所得值，即x，从中可见e(x)=12 unidpdf(k,N)为均匀分布函数的概率密度在随机范围为1到N的正整数中取k的概率,若需要离散的情况可改用unifpdf y=unidpdf(1:1:10,20)%unidpdf(k ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=10148 最近我们被客户要求撰写关于Stata中的治疗效果的研究报告，包括一些图形和统计输出。 治疗效果估算器根据观察数据估算治疗对结果的因果关系。 我们将讨论四种治疗效果估计量： RA：回归调整 IPW：逆概率加权 IPWRA：具有回归调整的逆概 ......

基于遗传算法的电动汽车规划 建立电动汽车概率出行模型 该模型考虑路网 考虑到了排队时间 出行时间等 然后以投资成本和时间成本最优为目标 优化电动汽车的建设位置 采用遗传方式求解 ID:1550673508239240 ......

基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样 再对电动汽车充电负荷进行累加 通过蒙特卡洛仿真之后 得到电动汽车的负荷预测结果 YID:1250673508175416 ......

基于蒙特卡洛法的概率潮流 以IEEE33节点的电网为研究对象 建立了光伏和风电的概率出力模型 采用蒙特卡洛法进行随机抽样 之后基于抽样序列进行概率潮流计算 最后得到电网的电压概率出力曲线 程序有基于matpower和非matpower（效果好一点）ID:39400652301592315 ......

风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 MATLAB：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台：MATLAB平台 代码具有一定的深度和创新性，注释清晰 主要内容：风电、光伏以及电价场景不确定性模拟 ......

[1]关键词：场景生成；场景削减；概率分布；随机优化 [2]参考文献：《一种在微网动态经济调度中考虑风电随机性的方法》 [3]主要内容：Matlab 采用正态分布和韦布尔分布描述风电，光伏和负荷概率分布，采用拉丁超立方采样抽样生成大量场景。 采用快速前代法实现场景削减。ID:316667364629 ......

TJOI 2015 概率论 题解 题意 求 $n$ 个点随机生成的有根二叉树（所有互不同构的二叉树出现情况等概率）的叶子节点数的期望值。 题解 70 答案显然是 $\dfrac{g(n)}{f(n)}$ ，$g(n)$ 是 $n$ 个点为所有二叉树的叶子总数， $f(n)$ 是 $n$ 个点能生成的 ......

基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性，利用蒙特卡洛生成风速和光照强度得到出力，可得到每个节点的电压和支路功率变化，网损和光照强度。YID:7950644519779522 ......

X服从参数n、p的二项分布记作 ： X~b(n,p); 泊松定理 ： n*p=$\lambda$ $$ \lim_{n \to +\infty} {k \choose n}P_0^\infty {k \choose n}(1-p_n)^(n-k) $$ 松柏分布 ：$X$~$P$$(\lambda> ......

风力发电概率潮流计算 蒙特卡洛方法计算概率潮流，满足威布尔分布，双馈风电机模型，有对应的文献资料。ID:9748641654042269 ......

基于自适应在线学习的概率负荷预测python联合matlab源代码 负荷预测对于多种能源管理任务是至关重要的，例如调度发电能力，规划供应和需求，最小化能源交易成本。 近年来，由于可再生能源、电动汽车和微电网的整合，这种相关性甚至增加了。 传统的负荷预测技术通过利用过去负荷需求的消费模式来获得单值负荷 ......

基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台：MATLAB平台 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，生成 ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=10148 最近我们被客户要求撰写关于Stata中的治疗效果的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天的主题是Stata中的治疗效果 。 治疗效果估算器根据观察数据估算治疗对结果的因果关系。 我们将讨论四种治疗效果估计量： RA：回归调整 IPW：逆 ......

基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性，利用蒙特卡洛生成风速和光照强度得到出力，可得到每个节点的电压和支路功率变化，网损和光照强度。YID:7950644519779522 ......

最近研究人工智能概率算法，想通过统计学的方式预测未来 比较好的例子就是股票，历史数据很丰富 输入端：4个参数（开盘价、最高价、最低价、收盘价） 输出端：4个参数 第二天（开盘价、最高价、最低价、收盘价） 把价格从-10到+10，每次迭代0.1，分类成200个特征 刚开始神经元的输入端不敏感，细胞核不 ......

马氏链的长程性质主要关心马氏链在一段长时间的转移后，在每个状态上停留过的时间的比例，这个比例被称为长程比例，也就是常说的平稳概率，而马氏链的极限概率指的是转移矩阵在长时间演变后的一个极限。 马氏链的长程性质 马氏链长程性质关心的是在长时间后，马氏链在每个状态上停留过的时间比例。这个时间比例可以理解为 ......