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因果模型和有向图模型有什么区别？因果关系和有向概率关系有什么区别？更具体地说，你会在类的接口中放入DirectedProbabilisticModel什么，在CausalModel类中放入什么？一个会继承另一个吗？

这张来自 Wikipedia 的图片有一个很好的例子，说明了我希望生成的那种功能：

现在我正在使用 Irwin-Hall 分布，它或多或少是高斯分布的多项式近似......基本上，您使用统一随机数生成器并对其进行 x 次迭代，然后取平均值。迭代次数越多，它就越像高斯分布。

这很不错；但是我希望能够拥有一个可以改变平均值的方法。例如，假设我想要一个介于 0 和 10 之间的数字，但在7 左右。就像，平均值（如果我多次重复此函数）结果是 7，但实际范围是 0-10。

有没有我应该查找的，或者我应该使用标准高斯分布做一些花哨的数学？

我正在尝试在遗传算法中实现非均匀概率分布。

在遗传程序的实施中，我有一个实验，它有 3 个结果，每个结果都有不同的概率。假设一个结果的概率是 0.85，另一个是 0.01，最后一个是 0.14？

PS：我最近才知道它被称为概率的非均匀分布。我正在用 Java 实现它，任何人都可以说出非均匀概率背后的理论。分发以及实现它的任何 Java 包。

如果您需要有关该问题的更多信息，请随时问我！

提前致谢！

我有一个概率问题，我需要在合理的时间内进行模拟。简而言之，我有 30 个不公平的硬币，每个硬币都有不同的已知概率。然后我想问诸如“正好有 12 个正面朝上的概率是多少？”或“至少 5 个正面朝上的概率是多少？”。

我知道基本的概率论，所以我知道我可以列举所有（30 个选择 x）的可能性，但这并不是特别可扩展的。最坏的情况（30 选择 15）有超过 1.5 亿种组合。从计算的角度来看，有没有更好的方法来解决这个问题？

非常感谢任何帮助，谢谢！:-)

我有一些函数可以生成双精度、浮点、短、长随机值。我有另一个函数，我将数据类型传递给它，它应该返回一个随机值。现在我需要在该函数中根据传递的数据类型选择返回值。例如，如果我通过浮点数，我需要：

回报为浮动的概率为 70%，回报为双倍、空头或多头的概率各为 10%。我可以调用另一个函数来生成相应的随机值，但是我如何适应最终返回的概率权重？我的代码是 C++。

一些指针表示赞赏。

谢谢。

如果 A 的出现概率，无限经常为 0，是否意味着 A 补码的出现概率，无限经常为 1？

我试图确定我的 crc 与“理想”的 32 位 crc 相比如何。

因此，我运行我的 crc 超过 100 万个完全随机的数据样本并收集了碰撞数量，我想将此数字与我可以从“理想”crc 中预期的碰撞数量进行比较。

有谁知道如何计算“理想”32 位 crc 的预期碰撞？

这是我为一门课程解决的问题，我想知道我的解决方案是否正确。我通常不会发布纯数学问题，除非我认为这是无法计算的，因此是计算机科学问题。

给你：

P(S) = 10%

P(Theta1 | S) = P(Theta2 | S) = 96%

P（非 Theta1 | 非 S）= P（非 Theta2 | 非 S）= 98%

除了概率论的常用公理和定义之外，没有其他信息。

特别是，您不会获得有关事件独立性的信息。

您被要求计算 P(S | Theta1 和 Theta2)。

这可以解决吗？如果不是，请提供不可计算性证明。

有趣，嘿？

我想编写一个代码来生成一个数据集，其中包含 1 个审查数据点和不同的审查百分比。我有以下代码来生成一些随机数但没有被审查

我有以下代码来创建一个具有已知检测限 (lod) 值 (LOD) 的审查数据集，然后计算审查值百分比，我有一个数据集可供使用。

但我想做的是为计算机提供所需的审查百分比，并让计算机找到对应于审查百分比的 lod。我可以手动输入 lod 值，但如果我想创建一个删失百分比为 5-95 的数据集，这需要很长时间。

目标是为模拟创建具有不同删失百分比的删失数据集。我一直在一次做一个数据集，这需要很长时间。请让我知道这一切是否有意义。

我正在尝试在 R 中使用 rbern 函数，但它显示以下消息

我什至尝试加载库（Rlab）并且不会让我，我做错了吗？我记得几天用同样的功能顺利。请我在这方面需要帮助。