probability

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    4答えて

    人が特定の製品を購入するかどうかについては、購入するために1つ、買わないには0つのデータが入ってくる(自動コールセンターへの呼び出し)。 このデータを使用して、特定の製品を購入する見込みの確率を作成したいが、購入した/購入しなかった人の数の履歴データを比較的少なくして、その製品。 友人は、ベイズ確率を使用して、「事前確率分布」を立てることによって確率推定を助けることをお勧めします。本質的にこれは、

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    3答えて

    下限A、モードB、上限Cを持つ三角形の確率分布から生成された値をパラメータとして使用するシミュレーションを実行します。この値をPythonでどのように生成できますか?このディストリビューションのエクスポベイト(ラムダ)(無作為から)のような単純なものがありますか、それともこのことをコード化しなければなりませんか?

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    7答えて

    強度の暗号化アルゴリズムをテストしたいと考えています。それは強くする必要はありません、それは偶発的なひび割れに抵抗して、廃棄する10時間の決定されたハッカーと言うだけです。 (私はthe crypto algorithmを書きました。はい、これは一般的には悪い考えですが、私には正当な理由があると思います) どのようなテストを行うべきですか?これまでのところ私はこれを試してみた: は ランダムA.を

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    3答えて

    イベントの確率を推定するために相対頻度を使用すると、実験の数に基づいて見積もりがどの程度良いですか?標準偏差は良い尺度ですか?紙/リンク/オンラインの本は完璧です。 http://en.wikipedia.org/wiki/Frequentist

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    2答えて

    私は正常に動作PHPで、次のコード(多かれ少なかれ10件の結果にそれが実行されるたびに返されます)しました: function GetAboutTenRandomNumbers() { $result = array(); for ($i = 0; $i < 240; $i++) { if (Chance(10, 240) === true)

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    ウェブページにはハイパーリンクがたくさんあります。過去の観測から、ユーザーがこれらのハイパーリンクのそれぞれをクリックする確率を知っています。したがって、これらの確率の平均および標準偏差を計算することができます。 このページに新しいハイパーリンクを追加しました。短いテストの後、私はこのハイパーリンクを参照している20人のユーザーのうち5人をクリックします。 クリックスルー確率の既知の平均および標準