结果概率

时间：2025-06-27 07:40:27  编辑：翡翠原石网  访问：328

，问题描述 Redis面试，14:05进去的，14:08出来了因此，我在编写程序的一部分中，用户可以定义任意数量的随机结果.它们还定义了每个概率(因此，不相等).他们是什么最好的方式来检查发生了什么.注意:我的程序碰巧是Minecraft插件，但问题更多是通用Java插件，因此我试图使代码反映出这一点

，如果觉得文章对你有用，欢迎关注、转发、点赞、收藏。 概率与概率分布是统计学中的基础概念，在我们的高中的课本中就接触过了，如果有遗忘，一起来回顾一下吧！ 知识点： 概率 概率分布 一、概率 说到概率，需要先了解一个概念，叫做随机试验。随机试验是指在相同条件下对某随机现象进行的大量重复观测的试验，需满足

，题目：随机输出“苹果”，“橘子”，“香蕉”要求输出“苹果”的概率为50%，“橘子”的概率为30%，“香蕉”的概率为20% 分析 方案一： 最常用rand(1,10)来处理 如果是5以下的输出苹果 6到8的输出橘子 9到10的输出香蕉

，在了解这些概念之前，我想让大家先清楚、基本（样本点）和样本空间的定义。 我们以经典的抛硬币试验为例，在不抛之前，我们只能确定硬币落地以后会有两种结果：正面朝上和反面朝上。抛硬币试验的所有可能结果组成的集合（ {正面朝上，反面朝上}，大括号 {} 表示集合符号）我们称之为样本空间。是样本空

，从前有一户夫妻，他们生了两个孩子。已知其中一个是女孩，那么另一个孩子也是女孩的概率是多少呢？ 这是一道概率论课本上的经典问题，一开始的时候，很多人会觉得两个孩子的性别是独立，我们知道其中一个孩子的性别，应该对另一个孩子没有影响。但实际上并不是这样，我们可以列出两个孩子性别的所有可能： 从上面这个

，最近遇到一个有趣的需求，大概意思就是：编写一个方法，其输出是true或者false，并且该方法调用量很大，我们无法预测每次调用该方法究竟会产生什么结果，但产生true的概率是（或者说非常接近）预先设定好的（比如20%)。 为了实现这个需求，可以采取这样一种思路： 1，建立一个BitSet，size设

，概率亦称“或然率”,它反映随机出现的可能性（likelihood)大小. 1.随机变量 随机变量是指随机的数量表现,可以是连续的或离散的,如图: 离散型随机变量 连续型随机变量 2.联合概率 联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率,假设X和Y都服从正态分布,那么P{

，题目：随机输出“苹果”，“橘子”，“香蕉”要求输出“苹果”的概率为50%，“橘子”的概率为30%，“香蕉”的概率为20%分析方案一：最常用rand(1,10)来处理如果是5以下的输出苹果6到8的输出橘子9到10的输出香蕉

，最近遇到一个有趣的需求，大概意思就是：编写一个方法，其输出是true或者false，并且该方法调用量很大，我们无法预测每次调用该方法究竟会产生什么结果，但产生true的概率是（或者说非常接近）预先设定好的（比如20%)。 为了实现这个需求，可以采取这样一种思路： 1，建立一个BitSet，size设

，从前有一户夫妻，他们生了两个孩子。已知其中一个是女孩，那么另一个孩子也是女孩的概率是多少呢？ 这是一道概率论课本上的经典问题，一开始的时候，很多人会觉得两个孩子的性别是独立，我们知道其中一个孩子的性别，应该对另一个孩子没有影响。但实际上并不是这样，我们可以列出两个孩子性别的所有可能： 从上面这个