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《网站建设与维护》讲义,网站搜索建设,手机网站关键词优化软件,营销型网站建设php源码条件期望例题—连续发生的事情 连续地做二项实验, 每一次成功概率为p. 当连续k次成功时, 停止实验. 求停止实验时做的总实验次数的期望. 解: 错误解法 设NkN_kNk​为停止实验时做的总实验次数, 则 E[Nk]E[E[Nk∣Nk−1]]∑jk−1∞E[Nk∣Nk−1j]\begin{split} E[N_k] E[E…条件期望例题—连续发生的事情 连续地做二项实验, 每一次成功概率为p. 当连续k次成功时, 停止实验. 求停止实验时做的总实验次数的期望. 解: 错误解法 设NkN_kNk​为停止实验时做的总实验次数, 则 E[Nk]E[E[Nk∣Nk−1]]∑jk−1∞E[Nk∣Nk−1j]\begin{split} E[N_k] E[E[N_k|N_{k-1}]] \\ \sum_{j k-1}^{\infin}E[N_k|N_{k-1}j] \end{split} E[Nk​]​E[E[Nk​∣Nk−1​]]jk−1∑∞​E[Nk​∣Nk−1​j]​ 因为 E[Nk∣Nk−1]p⋅(NK−11)(1−p)⋅E[Nk]E[N_k|N_{k-1}] p\cdot(N_{K-1} 1) (1-p)\cdot E[N_k] E[Nk​∣Nk−1​]p⋅(NK−1​1)(1−p)⋅E[Nk​] (一旦错了又得重开) 对两边去取期望 E[E[Nk∣Nk−1]]E[Nk]p⋅(E[Nk−1]1)(1−p)⋅E[Nk]E[E[N_k|N_{k-1}]] E[N_k] p \cdot (E[N_{k-1}] 1) (1-p) \cdot E[N_k] E[E[Nk​∣Nk−1​]]E[Nk​]p⋅(E[Nk−1​]1)(1−p)⋅E[Nk​] 即 E[Nk]E[Nk−1]1E[N_k] E[N_{k-1}] 1 E[Nk​]E[Nk−1​]1 因为E[N1]1pE[N_1] \frac{1}{p}E[N1​]p1​, 所以 E[N2]1p1↓E[Nn]1p(n−1)\begin{split} E[N_2] \frac{1}{p} 1 \\ \downarrow \\ E[N_n] \frac{1}{p} (n-1) \end{split} E[N2​]E[Nn​]​p1​1↓p1​(n−1)​ 易知上述解法的答案在直觉上是不成立的, 因为随着k的增大, E[Nk]E[N_k]E[Nk​]的增长速度应该以非常快的速度增大, 而非仅仅是线性增长, 所以显然是错误的. 正确解法 E[Nk]E[E[Nk∣Nk−1]]E[N_k] E[E[N_k|N_{k-1}]] E[Nk​]E[E[Nk​∣Nk−1​]] 显然, 最要紧的是找出E[Nk∣Nk−1]E[N_k|N_{k-1}]E[Nk​∣Nk−1​]作为Nk−1N_{k-1}Nk−1​的函数, 这个函数关系是什么 (一旦错了又得重开), 这个思路对的, 但(1)式是错的 E[Nk∣Nk−1]p⋅(NK−11)(1−p)⋅E[Nk](1)E[N_k|N_{k-1}] p\cdot(N_{K-1} 1) (1-p)\cdot E[N_k] \tag{1} E[Nk​∣Nk−1​]p⋅(NK−1​1)(1−p)⋅E[Nk​](1) 应该是这样的思路 现在已经做了Nk−1次试验↙↘成功(概率p)失败(概率1−p)NkNk−11NkNk−11Nk\begin{split} 现在已经做了N_{k-1}次试验 \\ \swarrow\searrow \\ 成功(概率p)\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ 失败(概率1-p) \\ N_k N_{k-1} 1\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ N_k N_{k-1} 1 N_k \end{split} 现在已经做了↙成功(概率p)      Nk​Nk−1​1     ​Nk−1​次试验↘      失败(概率1−p)      Nk​Nk−1​1Nk​​ 所以(2)(2)(2)式才是正确的 E[Nk∣Nk−1]p⋅(NK−11)(1−p)⋅(NK−11E[Nk])NK−1(1−p)⋅E[Nk](2)\begin{split} E[N_k|N_{k-1}] p\cdot(N_{K-1} 1) (1-p)\cdot (N_{K-1} 1E[N_k]) \\ N_{K-1} (1-p)\cdot E[N_k] \tag{2} \end{split} E[Nk​∣Nk−1​]​p⋅(NK−1​1)(1−p)⋅(NK−1​1E[Nk​])NK−1​(1−p)⋅E[Nk​]​(2) 其他的推导过程同上, 最终也是一个递归方程 E[Nk]E[Nk−1]p1pE[N_k] \frac{E[N_{k-1}]}{p} \frac{1}{p} E[Nk​]pE[Nk−1​]​p1​ 最终的结果是 E[Nk]1p1p2⋯1pkE[N_k] \frac{1}{p} \frac{1}{p^2} \cdots \frac{1}{p^k} E[Nk​]p1​p21​⋯pk1​ 显然这一结果才是正确的结果, 直观上也更加准确.
http://www.hkea.cn/news/14427525/

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