请教概率论好的同学，这题怎么做，在线等，急。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-31 14:51 标签： 概率论好难怎么学啊

许想想同学说一下概率论

最近连续6个交易日开盘低开，并且连续6个交易日收盘收跌。明日会否7日连续低开并且收盘收跌是值得关注。

今日日线呈长上影线T字星，这里的K线状态是射击之星还是仙人指路更值得我们关心。

郑重声明：用户在财富号/股吧/博客社区发表的所有信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）仅仅代表个人观点，与本网站立场无关，不对您构成任何投资建议，据此操作风险自担。

郑重声明：用户在社区发表的所有资料、言论等仅仅代表个人观点，与本网站立场无关，不对您构成任何投资建议。用户应基于自己的独立判断，自行决定证券投资并承担相应风险。

概率论与数理统计问题 某次考试有10个单项选择题,每题设4个答案,选对正确答案得3分,某同学有把握
某次考试有10个单项选择题,每题设4个答案,选对正确答案得3分,某同学有把握正确回答5道题,其余的题目随机地选择答案.问(1)他至少能得18分的概率(2)他最可能得多少分

共回答了23个问题采纳率：87%

1月5日19:30，小智和110位朋友共度了一个美好的晚上。

那个晚上，小智和大家探讨了一些关于美赛和数学建模方面的一些问题。因为人数限制，这次没有让所有朋友都能参加这次分享，在这里深表歉意。

因此，会后小智写了篇总结，希望可以帮助参加私享会的同学回顾内容，同时分享给更多没有参加到私享会的小伙伴。（文末有彩蛋）

先上几张截图让大家感受一下当时热烈的气氛。

好了，废话不多说，现附上分享会的总结。

马同学：各种类型的题目有哪些常用的算法，以及如何改进。如何在比赛的时候快速打开思路？

1、常用建模算法：蒙特卡罗算法、数值拟合与插值、规划算法（包括线性规划、整数规划、二次规划）、图论算法、动态规划算法、启发式算法（模拟退火、遗传算法、神经网络）、元胞自动机（连续离散化方法）、图像处理算法。这些算法的过程甚至代码都是有的，可以拿过来随时备用。首先你要知道有这些算法，你才能了解它能够解决什么问题，你才能进行对比。

2、对问题进行分析以后，发现可能自己准备的算法库当中，有一些是合适的，可以用的上，只要做一定的改进，就可以解决问题，这样是非常好的。但另一方面，你要知道，你要在短短几天做出极大的创新是不可能的。比如：TSP问题你不可能找到多项式时间内的确定性算法，这是一个世界难题，遇到他你只能用启发式算法。唯一要做的是已掌握模型的融会贯通。

3、在比赛当中，尽快确定自己的题目，这样为你节省时间。

刘同学：在美赛中word排版可以吗

用word是可以的，也曾经有获得特等奖的选手使用word。当然目前主流是使用latex，latex的排版相对word而言，还是好看一些，latex的排版学习的难度事实上也不高，可以提前下载好latex的参赛模板，另外平时多练习，这样到了比赛的时候就可以柔韧有余了。

和同学：对建模结果一般应该如何分析和检验？正态分布在建模中有哪些应用？怎么做敏感性和稳定性检验？

建模结果是否检验，可以视情况而定。有些结果需要检验的时候，可以做灵敏度分析，考虑数据发生变化时最优解的稳定性。灵敏度分析，首先重新得到含变量变动量的最优解，然后根据这个最优解当中的变动量来确定每一个变量对最优解的影响。

正态分布，包括泊松分布这些分布，都是建模当中合理的假定，在进行模拟仿真的时候可以运用。

沈同学：离散型问题如何分析

离散型问题，要看看问题本身能否归类到某个经典的数学模型，比如元胞自动机模型，或者规划问题等。然后再确定具体的解法。如果是元胞自动机模型，那么要建立元胞的运行规则，如果是规划模型，那么就要确定使用精确解解法，还是启发式解法，如果是启发式解法，那么使用遗传算法，还是粒子群算法，还是模拟退火算法。思路清晰以后，才可以真正执行求解。

何同学：想学习数学建模应该看一些什么书？数学建模有什么用？

董同学：大一新生，建模小白，现在手里只有一本姜启源的《数学模型》，请问假期看这一本可以吗。建模需要的数学基础有多少？目前只学了高数的上册和线性代数。

Can：初学建模需要储备哪些数学知识以及建模入门从哪开始

可以看司守奎的《数学建模算法与应用》，这本书的算法比较全面，看完能对数学建模有个整体的了解。

谢金星《数学模型》，这本书对数学模型有更多的数学理论的证明，看完能进一步了解数学建模内部的原理。

吴军《数学之美》这本书讲得比较泛，文字比较多，但是认真看完能对里面提到的一些重要的模型有深入的了解，而且也能让你明白数学建模的实际用途。当然，想要快速入门的话，考虑一下我们的课程也无妨。

杜同学：对于一个一元函数，如果我们想要验证它对于所有正整数的函数值是否都是正数，用matlab是否有相应的命令或者方法来处理？谢谢！

Matlab无法验证所有正整数，但它可以帮助你演算100万个正整数。如果要验证所有正整数，请用数学分析手段来证明。

林同学：约束条件不等式或等式中含有参数的线性规划和非线性规划用MATLAB怎么求解？

分成两类，一类是可以算精确解的，matlab提供符号运算，可以解决。另外一类是算不出精确解的，可以用matlab编启发式算法。

关于Maltab和Python的学习资料，小天这里也有整理，可以提供给大家

郭同学：想学习数学建模相关内容，请问下有什么比较好的相关的教程？

建议观看一些内容全面，并且有实际案例分析的课程。可以观看我们的MATLAB建模课程，适合大家学习。

黄同学：大数据类问题如何创新？

数据的量增加，迫使我们使用的算法要更多考虑资源的有限性，提升资源的利用率。数据的维度增加，迫使我们考虑更多的维度。因此，做大数据类的问题，要求你在更多的限制下做出更好的结果，要求改进你的算法，这就是创新之处。

周辰琛：针对评价类问题，有啥常用的

评价类模型，可以帮助我们对事物进行评价，比如主成分分析、层次分析法。但是，层次分析法需要构造准则层的判断矩阵，但构造这些矩阵需要有专家，问题是哪里来这么多专家，所以这个方法用的场景不多。建议使用主成分分析法，得到多个变量中贡献度比较大的关键变量，按照贡献度将这几个关键变量加在一起，进行评价。

鹿同学：启发式算法实战中到底如何使用？

启发式算法在实战当中用处非常明显，尤其是解决一些复杂的规划类问题。比如，TSP类问题、job-shop类问题，这些问题往往不能用求精确解的方法来解答，此时可以用启发式算法来进行解决。

恒星酱：算法掌握到什么程度才算足够？

算法掌握到，你有足够的底气去面对实际问题进行思考的程度。

Flora小橘酱：如何快速有效引用前人的文章

引用文章，直接在google学术上面复制引用信息即可

google学术论文引用指引

看到这么多干货，各位小伙伴是不是心里痒痒的？别担心，本周仍将继续举办免费分享会。

1月11日19:30，限额200人，小智老师将会在群里继续与大家分享关于数模、算法等学习干货。

只要你在学习上有任何疑问，都可以加入到我们的行列，一起风雨兼程！名额有限，再犹豫，福利就溜走了！

我要回帖

更多关于 概率论好难怎么学啊 的文章

 

随机推荐