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作者 leica13 在 PTT [ Math ] 看板的留言(推文), 共25則

限定看板：Math

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[微積] 水平漸進線

[ Math ]3 留言, 推噓總分: 0

作者: zx153w - 發表於 2015/12/06 21:23(10年前)

1^F→leica13: arctan x12/06 21:29

[微積] 大學微積分的收斂數列

[ Math ]1 留言, 推噓總分: 0

作者: wayne0824 - 發表於 2015/11/11 20:59(10年前)

1^F→leica13: 就造兩個數列，分別會收斂到 +1 跟 -1，就證完了。11/11 22:44

[機統] 機率分布的相關問題

[ Math ]6 留言, 推噓總分: 0

作者: wayne78117 - 發表於 2015/11/08 20:59(10年前)

1^F→leica13: 沒全文可看，所以只是猜測：11/09 09:36

2^F→leica13: 每個干擾者的頻率基本上都不一樣，而如果你把它們全11/09 09:38

3^F→leica13: 都抓起來去測量，再畫出分布圖，就會符合常態分布。11/09 09:39

4^F→leica13: 比方說 A，就是當中 μ = 0.88 的機率會是最高。11/09 09:40

5^F→leica13: 因此 X 軸會是頻率，Y 軸會是機率。11/09 09:40

6^F→leica13: 底下的 3 步驟就是教你如何求出干擾者的數量。11/09 09:41

Re: [微積] 高微題目

[ Math ]2 留言, 推噓總分: +1

作者: leica13 - 發表於 2015/10/29 19:59(10年前)

2^F→leica13: 因為我也是同一本。XD10/29 23:10

[機統] 請教簡單的常態分布

[ Math ]14 留言, 推噓總分: +2

作者: botbotbot - 發表於 2015/10/28 19:44(10年前)

1^F推leica13: 答案應該是對，但是想法錯了。10/28 20:06

2^F→leica13: P(X>C) = 0.05 → P(X≦C) = 1-0.05 = 0.9510/28 20:09

3^F推leica13: 因為常態是連續型，所以 P(X=a) = 0, ∀a 。10/28 20:13

4^F→leica13: 你可以利用 P(X>C)，去推導出 P(-C<X)的值，10/28 20:14

5^F→leica13: 再看題目 P(-C<X<C) = P(X<C) - P(-C<X) 去得出解。10/28 20:15

6^F→leica13: 看一下機率密度函數的圖型，應該會比較好懂為什麼。10/28 20:15

[機統] 一個機率密度函數(PDF)的問題

[ Math ]14 留言, 推噓總分: +2

作者: darkhcv - 發表於 2015/10/06 22:59(10年前)

4^F→leica13: 從 pmf 的轉換來的，但 pdf 多微分，∴多乘最後項。10/07 01:09

5^F→leica13: http://tinyurl.com/pspv959 可參考。10/07 01:11

[中學] 機率3題條件機率

[ Math ]6 留言, 推噓總分: +1

作者: MoriA - 發表於 2015/04/25 19:47(10年前)

1^F推leica13: 題8：(a) 恰2人 = 將所有可能的(兩人命中機率)相加04/25 20:16

2^F→leica13: (b) 從(a)可得到所有可能 (3 種)，再用條件機率。04/25 20:17

3^F→leica13: 題9：將所有能順利流過的可能事件相加。04/25 20:18

4^F→leica13: 總共 3 種情形：① 1、2 通；3、4 不通 ② 以下類推04/25 20:19

5^F→leica13: 題5：可設總共就 100 人，再分別算各情形人數是多少04/25 20:21

6^F→leica13: 如：共 20 個真患者，裡頭有 18 個會出現陽性……04/25 20:22

[公告] 買賣書籍請於本篇文章推文置底

[ Math ]302 留言, 推噓總分: +132

作者: calvin4 - 發表於 2014/03/05 22:45(12年前)

64^F推leica13: [徵]Foundations of Higher Mathematics, Fletcher09/17 14:58

65^F→leica13: [徵] Elementary Classical Analysis, Marsden09/17 14:59

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