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学习日志/R语言学习/大数定理（掷色子）: MuLifengok 2018-5-25 01:33; 大数定理（Law of large numbers）：在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。通过模拟掷骰子的方法来直观体会大数定理模拟掷骰子： sample(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), 1, replace = TRUE, prob = c(1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6)) 多次模拟并计算不同投掷次数下“1”出现的频率并绘图：编写名为dice的函数： * 需提前安装ggplot2统计包 * 模拟投掷n次六面体骰子，计算“1”出现的频率结果尝试模拟200次： dice(200) 模拟2000次： dice(2000) 模拟20000次 dice(20000) 模拟200000次 dice(200000) 可见随着模拟次数的增加，p越接近1/6 ≈ 0.166667，拟合的直线与x轴的夹角也越来越小。此处模拟次数越大对计算机内存要求越高，例如此处模拟一亿次： * 使用的计算机配置为8G+256G * error可能发生在使用ggplot函数绘图的过程中欢迎对R语言感兴趣的同道指正，交流学习; 个人分类: R语言学习|5728 次阅读|0 个评论

两个球体中心对撞比人们想像的要难: liwei999 2010-12-6 17:02; 两个球体中心对撞比人们想像的要难。看看打台球就可知道作者: mirror 日期: 12/05/2010 20:51:10 一二。如果是中心对撞，一个球就要停下来，把能量和动量传给另一个球。问题和回答也是这样，能否合拍很是要紧的。所问非所答也是个技巧，可以岔过很多尴尬的、或不愿意回答的问题。科网上有人问为什么会是正态分布？对此问有访客应贴：概率当中有大数定理和中心极限定理。王老师回复说：这两个定理我学过，但是他们没有解释为什么。这个问题的答案应该从物理学中找，而不是数学。最直接的说法应该是来自几率的分布函数比例与exp（－E／T）。这里的E是状态的能量，T是系统的温度。状态能量对坐标的表述一般是二次形式。所以就出现了正态分布。为什么是exp（－E／T）？这个问题统计力学里有交待。严格地说，日常生活中正态分布的现象比较少。因为一个集团现象中的成员不是统计力学所说的那样的量级。金融现象就更不是正态分布的事儿了。难怪女人们都说好男人都死光了，见不到优秀的男人。因为这个事情不是正态分布，都是变态分布。物理上认为，有一种相互作用的关系即决定了一个分布函数。从此观点看土壤中的水份， Quote 土壤水分主要受降水和蒸发都因素的影响。由于一个地区的降雨量和蒸散发在一直变化，且有时候变化剧烈，导致土壤水分的概率分布呈现多峰（图2）的说法就很不入流了。这个图的标准分析是对应着样品土壤中三种典型的团粒结构。为了证实这个推测，就可以利用各种分析手段。这就是科学了。王老师心里有矛盾： Quote 这种解释我个人觉得比较合理。但是主观性比较强，如果要更客观地去解释这种现象，还需要提出某种比较合理的理论。能有这个自省很是要紧，因为我个人觉得比较合理一般都是要被否定的。为什么要有老师呢？就是可以订正这类不着四六的胡思乱想。不要轻信别人说有意思。那就是种客套话。这个思路也不是很好。 Quote 假设北京市建筑物的高度70%集中在50-100m之间，为什么会是50-100m这个和北京市的社会经济发展水平、人口数量及地质条件等因素有关。也就是说变量所处的外部环境因素决定了变量值的集中范围。或者就是作者没有明白自己在表达着什么。如果真是变量所处的外部环境因素决定了变量值的集中范围的话，只能说明是变量选错了。直接选那个外部环境因素作变量就是了。 ---------- 就是论事儿，就事儿论是，就事儿论事儿。; 个人分类: 镜子大全|2878 次阅读|1 个评论

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