我在学习道路上遇到了一项任务。
对于均值 μ=np 和方差 σ**2=np(1−p)
的二项式分布 X∼Bp,n,我们希望上限概率 P (X≥c⋅μ) 对于 c≥1
。三界介绍:
Formulas
任务是分别为每个不等式编写三个函数。它们必须将 n、p 和 c
作为输入,并返回由上述马尔可夫、切比雪夫和切尔诺夫不等式给出的 P(X≥c⋅np)
的上限输出。
还有一个IO的例子:
代码:
print Markov(100.,0.2,1.5)
print Chebyshev(100.,0.2,1.5)
print Chernoff(100.,0.2,1.5)
Output
0.6666666666666666
0.16
0.1353352832366127
我完全卡住了。我只是不知道如何将所有数学插入函数(或如何在此处进行算法思考)。如果有人能帮助我,那将是非常有帮助的!
附注并且任务条件不允许所有库,除了 math.exp
好吧,让我们看看给出的是什么:
输入值和派生值:
-
n = 100
-
p = 0.2
-
c = 1.5
-
m = n*p = 100 * 0.2 = 20
-
s2 = n*p*(1-p) = 16
-
s = sqrt(s2) = sqrt(16) = 4
您有多个 P(X>=a*m)
形式的不等式并且您需要为术语 P(X>=c*m)
提供界限,所以你需要考虑如何a
涉及 c
在所有情况下。
马尔可夫不等式:P(X>=a*m) <= 1/a
您被要求实现 Markov(n,p,c)
这将返回 P(X>=c*m)
的上限.自从
P(X>=a*m)
= P(X>=c*m)
很明显a == c
, 你得到 1/a = 1/c
.好吧,这只是
def Markov(n, p, c):
return 1.0/c
>>> Markov(100,0.2,1.5)
0.6666666666666666
这很容易,不是吗?
Chernoff 不等式指出P(X>=(1+d)*m) <= exp(-d**2/(2+d)*m)
首先,让我们验证如果
P(X>=(1+d)*m)
= P(X>=c *m)
然后
1+d = c
d = c-1
这为我们提供了计算上限所需的一切:
def Chernoff(n, p, c):
d = c-1
m = n*p
return math.exp(-d**2/(2+d)*m)
>>> Chernoff(100,0.2,1.5)
0.1353352832366127
切比雪夫不等式界P(X>=m+k*s)
通过 1/k**2
再一次,如果
P(X>=c*m)
= P(X>=m+k*s)
然后
c*m = m+k*s
m*(c-1) = k*s
k = m*(c-1)/s
然后直接去实现
def Chebyshev(n, p, c):
m = n*p
s = math.sqrt(n*p*(1-p))
k = m*(c-1)/s
return 1/k**2
>>> Chebyshev(100,0.2,1.5)
0.16
我是一名优秀的程序员,十分优秀!