※ 引述《lturtsamuel (港都小妹)》之铭言：
: 举个例子
: 你今天坐在六小福前面 数一下经过的女生
: 然后帮她们打分数 取max
: 这个极值的期望值 会随学校女生总数而上升
: 就可以估计出大概的数量囉^^
回一下 台湾很多人不相信统计 不尊重专业
这也是为什么台湾会渐渐沉沦为鬼岛的缘故
统计 或者说是科学 之所以有存在的意义就在于他能给出和直觉冲突但却是正确的答案
比起理盲滥情 让科学说话才是真正让台湾可以脱离现在困境的方法
就以lturtsamuel大大的这个例子来说
假如每个女生的外表都可以从0分到T分给分
我们学校在里随机抽样路上的n个女生 姑且叫这个值B好了 Beautiful的B
很多人直觉会说
我们可以遇到的女生的最正的值 也就是上限T这个值 是Max(B1,B2,...,Bn)
然后这是错误的答案 正确的期望值是Max(B1,B2,...,Bn)乘以(n+1)/n才对
证明如下:
假设我们路上看到正咩的pdf(机率密度函数)是i.i.d. uniformly distributed
这个假设是很自然的假设 意思就是说我遇到的每个女生正不正都是独立事件
而且机率都是一样的
那么遇到的每一个女生她正不正的pdf就可以写成f(B)=1/T
累积机率密度函数CDF就是F(B)=B/T
接着我们就可以写出我们遇到的女生是全部理面最正的CDF就是(F(B))^n
再做一次微分就可以得到pdf=n‧(F(B)^(n-1))‧f(B)
这个pdf就是我们遇到的下一个女生会是我们全部抽样的n个女生中最正的机率
最后就可以写出期望值 E(最正) = ∫ B‧(n‧(F(B)^(n-1))‧f(B)) dB 从0积到T
得到的答案就是 E(最正) = T‧(n/(n+1))
所以要在乘以(n+1)/n才能得回正确的最大值 Q.E.D.

未看先猜 恩恩 跟我想得差不多

竟然是我ㄟ 只能推惹>/////<

你觉得半夜写这个....有人会认真看吗= =

抄课本 改得很辛苦齁

教授输ㄌ ㄏ

我本来就是这个意思！！！gj怎么可能理工不学机率啊

理工有学机率统计啊XD 本肥有学 不过老师放得轻..

个经哪有教这个啦 还有 我还真的没学机统.....不过好歹我个经也修一年的 明明没教!!!!!没有没有没有没有 除非我睡着了不然就是你们学校比较猛

gj别崩溃惹 你已经被当囉～

我有过ㄛ...... 经济系超爽调分调超多我遇过最爽调分是开根号*10再+10，不是理工的课 是总经...... 不过缺点是有些人调不太到

我工统抽样学好烂呜呜呜呜

工统是选修 ㄏ

楼下翔sir

这跟variance /n-1同时教啊

楼上对啊 用数学直觉讲就是抽样的过程中 自由度少一个

请问一下，为什么是假设为连续型而不是离散型自然的情况下对正妹打的分数通常都是整数

比较好算吧，才能用微积分

离散的PDF是三小 你是说PDE吧

...

离散的叫PMF(机率质量函数)我觉得统计最反常理的部分是不偏也不一定最好

太相信统计也不是好事

Bayesian 没啥鸟用。。。buhlmann 比较有用其时统计很靠腰，你要data 怎么走，就把data 切一切就

可以说明一下,你算出来的答案等不等于T吗?若不等于T,请问为什么不可能遇到T等级的正妹?机率就是告诉我们,机率再怎么低,只要不是0,就有可能发生

顺序统计量？

这其实很基本…只是你用符号跟名词把它讲的很复杂

正妹会跟正妹走一起，所以是条件机率

Older statistic 我记得有个umvue 可以使得 估计到最好 然后少一个自由度是rank问题 你的等号使得一个变量被另外一个维度解释觉得统计是空间问题 .....

我看得懂耶（乐）

哈哈 是PMF

完了 我统计好烂 完全想不出来为啥会出现*(n+1/n)

请说中文

好怀念喔 全忘光了 哈哈哈