文字題有咩關鍵字向你暗示Geometric Distribution(幾何分佈)🧐
P(X=x)=(1-p)^{x-1}p
就算不斷失敗,都要不斷堅持【直至】成功,咁究竟要第 x 次先成功呢⁉️
呢個就係 Geometric Distribution 幾何分佈,簡稱 Geo(p),括弧裏面嘅 p 就係嗰次成功嘅機會率👇🏻
若然你仲記得 Geo(p) 條式,你都可以反推返佢嘅意思:「P(X=x) = (1-p)^(x-1)乘p」
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首先,由於p代表成功,所以(1-p)就代表失敗;
然後,(1-p)有足足(x-1)次,即係失敗咗足足(x-1)次;
不過,唔緊要,最後嘅p,就係代表第x次堅持終於成功!
你以後只要見到題目有「until(直至)」最應該率先諗起嘅,就係Geo(p)!
繼而你就可以自由地使用佢嘅兩大特性:E(X)=1/p同埋Var(X)=(1-p)/p^2啦,爽呀🚀
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🧠以心理學、高效學習融入補習教育當中�
從中文大學風險管理學士畢業之後,鑽研超速學習法(Ultralearning)及教育心理學,將高效學方法先行用於自己身上,無間斷學習新知識;四年後重返校園,完成中文大學數學碩士(大數據分析)課程,期間考入門薩學會(Mensa),實證超速學習法。
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好多人以為自己因為對數學無興趣,所以數學低分;事實剛好相反:因為自己數學低分,所以對數學無興趣。試諗下,若然你有歌神嘅聲線,你仲會對唱歌無興趣嗎?
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同時也有39部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅數學老師張旭,也在其Youtube影片中提到,【摘要】 本影片介紹離散變數的機率分布,包含二項分布、幾何分布、負二項分布、超幾何分布以及卜松分布,除了講解其機率質量函數如何得到以外,也推導了期望值和變異數;下週第 17 回將講解連續變數的機率分布,包含均勻分布、指數分布、常態分布、Gamma 分布和 Beta 分布及他們的機率密度函數與期望值和...
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深宵出 post,問問大家意見,因為有好幾個 course 都已經上完最後一班,但仍有人想我加開,但係都要睇睇有幾多人真係有興趣,而家以 pm 形式收集大家意見,以下課程如果重開,一天上四堂,有哪一個大家有興趣
(1) core - A天書 (四堂)
(2) core - B天書 (四堂)
(3) core - E天書 (四堂)
(4) core - F天書 (四堂)
(5) M1 - Binomial Theorem 二項式定理, Exponential function 指數函數, Differentiation 微分, App of d (Tangent, rate) 微分應用 (切線、改變率) (四堂)
(6) M1 - App of d (max, min) 微分應用 (極大、極小), Integration 積分, Application of integration 積分應用, Trapezium rule 梯形法則 (四堂)
(7) M1 - Bayes' Theorem 貝葉斯定理, Basic Statistics 基礎統計, Normal Distribution 正態分佈 (四堂)
(8) M1 - 4 Distribution 四大分佈 Bernoulli, Binomial, Geometric and Poisson Distribution 伯努利、二項、幾何 及 泊松分佈, Point and interval Estimation 點與間距估計 (四堂)
(9) M2 - Surd 根式, Mathematical induction 數學歸納法, Binomial Theorem 二項式定理, Trigonometry 三角學 (四堂)
(10) M2 - e & limit e及極限, Differentiation 微分, App of d - tangent, normal 微分應用 - 切線、法線, App of d - rate of change 微分應用 - 改變率, App of d - max, min 微分應用 - 極大、極小值 (四堂)
(11) M2 - curve sketching 曲線描繪, integration 積分, Area and volume 面積及體積 (四堂)
(12) M2 - Matrix 矩陣, System of linear equation 線性方程組 (四堂)
(13) M2 - 2 Dimension vector 平面向量, 3 Dimension vector 立體向量 (四堂)
另外亦有同學要求我地開一個關於
(14) Linear Programming 線性規劃的鬼馬課程 ($200 /2小時)
(15) Mensuration 求積法 的鬼馬課程 ($200 /2小時)
大家如果對上面任何課程有興趣可以 pm 我們
收集大家資料後會火速安排開班
P.S. M1, M2 的課程會於大家考完主科後先開班
多謝各位同學的意見 ^^
geometric distribution 在 Herman Yeung Facebook 的最佳貼文
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Binomial, Poisson, Geometric Distribution 二項、泊松、幾何分佈
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(教 Bayes’ Theorem, Basic Statistics, Normal Distribution
貝葉斯定理、基礎統計、正態分佈),
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S6 Maths M2 第二期 會教授
以前中七 pure maths 的 Matrix, System of linear equation
矩陣、線性方程組。
如錯過 S6 Maths M2 第一期
(教 curve sketching, integration, area & volume
曲線描繪、積分、面積與體積),
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詳情請看︰
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geometric distribution 在 數學老師張旭 Youtube 的最佳解答
【摘要】
本影片介紹離散變數的機率分布,包含二項分布、幾何分布、負二項分布、超幾何分布以及卜松分布,除了講解其機率質量函數如何得到以外,也推導了期望值和變異數;下週第 17 回將講解連續變數的機率分布,包含均勻分布、指數分布、常態分布、Gamma 分布和 Beta 分布及他們的機率密度函數與期望值和變異數
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EP01:向量微積分重點整理 (https://youtu.be/x9Z23o_Z5sQ)
EP02:泰勒展開式說明與應用 (https://youtu.be/SByv7fMtMTY)
EP03:級數審斂法統整與習題 (https://youtu.be/qXCdZF8CV7o)
EP04:積分技巧統整 (https://youtu.be/Ioxd9eh6ogE)
EP05:極座標統整與應用 (https://youtu.be/ksy3siNDzH0)
EP06:極限嚴格定義題型 + 讀書方法分享 (https://youtu.be/9ItI09GTtNQ)
EP07:常見的一階微分方程題型及解法 (https://youtu.be/I8CJhA6COjk)
EP08:重製中
EP09:反函數定理與隱函數定理 (https://youtu.be/9CPpcIVLz7c)
EP10:多變數求極值與 Lagrange 乘子法 (https://youtu.be/XsOmQOTzdSA)
EP11:Laplace 轉換 (https://youtu.be/GZRWgcY5i6Y)
EP12:Fourier 級數與 Fourier 轉換 (https://youtu.be/85q-2nInw7Y)
EP13:換變數定理與 Jacobian 行列式 (https://youtu.be/7z4ad1I0b7o)
EP14:Cayley-Hamilton 定理 & 極小多項式 (https://youtu.be/9c-lCLV4F0M)
EP15:極限、微分和積分次序交換的條件 (https://youtu.be/QRkGLK7Iw4c)
EP16:機率密度函數 (上) 👈 目前在這裡
EP17:機率密度函數 (下) (https://youtu.be/tDQ3o8uQ_Ks)
持續更新中...
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#這集還沒有機率密度函數喔 #離散變數機率分布 #機率質量函數
geometric distribution 在 Herman Yeung Youtube 的最佳解答
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https://goo.gl/rlbmEB ……… M1 (Binomial Theorem 二項式定理)
https://goo.gl/FZotov ……… M1 (Exponential & Log. functions 指數對數函數)
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