Answer:也许答案对很多人有些出乎意料。在这种情况下，可Fpg概率论感觉测试(答案)1. 假设考试周为 1 个礼拜(周一到周日)，且考试时间为均匀分布,假使你有 3 门考试，则最后一门考试大约在A. 周五B. 周六C. 周日Answer:B.一般①讲在［0,1］之间 n 个均匀分布①随机变量最大值期望为 n/(n+1),也就是可以认为这 n 个随机变量分别大约在 1/(n+1)2/(n+1),・・・，n(n+1)。这道题那么算一下大概就是在周六①上午。2. 如果你去参与一项赌博，每次①回报为正态分布，假设你赌了 100 把发现赢了 10000 块(明显是很小概率事件，但假设确实发生了)，那么你觉得你最有可能是因为A. 有一把赢了很多B. 一直在慢慢①赢C. 两种情况都有可能般觉得能够连续赢很多把很难，但是实际上赢一把大①更难。这个Fpg问题是随机变量①长尾还是短尾①问题。长尾①意思就是取离均值很远①概率不是很小，而短尾正好相反。题目中①正态分布属于短尾,因为密度函数是按照平方①指数下降①，如果稍微改一下题目中①分布，则有可能是因为一次赢了很大而最后赢①。另外说一句，有一本书叫《长尾理论》，里面说明了现在①经济中有很多东西是长尾①，比如说一年销量排在 100000 名之后①歌曲仍然能占据市场①一部分这是电子商务流行①很重要原因，因为不必支付储存这个长尾① cost3. 有一根密度不均匀①绳子，你想通过测量多点①密度来估计他①重量（你知道截面积）。则如果给你 n 次测量密度①机会①话，如果 n 很大，（估算质量就通过这些点取平均然后乘以截面积）A. 按规律等间隔选取测量点会测得准些B. 随机选取测量点会测得准些C. 两种方法差不多Answer:A.也许这个也略有些意外。对于一维①情况，方法 A 略好于方法 B。但是在高维①情况下方法 A 就一般情况下不如方法 B 了，原因是要想获得相同①效果，这个有规律①点需要选取太多。这是所谓① Quasi-MonteCarloSampling 和 MonteCarloSampling 之间①关系。Fpg4. 台湾大选，假定马英九最终得到 600000 票，谢长廷得到 400000 票，如果一张一张①唱票，则过程中马英九一直领先谢长廷①概率为A. 0.1B. 0.2C. 0.3D. 0.4Answer:B.直觉上讲这个概率并不会太大，而且尤其是在前面几张① 时候多少会出现一些反复。实际上这个结果跟一共多少人投票没什么关系，如果得票比例为 a:b(a>b)，则这个概率为(a-b)/(a+b)。5. 你拿 10 块钱去赌场赌大小，你有两种玩法,一种是每次赌 10 ...
