美文网首页
刘嘉概率论22讲《十.方差,围绕数学期望波动程度的度量》

刘嘉概率论22讲《十.方差,围绕数学期望波动程度的度量》

作者: 阿木魔法学院 | 来源:发表于2020-11-17 13:53 被阅读0次

数学期望不能完整描述一个随机事件

比如,你有一笔闲钱,有两个投资方案

一,收益非常稳定,100%净赚5万

二,不稳定,50%机会赚20万,50%机会亏10万。

如果从数学期望公式来算,他们俩都是盈利5万。但是这两个方案并不一样,差别很大,具体在哪呢?

一,两个方案收益稳定性不同,第一个非常稳定,第二个波动性很大。

所以,数学期望不同,并不代表两件事价值一样,随机结果的波动程度,同样对一件事情的价值,对我们的决策影响巨大。

在描述和思考一共随机事件的时候,我们还得考虑这种波动性,这就涉及到一个专业概念,叫做方差。

方差描述的就是,随机结果围绕数学期望的波动范围。

方差越大,说明事情的波动性越大,而风险,本质上指的就是波动性,所以,方差的本质,就是对风险的度量,一共随机事件方差越大,可能的结果离期望值越远,他的风险就越大。

任正非年轻时候昂并,一年有一次探亲假,一年330天看不到孩子,剩下30天天天看,如果换成每11天回家一天,方差就小多了。

方差本身是中性的,无所谓好坏,但我们在自己的人生中,确实可以i通过不同策略来对抗方差。

首先,我们可以通过增加本钱的方式对抗方差。

本钱越多,你承受风险的能力就越强。有了足够的本钱,也就有了把游戏继续下去,去搏数学期望的可能。

对于生活中的其他问题,和增加本钱类似,只要增加数据选择,就能做到对抗方差,对抗波动性。

比如,预测一个学校的高考升学率,就不能只看某一个学生或者某一个班的成绩,这样风险太大,万一恰巧遇到的是个学霸班级呢,增加数据量,把全校10个班或者全市全省,全国的对比数据都采集上来,就能做出更准确的预测。

相反,通过认为设计主动扩大波动性,我们也能利用方差达到自己的目的。

距离,为什么明知道彩票是个赔钱的买卖,全世界的彩票还都能卖的出去。

因为彩票把方差拉的特别大,大部分人不中奖,但中奖的人奖金特别高,如果把方差设置为0,奖金都是几毛钱,就没人买了。 


今天学方差,把我这个学渣彻底的学蒙了,一整篇读书笔记写下来,还是不知道什么是特么的方差,方差到底有什么用,怎么 计算这个该死的方差。。。。。翻了一下概率学目录,下面还有,正态分布,幂律分布,泊松分布,假设检验,贝叶斯推理,等等等等,鬼知道我当初看到概率学课程的那种喜极而泣是从哪里来的???

相关文章

  • 刘嘉概率论22讲《十.方差,围绕数学期望波动程度的度量》

    数学期望不能完整描述一个随机事件 比如,你有一笔闲钱,有两个投资方案 一,收益非常稳定,100%净赚5万 二,不稳...

  • 神经网络基础

    方差 方差是衡量随机变量或一组数据离散程序的度量,用来度量随机亦是和其数学期望(即均值)值之间的离散程度。 方差 ...

  • 方差、标准差和均方根误差的区别总结

    一、方差 方差(variance):是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方...

  • 【数学】方差

    方差(Variance):方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。 标准差(Standard D...

  • 100天搞定机器学习|Day59 主成分分析(PCA)原理及使用

    数学概念 方差:用来衡量随机变量与其数学期望(均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是各个数据分别与其平均...

  • 概率分布模型理解

    最近在学习刘嘉老师的《概率论22讲》,终于弄明白了哪些概率分布是个什么玩意儿。 之前在学习《概率论》这门课的时候,...

  • 概率论与数理统计基础-1

    概率论与数理统计主要研究五个大问题 如何处理复杂事件 如何求分布函数; 如何求数字特征数学期望方差协方差, 两个随...

  • 2.机器学习_模型误差

    模型误差=偏差+方差+数据本身误差 偏差:度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,既刻画了算法本身的拟合能力...

  • 统计自然语言处理

    预备知识 一、概率论 1.1 期望和方差 期望值是指随机变量所取值的概率平均。 方差是描述该随机变量的值偏离其期望...

  • 统计自然语言处理-预备知识

    一、概率论 1.1 期望和方差 ​ 期望值是指随机变量所取值的概率平均。 ​ 方差是描述该随机变量的值偏离其期望值...

网友评论

      本文标题:刘嘉概率论22讲《十.方差,围绕数学期望波动程度的度量》

      本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/bhxbbktx.html