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기댓값와 마팅게일

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

기댓값와 마팅게일의 차이

기댓값 vs. 마팅게일

확률론에서, 확률 변수의 기댓값(期待값)은 각 사건이 벌어졌을 때의 이득과 그 사건이 벌어질 확률을 곱한 것을 전체 사건에 대해 합한 값이. 변수가 어떤 상계에 이르면 멈추게 되는 1차원 브라운 운동은 마팅게일의 한 예이다. 이는 돈이 다 떨어지면 파산하게 되는 도박꾼을 나타내는 확률론적 모형이다. 확률론에서, 마팅게일()은 확률 과정의 하나로, 과거의 모든 정보를 알고 있다면 미래의 기댓값이 현재 값과 동일한 과정이.

기댓값와 마팅게일의 유사점

기댓값와 마팅게일는 공통적으로 4 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 기댓값, 확률 공간, 확률 변수, 확률론.

기댓값

확률론에서, 확률 변수의 기댓값(期待값)은 각 사건이 벌어졌을 때의 이득과 그 사건이 벌어질 확률을 곱한 것을 전체 사건에 대해 합한 값이.

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확률 공간

확률론에서, 확률 공간(確率空間)은 전체 측도가 1인 측도 공간이.

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확률 변수

확률론에서, 확률 변수(確率 變數)는 확률 공간에서 다른 가측 공간으로 가는 가측 함수이.

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확률론

주사위를 던져서 얻는 결과는 확률변수로 나타낼 수 있다. 확률론(確率論)은 확률에 대해 연구하는 수학의 한 분야이.

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위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

기댓값와 마팅게일의 비교.

기댓값에는 8 개의 관계가 있고 마팅게일에는 7 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 4을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 26.67%입니다 = 4 / (8 + 7).

참고 문헌

이 기사에서는 기댓값와 마팅게일의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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