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准备面试的时候看到有很多地里的小伙伴提到广告的quantatiative 题。传送门 https://www.1point3acres.com/bbs/thread-512812-1-1.html
对最后expected number of back to back ads有点疑惑。看到up主给的回答是理解成新的Bernoulli process, (1) N=99, P=0.04^2 , 期望99^0.04^2。(2) N=3,P=0.04^2,期望是3^0.04^2.但是binomial的话要求每个sample之间independent,而这个back to back ads之间感觉并不是独立呢?特别是第二种情况,如果25,26中间连接,那50,51之间就不
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查看如何攒积分 Click here for more info.
.1point3acres.com/bbs ... science-509049.html
看了半天没研究出来这个题是怎么回事。。答案该是什么。。。一脸懵逼。。希望有知道的小伙伴讨论一下!

祝大家面试顺利呀!!

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joey1 2019-11-13 00:40:39 | 显示全部楼层
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因为expectation的linearity不需要事件之间是否独立,所以E(X1+X2+...)=E(X1)+E(X2)+..., 这里总体不一定是binomial,但是每一个都可以看做Bernoulli,每一个的expectation都是p
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睿智的草 2019-11-12 14:53:30 | 显示全部楼层
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同问啊,如果每个广告4%的那个是binomial 分布,那每25个有1个广告是什么分布啊?如果是柏松,为什么variance会是0啊??
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yz9 2019-11-13 00:42:38 | 显示全部楼层
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第一段那个没毛病呀,二就是泰勒展开忽略二次项
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FE_MLE 2019-11-13 02:30:23 | 显示全部楼层
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个人感觉广告back to back答案不是99^0.04^2。可以用3个slot模拟一下,就知道如果出现2个back to back概率是0.04^3而不是0.04^4.
所以概率都是错的,期望能是对的吗
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圣手书生1988 2019-11-15 13:19:59 | 显示全部楼层
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第一个是错的,详细解释一下,定义 event A_i: {x_i = 1 and x_i+1 = 1}。
因为 虽然对每个位置i, P(A_i) = 0.04^2, 但是A_i 和 A_i +1  显然不独立,(因为 A_i 发生代表 i+1 处肯定是1, 这时要 A_i+1 发生只需要 i+2 = 1 就可。
我自己做了个random sample 去看概率,也可以确定不是 99*0.04^2.
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 楼主| clifflhx 2019-11-16 09:16:54 | 显示全部楼层
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睿智的草 发表于 2019-11-12 14:53
同问啊,如果每个广告4%的那个是binomial 分布,那每25个有1个广告是什么分布啊?如果是柏松,为什么varian ...

每25一个的应该不是random variable了吧。虽然在25个post中的位子是不一定的,但固定的posts出现的ads就是一定的。variance应该就是0吧
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 楼主| clifflhx 2019-11-16 09:19:17 | 显示全部楼层
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圣手书生1988 发表于 2019-11-15 13:19
第一个是错的,详细解释一下,定义 event A_i: {x_i = 1 and x_i+1 = 1}。
因为 虽然对每个位置i, P(A_i)  ...

概率不是,期望是这个答案吗?
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 楼主| clifflhx 2019-11-16 09:22:05 | 显示全部楼层
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FE_MLE 发表于 2019-11-13 02:30
个人感觉广告back to back答案不是99^0.04^2。可以用3个slot模拟一下,就知道如果出现2个back to back概率 ...
. 1point3acres
如果是3个slot的话,一个back to back 的情况: 110,011,概率是2*0.04^2*0.96; 两个back to back的情况: 111,概率是0.04^3.所以期望是 2*0.04^2*0.96+0.04^3*2=2^0.04^2呀
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maohappy2013 2019-11-19 03:43:59 | 显示全部楼层
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假设我们有三个posts:1,2,3 那出现back to back ads的情况就有两种:一种是1,2; 一种是2, 3 。 我猜这道题1,2,3 只能算是一个 back to back。要么你认为1,2 或者 2,3.
其实你可以把back to back 想成一个新的独立事件p(back to back) = 0.04^2。然后这样的独立事件最多可以发生几次呢?(number of trials). 在N个posts中两个连续的posts可以发生N-1次。
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