伯努利试验性质--概率期望

Given a dice with n sides, you have to find the expected number of times you have to throw that dice to see all its faces at least once. Assume that the dice is fair, that means when you throw the dice, the probability of occurring any face is equal.

For example, for a fair two sided coin, the result is 3. Because when you first throw the coin, you will definitely see a new face. If you throw the coin again, the chance of getting the opposite side is 0.5, and the chance of getting the same side is 0.5. So, the result is

1 + (1 + 0.5 * (1 + 0.5 * ...))

= 2 + 0.5 + 0.52 + 0.53 + ...

= 2 + 1 = 3

Input

Input starts with an integer T (≤ 100), denoting the number of test cases.

Each case starts with a line containing an integer n (1 ≤ n ≤ 105).

Output

For each case, print the case number and the expected number of times you have to throw the dice to see all its faces at least once. Errors less than 10-6 will be ignored.

Sample Input

5

1

2

3

6

100

Sample Output

Case 1: 1

Case 2: 3

Case 3: 5.5

Case 4: 14.7

Case 5: 518.7377517640

题意就是掷骰子直到所有面都出现的期望。

在伯努利试验中,成功的概率为p,若ξ表示出现首次成功时的试验次数,则ξ是离散型随机变量,它只取正整数,且有P(ξ=k)=(1-p)的(k-1)次方乘以p (k=1,2,…,0<p<1),此时称随机变量ξ服从几何分布。它的期望为1/p,方差为(1-p)/(p的平方)

那么第一个面出现概率1,第二个新的一面概率是(n-1)/n,接着是(n-1)/n,他们的倒数是1、n/(n-1)、n/(n-2).......那么最后的期望就是n*(1+1/2+1/3+...)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
int main()
{
    int t;
    cin>>t;
    for(int k=1;k<=t;k++)
    {
        int n;
        cin>>n;
        //int sum=(1+n)*n/2;
        double ans=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            ans+=1.0/i;
        }
        printf("Case %d: %.7lf\n",k,n*ans);
    }
}

 

理解事件的独立性是掌握概率论基础的关键。事件独立意味着一个事件的发生对另一个事件发生的概率没有影响。数学上,若事件A和事件B独立,则它们的联合概率等于各自概率的乘积,即P(A∩B) = P(A)P(B)。 参考资源链接:[北邮概率论与随机过程课件 教学内容: 1、事件的独立性; 2、伯努利试验概型。](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7302s371a9?spm=1055.2569.3001.10343) 伯努利试验是一种特殊的随机试验,其中每次试验只有两种可能的结果:成功或失败,且每次试验是独立的。伯努利概型在理解独立性方面尤为重要,因为它涉及一系列独立同分布的伯努利试验,并且关注的是成功的概率以及在多次试验中成功的次数。 为了更深入地理解这些概念,可以参考《北邮概率论与随机过程课件》。这份课件详细地讲解了事件的独立性以及伯努利试验概型,帮助学生在理论和实际应用之间建立桥梁。例如,通过课件中的教学内容,我们可以了解到如何使用二项分布模型来描述在n次独立的伯努利试验中成功k次的概率问题。 在实际应用中,伯努利试验概型可以用来分析质量控制中的产品检验问题,比如一批产品中合格品和不合格品的比例问题。通过独立性,我们可以计算出在抽取一定数量的产品后,期望有多少是合格的,以及不合格品出现的概率。这样的分析对于制造业的质量管理和决策制定至关重要。 综上所述,通过《北邮概率论与随机过程课件》的学习,你可以更加清晰地理解事件独立性的数学含义,并通过伯努利试验概型掌握其在现实世界中的应用。这些知识点不仅对于理论学习至关重要,也为解决实际问题提供了工具。为了进一步提高对这些概念的理解和应用,建议深入研究课件中的教学内容,并尝试将理论应用于各种实际案例中。 参考资源链接:[北邮概率论与随机过程课件 教学内容: 1、事件的独立性; 2、伯努利试验概型。](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7302s371a9?spm=1055.2569.3001.10343)
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