二叉树下未来股价的期望值和方差
是一个与云计算领域无关的问题，但我可以为您解释一下二叉树和股价的相关概念。
二叉树是一种常见的数据结构，由节点和边组成，每个节点最多有两个子节点。二叉树可以用于表示层次结构，例如文件系统、组织结构等。在股票市场中，二叉树也可以用于表示股价的变化。
股价的期望值是指在一定时间内，根据过去的数据和市场预测，预计股价的平均值。期望值可以用于投资决策和风险评估。
股价的方差是指股价波动的程度，反映了股价的不确定性。方差越大，股价波动越大，风险也就越高。
在云计算领域，二叉树和股价的概念并不直接相关。云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，它可以提供弹性扩展、高可用性、灵活性等优势。云计算的应用场景包括网站托管、数据存储、人工智能训练等。
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二叉树下未来股价的期望值和方差
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可能是一个过于简化的股票价格模型:每天，股价将以0.6的概率上涨1.05倍，或以0.4的概率跌至1/1.05。所以这是一个非对称的二叉树。我如何分析计算该股票价格在未来一天的期望值和方差。另外，python中有没有这样的模块来处理二叉树模型呢？欣赏实现这一点的代码。 诚挚的问候
浏览 41提问于2021-09-14得票数 0
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方差期望值的推导
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📷方差=任何值与平均值的平方差的期望值。但通常情况下，方差只是值与平均值之间的差异。为什么我们要舍入和增加期望值符号呢？\sigma^2 = E((Y - \mu)^2) = E(Y^2) - \mu^2
对于推导的第一步，我们为什么要将p
浏览 0提问于2021-03-01得票数 0
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目前，我想要生成一些样本，以获得期望和方差。给定概率密度函数: f(x) = {2x，0 <= x <= 1；否则0}但是，下面是我在模拟使用python时所拥有的内容谢谢你的进阶。
浏览 4提问于2022-04-19得票数 3
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特别是关于这种关系的问题，如低拟合-高偏差(低方差)或过拟合-高方差(低偏差)。以下是我的论点：在统计中，**过度拟合是“产生一种分析，该分析与某一特定数据集过于密切或准确地对应，因此可能无法拟合额外的数据或可靠地预测未来的观测”。基于这一定义，拟合不足和过度拟合都是有偏见的.我真的看不出哪一个有更高的偏见。此外，“训练数据过近”但“测试数据失败”并不一定意味着高差异。来自斯坦福大学CS229 备注
高
浏览 0提问于2021-08-15得票数 1
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c_eleme
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假设我们有一个离散的随机变量，其概率函数为和如何计算期望值和方差，然后在R中模拟该分布的500个样本？
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对于这个问题，分数是连续的，即0<0.2<0.3<0.4<0.5<..<1，那么这是否意味着这是一个回归问题？如果是这样的话，我如何平衡回归问题的数据，因为大多数数据
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假设样本大小不相等，在下列情况下，我使用什么测试来比较样本平均值(如果下列任何一项不正确，请更正)：scipy.stats.ttest_ind(sample_1, sample_2)scipy.stats.ttest_ind(sample_1, sample_2, equal_var = False)scipy.stats.mannwhitneyu(sample_1, sample_2)
正态分
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假设我有一些随机随机变量N，和其他一些随机变量X，我想让一个新的复合随机变量Y如下所示。Y = \sum_{i=1}^{N} X_{i}或者我对离散和和随机变量感兴趣的任何分布。我一直在查看文档和示例，但无法找到表示我感兴趣的复合变量的方法。然后能够调用stats.E(Y)
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预期的哈希冲突数
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