使用epitools中的oddsratio()计算R中的赔率比时出错 - 腾讯云开发者社区

此函数仅产生SV流程的实现，并返回svsim类的对象，该对象具有自己的print，summary和plot方法。下面给出了使用svsim的示例代码，该模拟实例显示在图2中。...svsample的返回值是svdraws类型的对象，该对象是具有八个元素的命名列表，其中包含（1）参数在para中绘制，（2）潜在的对数波动率，（3）初始潜在的对数波动率绘制latent0，（4）y中提供的数据...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...，以百分比表示，即随时间变化的100 exp（ht = 2）后验分布的经验分位数。...R> plot(res, showobs = FALSE) 为了提取标准化残差，可以在给定的svdraws对象上使用残差/残差方法。使用可选的参数类型，可以指定摘要统计的类型。

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java中%c%n是什么意思_在编码时如何使用r与n，两者的区别

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 \r与\n到底有何区别，编码的时候又应该如何使用，我们下面来了解一下。...区别： \r：全称：carriage return (carriage是“字车”的意思，打印机上的一个部件) 简称：return 缩写：r ASCII码：13 作用：把光标移动到当前行的最左边 \n：...\r没什么意义 Windows、DOS：\r\n表示回车+换行，顺序不能变 Mac：\r表示回车+换行历史：机械的英文打字机：在打字机上，有一个部件叫“字车”(carriage)，每输入一个单词，“...这两个动作合起来叫做“回车”，相当于现在键盘中的“Enter”键。电传打字机：(Teletype Model 33，Linux/Unix下的tty概念也来自于此)每秒钟可以打10个字符。...编程语言中如何使用：因为Unix中是用“\n”表示一行的结束，所以在C语言(以及其他C语言的继承者，比如C++, Java)中可以直接使用“\n”，在不同的操作系统中会被自动转换成相应的字符(比如在Windows

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看腻了大佬虐菜，只盼三场势均力敌的小组赛，pick一下？

本文利用体育竞彩网站的赔率数据计算比较「优势比」，来判断在竞彩者眼中，哪几场比赛更加势均力敌。首先，我们参考某体育博彩网站汇总的数据，查出最后12场小组赛的欧洲即时平均赔率，小数格式。...原因有二：第一，不同场次赌场坐庄的利润期望不同（有兴趣可以参考「返还率」的计算），因此不同场次的赔率之间不直接可比；第二，平局出现的概率并不充分体现两队实力的差距，因为平局概率即使相同，两队取胜的概率仍有不同...因为本文并不是做竞彩分析，只是借用赔率数据推测对阵是否势均力敌，我们不必进行详细的胜平负概率计算、返还率分析、或凯利指数对比。...我们抄个近道，定义一个一步算出的「优势比」，来横向比较不同场次之间强势球队与弱势球队胜出预期的差异：优势比 = 胜负赔率中的较高值/胜负赔率中的较低值比如上面例子中：澳大利亚与秘鲁场次的相对优势比为...---- 参考资料：【欧赔】_凯利指数_欧洲赔率_竞彩足球百家欧指-500彩票网 2016年6月26日14时截取的原始数据： ?

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赫尔辛基大学AI基础教程：朴素贝叶斯分类（3.3节）

一旦我们有了先验概率和估计的似然比，我们就可以应用贝叶斯规则了，这是我们在医学诊断案例中已经实践过的例子。推理过程与之前一样：我们通过将垃圾邮件的概率乘以似然比来更新垃圾邮件的赔率。...你的任务：使用上面的表格计算给出这个词的垃圾邮件的后验概率。请记住，赔率与概率不一样，概率我们通常会表示为一个百分比。以x.x的形式给出答案。为了处理消息中的其他单词，我们可以使用完全相同的步骤。...你应该再次从先验赔率1：1开始，然后将这些赔率重复乘以四个单词中每一个的似然比。上面列出了似然比可以供你参考。您的任务：将结果表示为后验赔率，不对结果进行四舍五入。...以赔率形式给出结果，xx：yy，其中xx和yy是数字。请记住，当乘以赔率时，你应该只乘以分子部分（xx部分）。给出没有简化的答案（即使两边有同一公分母）。...使用你的直觉而不应用贝叶斯定理，并记录下来，你认为在阳性检查结果之后，她实际患乳腺癌的几率是多少。然后，使用贝叶斯定理计算患乳腺癌的后验概率。首先计算先验赔率，然后乘以似然比。

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赫尔辛基大学AI基础教程：贝叶斯定理（3.2节）

所以我们得出结论：在阴天早晨，我们有：似然比=（9/10）/（1/10）= 9 贝叶斯定理将先验赔率转换为后验赔率：后验赔率=似然比×先验赔率现在你也许在想：等下，这就是公式？只是一个乘法而已！...正如我们上面计算的那样，观测到的云降雨的先验概率是206:159，似然比是 9 以赔率形式给出结果，xx：yy，其中xx和yy是数字。请记住，当乘以赔率时，你应该只乘以分子部分（xx部分）。...假设，如果接受检查的人实际上没有患乳腺癌，检测结果为阳性的概率是10比100。基于上述概率，你可以计算似然比。在下一个练习中你会发现它的用处。...使用你的直觉而不应用贝叶斯定理，并记录下来，你认为在阳性检查结果之后，她实际患乳腺癌的几率是多少。然后，使用贝叶斯定理计算患乳腺癌的后验概率。首先计算先验赔率，然后乘以似然比。...实际上，天气预报员现实中倾向于提供这样一种“错误”的预测，只是为了保险起见:当天气变得比预测的更糟糕时，人们往往会感到非常失望，但当结果比预期的要好时，人们就不会那么失望了。

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R包是否应该每次使用都联网？以及生信必备统计学实例推荐

在墙内搞生物信息学偶尔会遇到一些莫名其妙的问题，比如突然间有天就没办法使用下面这个函数： ?...怪不得总是有些人问到使用它的各种失败，各种报错，因为我大部分时间都是在墙外所以根本就没办法重复出求助者的错误。...简单看了加源代码，发现是download_KEGG('hsa') 这个函数的问题，这个函数每次使用都会去下载这个数据，如果某些地方某些电脑无法访问这个KEGG的官方网站，那么这个包就没办法使用了。...它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的个数（不归还） gened=intersect(names(GeneID2Path),gene_up) ## all genes been..." ")) return(c(thisP,p,OddsRatio,exp_count,k,n,M,N)) })) colnames(kegg_r)=c('path_id','p','OddsRatio

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我们研究了853场世界杯比赛，发现了这几条稳赔不赚的竞猜攻略

通过简单的数学运算不难发现，赔率与返奖率有这样的关系： 1/主队获胜赔率+1/战平赔率+1/客队获胜赔率=1/返奖率但现实中的返奖率不太可能是100%。...无论是真球迷还是吃瓜群众，有时候会在预测一场比赛的结果时拿赌博公司的赔率说事，误以为这个赔率是掌握了某些“内幕”的赌博公司对比赛结果的预测。...所以单纯从计算结果来说，这不是一个稳赚不赔的策略，反而是一个稳赔不赚的策略。所谓的运气，不可能一直都伴随着你。 2. 如果每场比赛都买3比3 平局的赔率不够高，数据叔又想到了比分玩法。...即便不按平均值，而按最低值（1赔70）计算，我们也可以收回700元，依然是净赚60元。发现这个结果之后，数据叔非常后悔错过了葡萄牙3比3战平西班牙的比赛，那场比赛3比3这个比分的赔率就是1赔70！...场比赛中其实只有3场比赛在90分钟内（足彩只算90分钟内的结果）是3比3，一只手就数得过来： 1954：英格兰3-3比利时 1958：巴拉圭3-3南斯拉夫 2002：塞内加尔3-3乌拉圭那么3比3的出现频率就是

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赫尔辛基大学AI基础教程：赔率和概率（3.1节）

使用赔率计算，例如3：1（读作三比一），这意味着每三个我们期望的结果，例如赢下一个赌注，就会有一个结果相反的结果（即输掉赌注）。换句话说获胜的几率是3/4。这些被称为固有频率，因为它们只涉及整数。...注：为什么我们使用赔率而不是百分比四分之三当然与75％相同（数学家倾向于使用0.75这样的分数而不是百分比）。我们发现，人们在处理分数和百分比时比处理自然频率或者说赔率更容易产生混淆和错误。...练习9：赔率如上所述，赔率3：1等于概率的0.75（或百分比75％）。一般来说，如果赞成事件的赔率是x：y，则事件的概率等于x /（x + y）。...提示：计算要用一个简单的计算器，公式可以在上面找到。 1.在扑克中获得三条机会大概是1:46。 2.赫尔辛基下雨的可能性为206：159。 3.圣地亚哥的降雨可能性为23:342。...使用Minimax算法以此为根，评估在这种游戏状态下的值以及游戏树中的其他状态。你的任务：看看从下面棋盘位置开始的游戏树。用笔和纸填写游戏结束时底层节点的值。

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R 计算年龄标化率（Age Adjusted Rates）

计算年龄标化率（Age Adjusted Rates）为了在不同群体（例如地理区域，种族）的比率之间进行有效的比较，往往需要考虑年龄的分布，调整年龄分布的差异，以消除年龄的混淆影响。...通过还需要计算在标准化后的置信区间。（Anderson 1998）（ps：该死的预防医学，需要掌握率的标准化，但是R可以帮准你实现全部过程。）...1.计算年龄调整的标准化率假设某地区5个年龄组的HIV感染人数与对应年龄组的人口数。计算该地区的HIV的年龄标化率。...，在标准正态分布上使用误差的余量+/-平均值，对于该特定计算，年龄调整率作为中心（ Confidence Intervals）。...合并两个地区的pop计算调整的年龄标化率。

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（四）——赌博与赔率

今天我们接着聊分数在概率的描述中，是如何统计的，作为分数应用的巅峰结尾。说到比1小的数，不得不提概率公理中所谓的sigma代数上的归一化测度。...即，当赌局给你开了一个1赔a的赔率的时候，这代表你能获胜获得返还事件的概率得是p = 1 / a时，才不亏不赚。或者换句话说，你也得平均赌a次，能赢一次，这样的赢的机会比，才算不亏不赚。...你问我多少次平均能赢一次，那这个以1为分子的标度应该比给一个具体的获胜概率p的小数或者百分数要直观，因此赔率和机会比的表达成了这种最简单的只有2个结果，要么亏掉本金，要么获取一个a的报酬的场景中的表达语言...你看，这个长得像分数的赔率，已经全然是个用分数表达的分布的数字特征，早就没有了所谓等分的概念，而是多少次中能赢一次的意思了，真的算是分数含义的灵活应用了。...注意，有的赔率公司给的赔率值1赔b，相当于1赔(b + 1)，这样b的值直接就是输的机会比，1 / b是赢的机会比，理解上相当于指的是赢的那一次的净收入是b，计算的时候，也只需要(b + 1)次能赢一次的机会比就够了

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凯利公式(庄家必胜篇)——致放假在家的高薪程序员们

已知掷硬币后正反面的概率都为50%，赔率是1赔2（不包括本金），那么这个赌局你只要不断地下注，再抛开不公平因素的干扰，几乎就能赚。...让我们来看看凯利公式的庐山真面目：式中，各参数意义为： f为应投注的资本比例； p为获胜的概率（抛到硬币正面的概率）； q为失败的概率，即（抛到硬币反面的概率）； b为赔率，等于期望盈利÷可能亏损（...回到前面提到的例子中，硬币抛出正、反面的概率都是50%，所以p、q（获胜、失败的概率）都为0.5，而赔率＝期望盈利÷可能亏损=2元÷1元，赔率就是2，也就是说这个赌局次数越多，我们收益就越高。...设初始资金为100，硬币为正面时，收益为投注的2倍，为反面则失去投注金额。在下表中，我们模拟计算了10次赌局的收益情况。...25%投注下10次收益表-1 25%投注下10次收益表-2 图-1中从先正后反的情况计算了收益，而图-2则计算了正反分布交错情况下的收益结果。

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世界杯足彩怎么买划算？机器学习AI告诉你答案(含预测)

赌场中著名的输后加倍下注系统（Martingale）便是利用此心态的实例：赌徒第一次下注1元，如输了则下注2元，再输则变成4元，如此类推，直到赢出为止。...买足彩如何获利的呢？根据之前的赔率知识，当计算出我们获胜的胜率，再结合足彩给出的赔率，我们认为获胜时候EV为正，那么就可以下注。而不是说看赔率高就无脑以小博大，那样还是在赌博。...足彩的赔率又是怎么计算出来的呢？其实是根据胜率和返还率倒推的。首先需要了解返还率这个指标。...实际预算的时候是先有胜负概率再出赔率的，博彩公司根据各种因素指标，计算出了主队胜率，然后主队的赔率就有了： W = 返还率/胜率。平和负的计算方法也是类似。我们如何获胜呢？...定义问题，特征选取，数据抓取绕了一大圈，其实简单来说，我们要做的就是自行计算胜平负的概率，然后套用EV公式看根据赔率投注是否划算。这个问题抽象下，是一个预测类的问题。

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6 Python 基础：难点装饰器的学习介绍及实现赌博收益小案例

__name__ 'wrapper' 因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错...如果不需要立刻求和，而是在后面的代码中，根据需要再计算怎么办？...返回一个函数时，牢记该函数并未执行，返回函数中不要引用任何可能会变化的变量。...凯利公式 f* = (bp-q)/b f*为现有资金应进行下次投注的比例 b为投注可得的赔率 p为获胜率 q为落败率，即 1 - p 验证凯文凯利公式有4中策略：使用凯利公式进行赌博最大化的将现有资金作为赌注...b = random()*2 #[随机的赔率是从0-2] #p为获胜率 p = random() listMan

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6 Python 基础：难点装饰器的学习介绍及实现赌博收益小案例

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德州赔率怎么算？我用Python来搞定

编译：1+1=6 1 介绍在今天的推文中，公众号将向大家展示如何在Python中表示基本的扑克元素，例如“手牌”和“组合牌”（Hands、Combos），以及如何计算扑克赔率，即在无限注德州扑克中获胜...通过运行蒙特卡罗方法可以估算出该概率，也可以通过模拟所有可能的手牌来精准计算。快速计算翻牌后的精准赔率，因此在这里我们不需要蒙特卡罗近似值。...现在假设对手的区间来计算我们的赔率。...由于所谓的隐含赔率，我们决定保留Ace 10或更好和King Jack或更好的组合。隐含赔率是对如果你打出一笔钱可以从投注中赢取多少钱的估计。因此，对手可能希望打一场平局。...让我们计算更新后的赔率。

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通过sql语句分析足彩(第三篇）(r3笔记第91天)

NUMBER --主负赔率 RW NUMBER --让球胜赔率...NUMBER --让球负赔率 SQL> select count(*)from data where r=-1; --所有比赛中主场让1球的比赛有5092场，占了70%...比赛的赔率如下：非让球赔率 1.20 5.00 11.00 让1球赔率 1.80 3.40 3.60 这场比赛不管怎么踢,都脱离不了下面的圈子。...所以话说回来，你如果投了100块钱，买了主胜，让球负，2串1的比赛就会是4注彩票。肯定不会赔光。如果赔率在1.4左右，可以保本1.4*1.4*2 / 8 = 0.49 可以保本50%....所有比赛中，进球数1，2，3个概率还是很高的。越是冷门赔率越高。我们来看看比赛的得分情况，概率是怎么样的。所有的比赛中1:0, 2:0,1:1,2:1的概率还是很高的。

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程序员的欧洲杯：用大数据预测胜率，比踢球还刺激

赔率从最初开出到比赛开始都有可能发生变化，当博彩公司获得更多的信息时，会依据球队动态和投注倾向做出一定的调整。有经验的彩民常常通过观察不同博彩公司的初始赔率以及赔率的变化来决定自己的投注。...SVM 模型对比赛胜、平、负预测结果的预测的混淆矩阵如下：根据英超联赛的预测结果来看，SVM 模型的预测准确率比 LR 模型的预测准确率提高了13.05%，我们猜测非线性模型在足球比赛结果的预测上具有更好的表现...其中最后17维特征为球队基本面特征，其余的为赔率特征。在随机森林模型下，球队基本面特征普遍的作用权重偏低，对目标结果的影响有限，特征作用更大的主要存在于赔率特征向量中。...但在实际工程中存在明显的缺点：容易收敛到局部最小值，陷入局部最优。训练数据不足时，容易过拟合。要求训练数据为有标签的数据。训练速度慢，计算性能要求高。...单场固定单注奖金计算公式为：所选场次的单场赔率×2元×倍数。

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用大数据技术预测足球胜率

赔率从最初开出到比赛开始都有可能发生变化，当博彩公司获得更多的信息时，会依据球队动态和投注倾向做出一定的调整。有经验的彩民常常通过观察不同博彩公司的初始赔率以及赔率的变化来决定自己的投注。...SVM模型对比赛胜、平、负预测结果的预测的混淆矩阵如下：根据英超联赛的预测结果来看，SVM模型的预测准确率比LR模型的预测准确率提高了13.05%，我们猜测非线性模型在足球比赛结果的预测上具有更好的表现...但在实际工程中存在明显的缺点： 1.容易收敛到局部最小值，陷入局部最优。 2.训练数据不足时，容易过拟合。 3.要求训练数据为有标签的数据。 4.训练速度慢，计算性能要求高。...单场固定单注奖金计算公式为：所选场次的单场赔率×2元×倍数。...假设大壮投注n+m场比赛，其中猜对了n场比赛，猜中的n场比赛赔率分别为，则大壮可以用来给小美买包的总利润计算如下：令总利润profit>0，对上式做一下简单的推导：表明，若想最后总利润大于零，则要求投注比赛的预测准确率的倒数小于猜中比赛的平均赔率

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简单的统计学：如何用Python计算扑克概率

介绍在本文中，我们展示了如何在Python中表示基本的扑克元素，例如“手”和“组合”，以及如何计算扑克赔率，即在无限额德州扑克中获胜/平局/失败的可能性。...让我们假设没有对方扑克的先验知识来计算翻牌后的赔率，即在翻牌后，我们将计算出我的牌胜过随机的一对牌的可能性。...现在假设对方手牌的范围来计算我的赔率。...或KK和AA，直到转牌时都是头对。我决定保持10和K或更好的牌，因为有所谓的隐含赔率。隐含赔率是对您打出的一笔钱可以从投注中赢取多少钱的估计。因此，对方可能会等待中奖（他可能刚刚中了？）。...讨论和结论在本文中，我展示了如何表示基本的扑克元素（例如手牌和组合），以及如何在讲述威尼斯人夜晚的故事的同时，假设Python中的随机手牌和范围来计算扑克赔率。

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世界杯押注还得看技术流，这个预测AI把赔率也算上了

在此基础上，更为重要的一个概念是价值回报率，该指标则是综合考虑了赔率和结果概率，对于每场比赛的胜负平等结果，都是其对应赔率和预测概率的乘积。...价值回报率可以认为是赔率的可套利空间，或者说是赔率的期望回报值。...将深度学习技术引入到足球比赛的结果预测中，可以综合利用历史的比赛记录，以及各种实时的数据信息，进行训练和计算。经过数万场比赛的洗礼，庞大数据量的分析，以学习掌握决定胜负的关键因素。...△ 图：基于深度神经网络的比赛预测当前猜猜科技的深度学习模型通过对过去两万多场比赛的训练，利用百余维特征，包括球队的基本面（射门数、抢断数、助攻数、控球率等等），几十个渠道（欧赔、亚赔等）的赔率信息，...重点设计并优化算法的初始条件、选择运算、交叉运算以及变异运算的关键步骤，并且将启发式的裁剪策略运用在遗传算子中，最大限度优化搜索的空间和时间消耗，最终获得最高投资回报比的投资组合参数。 ?

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使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

java中%c%n是什么意思_在编码时如何使用r与n，两者的区别

看腻了大佬虐菜，只盼三场势均力敌的小组赛，pick一下？

赫尔辛基大学AI基础教程：朴素贝叶斯分类（3.3节）

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（四）——赌博与赔率

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