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※ 引述《ntask (ntask)》之铭言: : 甲乙两人分别校对同一本书 : 甲找出了 m 个错 乙找出了 n 个错 : 其中有 s 个错是相同的 : 请问大约还有多少个错没找出来? : 因为这不是专门讲机率的书 : 所以作者的意思似乎是不需要太高深的数学就能解 : 请问这要如何解? 是哪一方面的问题? : 谢谢回答 ByronC 的解法相当於统计学的 "动差法估计" (moment method estimate). 而结果好坏的评估其实不是很容易 的. 考虑 Bayesian 的方法. 假设总错误数是 N, 而甲乙能 找出之联合机率如下: 乙找出 乙未找出 甲找出 PQ P(1-Q) 甲未找出 (1-P)Q (1-P)(1-Q) 又设 N, P, Q 的联合 prior distribution 如下: λ^x e^{-λ} Γ(α+β+2)Γ(a+b+2) π(x,p,q)=-------------- ------------------------------ p^α(1-p)^βq^a(1-q)^b x! Γ(α+1)Γ(β+1)Γ(a+1)Γ(b+1) x=0,1,2,..., 0≦p,q≦1. 又假设 λ 已知. Given N=x, P=p, Q=q, "data"(m,n,s) 的机率分布是 x! f(m,n,s|x,p,q) = ------------------------ p^m(1-p)^{x-m} q^n(1-q)^{x-n} s!(m-s)!(n-s)!(x-m-n+s)! 则 N,P,Q 之 posteropr distribution 为 π(x,p,q|m,n,s) proportional to λ^x ---------- p^{α+m}(1-p)^{β+x-m}q^{a+n}(1-q)^{b+x-n} (x-m-n+s)! x≧m+n-s, 0≦p,q≦1. 把 p, q 积掉, 得 N 之 marginal posterior distribution: π1(x|m,n,s) proportional to λ^x Γ(β+x-m+1) Γ(b+x-n+1) ---------- ------------- ----------- (x-m-n+s)! Γ(α+β+x+2) Γ(a+b+x+2) x≧m+n-s 要计算 E[N|m,n,s], 大概只能数值计算, 一个一个加了?! -- 嗨! 你好! 你听过或知道统计? 在学或在用统计? 统计专业版 Statistics 在这里↓ 交大资讯次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计:让数字说话) 我们强调专业的统计方法、实务及学习讨论, 只想要题解的就抱歉了! --



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