抽签模型的推导过程,怎么看手相会不会离婚

人船模型,怎么推导出最后一步公式的呀?

动量守恒Mv2＝mv1
两边同乘 t得Mx2＝mx1
两边同加Mx1得M(x1＋x2)＝（M＋m）x1
移项整理得x1＝[M/(M＋m)]（x1＋x2）
又因为x1+x2＝L，可得公式，x2解法相同

为什么抽签法概率相同

抽签也有两种方法，一种是抽过之后放回抽签的原地方，下一次仍有机会抽到，这种抽签的方法概率是相同的，每次的概率都是N分之一，N 总数；另一种是抽过之后不放回的，这种概率就不同了，假设有一百个签，里面有五个做上标记，随机抽取不放回，越是后面的人抽到的可能性越大。

概率论:以前听老师讲说,抽签模型每个人抽到的概率是一样的,所以算第...

假设有三个签，其中有一个为中签则
甲抽中的概率为1/3
乙再抽的概率为甲抽不中时乙抽中的概率
=2/3*1/2 (注意甲没抽中时，只乘两张了)
=1/3
那么丙的概率也是1/3

概率问题:为什么结果会不一致?

这个......算一下吧
物品移动是单向的 甲到乙 而且乙都是正品
那么问题转化为从甲取3个 是次品的概率分布
根据古典概型
P{X=0}=C33*C30/C63=1/20
P{X=1}=C32*C31/C63=9/20
P{X=2}=C31*C32/C63=9/20
P{X=3}=C30*C33/C63=1/20
超几何分布就是属于抽检类型的分布
并且与古典概型算法得出结论一致 所以可以相互验证是正确的
至于抽签模型 貌似是不能用来解释这个抽取的问题
因为该模型表示全排列时 “某一位置”发生P的概率
而不是“整体”分布的概率
LZ这个想法是好的 但是抽签模型的本质还是“条件概率”
LZ这种单一计算方法本身就是错误的
“第i件为次品的概率”的确为“1/2”
本质上 是讨论了前i-1次所有可能性后叠加出来的
也就是前i-1次可以“视为”一个前提 i为i-a前提下的概率
但抽样模型的超几何分布没有这样的“前提”
这种解释并不十分正确 但是希望有助于你理解
建议看一下《概率论与数理统计》浙大第4版 高等教育出版社
前面的的古典概型 和 书后面的附录

我这手相会离婚吗?感情线和婚姻线都不好

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哪种手相预示着会离婚

和手相没关系，和长相有关系