LIO:編程為什么需要概率和統計？_BNBLION

當你看到這樣的新聞，報道了某個娛樂圈明星投資了一家某某餐飲店。現在請思考一下，這則新聞是屬于娛樂領域還是餐飲領域呢？如果當你讀完這篇新聞大部分內容將的是餐飲行業的過去和現在以及未來。只有小部分涉及中國明星的八卦事情。

你可以覺得，這新聞屬于餐飲領域。因為大部分將餐飲領域，而只要小部分屬于娛樂八卦。如果用數字來衡量大部分和小部分，我們可以說，90%屬于餐飲領域，而只要10%屬于娛樂八卦。用數字表示了事件發生的可能性。

根據上面的例子，我們大致知道，概率就是描述這種可能性的一個數值。

開放式可編程保險市場Tidal Finance獲得LD Capital投資:據官方消息，開放式可編程保險市場Tidal Finance獲得LD Capital投資。 Tidal Finance是建立在波卡Polkadot上類似Balancer的保險市場，具有為多個鏈中的一個或多個資產創建自定義保險池的功能，通過給予池創建者部分存款收益作為獎勵達到資本效率的最大化。Tidal Finance的公開市場性質將通過促進不同資金池之間的競爭來大大提高資本效率。用戶可以通過選擇一份或多份合同來創建保險庫。

Tidal Finance前后獲得了來自LD Capital，NGC Venture，AU21 Capital，Kenetic，QCP，Genesis Block，DFG 等機構數百萬美金投資。為了有效的控制風險，Tidal finance以和知名安全公司(peckshield，Haechi Audit)創建合作關系。[2020/11/18 21:10:05]

隨機變量

瑞波沒有智能合約或由于代碼結果不確定、編程語言選擇等問題:在最近的一次研討會上，瑞波CTO David Schwartz和Coli CEO Stefan Thomas探討了為什么瑞波沒有智能合約。Stefan Thomas表示之前曾以谷歌本地客戶端為基礎推出過一個原型，但由于代碼不能產生確定性的結果，以及選擇何種編程語言等問題，他們沒有將智能合約整合進瑞波賬本。[2020/8/12]

我們知道概率和日常生活息息相關，比如天氣預報。在概率論中有很多概念。但是下面的幾個基本概念非常重要，你需要知道。

隨機變量來描述事件所有可能出現的狀態，并使用概率分布來描述每個狀態出現的可能性。而隨機變量又可以分為離散型隨機變量和連續型隨機變量。

離散隨機變量是指其數值只能用自然數或整數單位計算的則為離散隨機變量。如明天是否下雨。

歷史上的今天丨英特爾已聯合Hyperledger發起新區塊鏈編程項目:2019年6月30日，全球科技巨頭英特爾與區塊鏈技術公司Hyperledger共同發起了新區塊鏈編程項目Hyperledger Transact。該項目是一種新工具，旨在通過提供標準接口或用于智能合約執行的共享軟件庫來提高區塊鏈網絡的兼容性。[2020/6/30]

連續隨機變量是指在一定區間內可以任意取值的變量,其數值是連續不斷的.,相鄰兩個數值可作無限分割,即可取無限個數值。例如明天的雨量。

概念分布

概率分布是指數據在統計圖中的形狀，概率分布是隨機變量的概率在統計圖中的表現形式。同樣，概率分布又分為離散概率分布和連續概率分布

離散概率分布包括伯努利分布、二項分布、幾何分布和泊松分布。而連續概率分布主要是正態分布。

動態 | Dfinity發布編程語言Motoko及軟件開發工具包Canister SDK:去中心化計算平臺 Dfinity 發布編程語言 Motoko 及軟件開發工具包 Canister SDK。Dfinity 介紹稱，編程語言 Motoko 可以讓熟悉 JavaScript、Rust、Swift、TypeScript、C# 或 Java 語言的開發者方便地編寫安全、高效的代碼，可以與其他語言編寫的 WebAssembly 模塊連接。Dfinity 的軟件開發工具包 Canister SDK 則提供了各種工具、代碼樣本和技術文檔，可以讓開發者使用新的 Motoko 語言更便捷地編程，并在本地部署的互聯網計算機執行環境中進行測試和糾錯。Dfinity 之前曾計劃在 2019 年第一季度末發布新的軟件開發工具包進展。 該項目已募集了總計 1.9 億美元的投資，投資人包括 Polychain Capital、Andreessen Horowitz 和 Multicoin Capital。[2019/11/2]

伯努利分布：

動態 | 區塊鏈編程語言Voyage宣布與CoinStar幣星交易所達成合作:區塊鏈編程語言及開發工具Voyage宣布與臺灣CoinStar幣星交易所達成合作，將為后者提供區塊鏈底層技術支持。雙方將共同推出跨鏈錢包、安全智能合約等插件功能。Voyage團隊表示，與CoinStar的合作，是Voyage進入臺灣的良好開端。[2018/8/23]

伯努利分布(Bernoullidistribution)是很簡單的離散分布。在伯努利分布下，隨機變量只有兩個可能的取值:1和0。隨機變量取值1的概率為p。相應的，隨機變量取值0的概率為1-p。因此，伯努利分布可以表示成:

即伯努利分布只有兩種可能的結果：成功和失敗

例如，投擲一次硬幣，出現正面，記錄為1，出現反面，記錄為0。而拋硬幣的結果要么正面朝上，要么反面朝上，所以拋硬幣的結果服從伯努利分布。

Billions項目組數組包importnumpyasnpBillions項目組統計計算包的統計模塊fromscipyimportstatsBillions項目組第2步，Billions項目組它返回一個列表，列表中每個元素表示隨機變量中對應值的概率p=0.5Billions項目組第3步，繪圖plt.plot(X,pList,marker='o',linestyle='None')plt.vlines(X,0,pList)Billions項目組y軸文本plt.ylabel('概率')Billions項目組顯示圖形plt.show()

二項分布

二項分布可以從計數的角度來理解。n次測試，如果隨機變量為k，意味著其中的k次成功，n-k次失敗。從n次實驗中挑選k個，根據計數原理，共有(nk)(nk)種可能。其中的每種可能出現的概率為pk(1?p)n?k)pk(1?p)n?k)。因此，二項分布可以表示成為:

即二項分布度量的是在n次伯努利試驗中正好有k次成功的概率。

例如，連續10次拋硬幣，正面朝上的次數就符合二項分布.

Billions項目組數組包importnumpyasnpBillions項目組統計計算包的統計模塊fromscipyimportstatsBillions項目組做某件事情的次數p=0.5Billions項目組第2步，Billions項目組它返回一個列表，列表中每個元素表示隨機變量中對應值的概率pList=stats.binom.pmf(X,n,p)pListBillions項目組x軸文本plt.xlabel('隨機變量：拋硬幣正面朝上次數')Billions項目組標題plt.title('二項分布：n=%i,p=%.2f'%(n,p))Billions項目組導入包Billions項目組繪圖包importmatplotlib.pyplotaspltBillions項目組第k次做某件事情，才取到第1次成功Billions項目組做某件事情成功的概率，這里假設每次表白成功概率都是60%p=0.6X=np.arange(1,k+1,1)XBillions項目組求對應分布的概率:概率質量函數(PMF)Billions項目組分別表示表白第1次才成功的概率，表白第2次才成功的概率，表白第3次才成功的概率，表白第4次才成功的概率，表白第5次才成功的概率pList=stats.geom.pmf(X,p)pListBillions項目組x軸文本plt.xlabel('隨機變量：表白第k次才首次成功')Billions項目組標題plt.title('幾何分布：p=%.2f'%p)Billions項目組導入包Billions項目組繪圖包importmatplotlib.pyplotaspltBillions項目組定義隨機變量，已知某路口發生事故的頻率是每天五次，那么此處一天內發生k次事故的概率是多少？mu=5Billions項目組求對應分布的概率：概率質量函數plist=stats.poisson.pmf(x,mu)plistBillions項目組設定均值K=int(K)Billions項目組np.random.randn(1000)+K為創造1000個均值為K的點，服從正態分布，np.random.poisson()為服從泊松分布fig=plt.figure(figsize=(10,5))Billions項目組對進行開方coef=1/(sqrt_2pi*sig)Billions項目組-1/mypow=powercoef*(np.power((data-avg),2))Billions項目組cofe乘e的mypow次方Y=foriinrange(100):S=guass(X,K,std)Y.append(S)plt.plot(X,Y,label='Normal')plt.legend(,facecolor='white')plt.show()

總結

在真實的世界里，我們通常只能觀測到一些數據，而無法事先知道，是什么模型產生了這些數據，這時候就要依賴統計學。所以，海量數據的分析、實驗和機器學習，都離不開統計學。

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