আমার বিবাহে কত লোক আসবে তা গণনা করতে আমাকে সহায়তা করুন! আমি কি প্রতিটি ব্যক্তির জন্য একটি শতাংশ গুণিত করতে এবং সেগুলি যুক্ত করতে পারি?

37

আমি আমার বিয়ের পরিকল্পনা করছি। আমার বিবাহে কত লোক আসবে তা অনুমান করতে চাই wish আমি লোকদের একটি তালিকা তৈরি করেছি এবং সম্ভাবনা রয়েছে যে তারা শতাংশে অংশ নেবে। উদাহরণ স্বরূপ

Dad 100% Mom 100% Bob 50% Marc 10% Jacob 25% Joseph 30%

আমার শতকরা প্রায় 230 জনের একটি তালিকা রয়েছে। আমার বিবাহে কয়জন লোক অংশ নেবে তা আমি কীভাবে অনুমান করতে পারি? আমি কি কেবল শতাংশটি যুক্ত করতে এবং এটি 100 দ্বারা ভাগ করতে পারি? উদাহরণস্বরূপ, আমি যদি প্রত্যেকের সাথে 10% লোককে আসার 10% সুযোগের জন্য আমন্ত্রণ করি তবে আমি 1 জনকে আশা করতে পারি? যদি আমি ২০ জনকে আসার ৫০% সুযোগ নিয়ে আমন্ত্রণ করি তবে আমি কি ১০ জনকে আশা করতে পারি?

আপডেট: আমার বিবাহে 140 জন লোক এসেছিল :)। নীচে বর্ণিত কৌশলগুলি ব্যবহার করে আমি প্রায় 150 টি পূর্বাভাস দিয়েছিলাম too

probability

— Behacad
সূত্র

43

আপনি যে ব্যক্তিকে বিবাহ করছেন তার কোনও চিত্রই আমি দেখতে পাচ্ছি না। এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পরিমাণ।

— নিক কক্স

6

আমি আমার বিবাহের জন্য আপনার কৌশল ব্যবহার করেছি এবং এটি ভাল কাজ করেছে; আমরা প্রায় 80 জনের পূর্বাভাস দিয়েছিলাম এবং 85 বা আরও বেশি পেয়েছি। আমি নোট করেছি যে একবার আপনার স্প্রেডশীটে এই সমস্ত লোকজন থাকলে আপনি কারা আপনাকে ধন্যবাদ-নোট প্রেরণ করেছেন এমন জিনিসগুলি ট্র্যাক করতে একই স্প্রেডশিটটি ব্যবহার করতে পারেন and

— এরিক লিপার্ট

2

প্রাসঙ্গিক: টিমাহারফোর্ড ডটকম / ২০১৩ / ২০১gu / গিস্ট-লিস্ট-angst-a-statistical-approach । এটির মূল্যের জন্য, আমি লেখকের ব্যক্তিগত ব্লগে লিঙ্কটি বেছে নিয়েছি তবে নিবন্ধটি ফিনান্সিয়াল টাইমসে তার কলাম থেকে এসেছে।

— স্টিভ জেসোপ

@ এরিকলিপার্ট আমি আমার বিয়ের জন্য অনুরূপ কিছু চেষ্টা করেছিলাম তবে তেমন সাফল্য পাইনি। দিনটিতে খুব তীব্র ঝড়ো হাওয়া ছিল এবং এক ঘণ্টার যাত্রা সহ <30% ইশাহী প্রত্যেকে দেখায় নি।

— ওএসই

3

@ নিককক্স এছাড়াও তাদের নিজস্ব ভুলে গেছে

— জেএফএ

32

ধরে নিলাম যে বিবাহিতগুলিতে আমন্ত্রিত ব্যক্তিদের সিদ্ধান্তগুলি স্বাধীন হয়, বিবাহের জন্য আগত অতিথিদের সংখ্যা বার্নুলি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের যোগফল হিসাবে মডেল করা যেতে পারে যা সাফল্যের অভিন্ন সম্ভাবনা নেই। এটি পয়সন দ্বিপদী বিতরণের সাথে মিলে যায় ।

যাক একটি এলোপাতাড়ি ভেরিয়েবলের ব্যক্তি যে আউট আপনার বিবাহের আসবে মোট সংখ্যা সংশ্লিষ্ট হতে ব্যক্তিদের আমন্ত্রণ জানিয়েছে। অংশগ্রহণকারীদের প্রত্যাশিত সংখ্যা প্রকৃতপক্ষে স্বতন্ত্র '' শো-আপ '' এর সম্ভাব্যতার যোগফল , এটি হ'ল আস্থা অন্তর আহরণ সহজবোধ্য আকারে দেয়া হল না সম্ভাব্যতা ভর ফাংশন । তবে মন্টি কার্লো সিমুলেশনগুলির সাথে এগুলি সহজেই অনুমেয়। $X$ $N$ $p_i$

E (X) = \sum_{i = 1}^{N} p_{i} .

$E(X) = \sum_{i = 1}^N p_i .$

নিম্নলিখিত চিত্রটি 2300 আমন্ত্রিত ব্যক্তির (বাম) জন্য কিছু জাল শো-আপ সম্ভাবনা ব্যবহার করে 10000 সিমুলেটেড পরিস্থিতিতে (ডান) ভিত্তিতে বিবাহের অংশীদারদের সংখ্যার বিতরণের উদাহরণ দেখায়। এই সিমুলেশনটি চালানোর জন্য ব্যবহৃত আর কোডটি নীচে দেখানো হয়েছে; এটি আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলির অনুমান সরবরাহ করে।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

## Parameters
N      <- 230    # Number of potential guests
nb.sim <- 10000  # Number of simulations

## Create example of groups of guests with same show-up probability
set.seed(345)
tmp    <- hist(rbeta(N, 3, 2), breaks = seq(0, 1, length.out = 21))
p      <- tmp$breaks[-1]    # Group show-up probabilities
n      <- tmp$counts        # Number of person per group

## Generate number of guests by group
guest.mat <- matrix(NA, nrow = nb.sim, ncol = length(p))
for (j in 1:length(p)) {
    guest.mat[, j] <- rbinom(nb.sim, n[j], p[j])
}

## Number of guest per scenario
nb.guests <- apply(guest.mat, 1, sum)

## Result summary
par(mfrow = c(1, 2))
barplot(n, names.arg = p, xlab = "Probability group", ylab = "Group size")
hist(nb.guests, breaks = 21, probability =  TRUE, main = "", xlab = "Guests")
par(mfrow = c(1, 1))

## Theoretical mean and variance
c(sum(n * p), sum(n * p * (1-p)))
#[1] 148.8500  43.8475

## Sample mean and variance
c(mean(nb.guests), var(nb.guests))
#[1] 148.86270  43.23657

## Sample quantiles
quantile(nb.guests, probs = c(0.01, 0.05, 0.5, 0.95, 0.99))
#1%     5%    50%    95%    99% 
#133.99 138.00 149.00 160.00 164.00

— QuantIbex
সূত্র

1

বাহ এটা দুর্দান্ত। এটি ঠিক কী ধরনের সিমুলেশন?

— বেহাকাদ

4

এটি একটি মন্টি কার্লো সিমুলেশন

— কোয়ান্টইবেেক্স

আপনি কীভাবে "গ্রুপের আকার" কে অতিথির সংখ্যায় রূপান্তর করবেন? আমার বাম দিকে আপনার মতো একটি চিত্র রয়েছে তবে কীভাবে এটি ডান দিকে

— চিত্রায়িত

উত্তরে দেওয়া কোডের 11 থেকে 18 লাইনে এটি করা হয়। দৃশ্যের জন্য j, আমি দ্বিপদী বিতরণ এবং সেই গোষ্ঠীর প্রদর্শিত হওয়ার সম্ভাবনা ব্যবহার করে ২০ টি সম্ভাব্যতা গ্রুপের প্রত্যেকটির জন্য "শো-আপগুলি" তৈরি করি।

— কোয়ান্টেবেেক্স

18

যেমন নির্দেশিত হয়েছে, প্রত্যাশাগুলি কেবল যুক্ত করে।

তবে, প্রত্যাশাটি খুব বেশি ব্যবহার নয়, আপনার আশেপাশের সম্ভাব্য ভিন্নতার কিছুটা ধারণাও আপনার প্রয়োজন।

আপনার তিনটি বিষয় সম্পর্কে উদ্বিগ্ন হওয়া দরকার:

তাদের প্রত্যাশার আশেপাশের ব্যক্তিদের মধ্যে পার্থক্য (একজন ব্যক্তি আসার 60% সম্ভাবনা থাকা আসলে তাদের প্রত্যাশাটি অর্জন করে না; তারা সর্বদা এটির উপরে বা নীচে থাকে)
মানুষের মধ্যে নির্ভরতা। যে দম্পতিরা উভয়ই আসতে পারে উভয়ই উপস্থিত বা না উভয়ই প্রবণতা রাখে। ছোট বাচ্চারা তাদের পিতামাতাকে ছাড়া অংশ নিতে পারে না। কিছু ক্ষেত্রে, কিছু লোক আসতে পারে যদি তারা জানতে পারে যে অন্য কোনও ব্যক্তি সেখানে আসবে।
সম্ভাবনাগুলির অনুমানের ক্ষেত্রে ত্রুটি। এই সম্ভাবনাগুলি কেবল অনুমান; আপনি কিছুটা আলাদা অনুমানের প্রভাব বিবেচনা করতে চাইতে পারেন (এই সংখ্যাগুলির জন্য অন্য কারও মূল্যায়ন)

প্রথমটি গণনার পক্ষে উপযুক্ত, হয় সাধারণ আনুষঙ্গিক মাধ্যমে বা সিমুলেশনের মাধ্যমে। দ্বিতীয়টি বিভিন্ন অনুমানের অধীনে সিমুলেটেড হতে পারে, যাঁরা মানুষের জন্য নির্দিষ্ট, বা কিছু নির্ভরতা বন্টন বিবেচনা করে। (তৃতীয় আইটেমটি আরও কঠিন))

মন্তব্যে অনুসরণীয় প্রশ্নগুলি সম্বোধন করতে সম্পাদিত:

যদি আমি আপনার বাক্যগুলি সঠিকভাবে বুঝতে পারি, 4 টি পরিবারের জন্য, আপনার 4 জন লোকের মধ্যে প্রত্যেকেই 50% সুযোগ পাবেন বা কেউই আসছেনা। এটি অবশ্যই 2 এর প্রত্যাশিত সংখ্যা, তবে আপনি প্রত্যাশার আশেপাশের পরিবর্তনশীলতা সম্পর্কে কিছু ধারণা রাখতে চান, এমন ক্ষেত্রে আপনি সম্ভবত 4 এর 0/50% এর আসল পরিস্থিতিটি রাখতে চান।

আপনি যদি সবাইকে স্বতন্ত্র গ্রুপে ভাগ করতে পারেন তবে একটি ভাল প্রথম আনুমানিকতা (যেমন প্রচুর গ্রুপ সহ) তখন স্বাধীন গ্রুপগুলিতে উপায় এবং প্রকরণ যোগ করা এবং তারপরে যোগফলটিকে স্বাভাবিক হিসাবে বিবেচনা করা (সম্ভবত ধারাবাহিকতা সংশোধন সহ)। আরও সঠিক পদ্ধতির প্রক্রিয়াটি অনুকরণ করা বা সংখ্যার সমঝোতার মাধ্যমে বিতরণটি গণনা করা; উভয় পন্থা সোজা হলেও, এটি এই নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য নির্ভুলতার একটি অপ্রয়োজনীয় স্তর, যেহেতু ইতিমধ্যে আনুমানিক অনেকগুলি স্তর রয়েছে - এটি ঘরের মাত্রাটি নিকটতম পায়ে বলা হচ্ছে এবং তারপরে আপনার কতটা পেইন্ট লাগবে তা গণনা করার মতো like নিকটতম মিলিলিটারে - অতিরিক্ত নির্ভুলতা অর্থহীন।

সুতরাং কল্পনা করুন (সরলতার জন্য) আমাদের চারটি গ্রুপ ছিল:

1) গ্রুপ এ (1 জন) - উপস্থিতির 70% সম্ভাবনা

2) গ্রুপ বি (1 জন) - উপস্থিতির 60% সম্ভাবনা

3) গ্রুপ সি (4 এর পরিবার) - 0: 0.5 4: 0.5 (কেউ যদি বাড়িতে থাকে তবে কেউই আসবে না)

৪) গ্রুপ ডি (দু'জনের দম্পতি) - 0: 0.4 1: 0.1 2: 0.5 (উভয়ের 50% সম্ভাবনা, আরও 10% সুযোগ আসবে ঠিক একজন আসবে, যেমন অন্যের কাজের প্রতিশ্রুতি আছে বা অসুস্থ)

তারপরে আমরা নিম্নলিখিত উপায় এবং রূপগুলি পাই:

      mean   variance
  A    0.7     0.21
  B    0.6     0.24
  C    2.0     4.0
  D    1.1     0.89

 Tot   4.4     5.34

সুতরাং এক্ষেত্রে একটি সাধারণ আনুমানিকতা মোটামুটি রুক্ষ হয়ে উঠবে, তবে পরামর্শ দেয় যে 7 জনেরও বেশি লোকের পক্ষে প্রায় অসম্ভব সম্ভাবনা (5% এর ক্রম অনুসারে), এবং or বা তারও কম সময় প্রায় -৫-80০% সময় হতে পারে।

[আরও সঠিক পদ্ধতির প্রক্রিয়াটি অনুকরণ করা হবে তবে কাটা ডাউন উদাহরণের চেয়ে সম্পূর্ণ সমস্যার পরিবর্তে এটি সম্ভবত অপ্রয়োজনীয় কারণ ইতিমধ্যে আনুমানিক অনেক স্তর রয়েছে there's]

আপনি যখন আপনার সম্মিলিত বিতরণটি যেমন গ্রুপ-নির্ভরতাগুলি অন্তর্ভুক্ত করেন, তখন আপনি সামগ্রিক যৌথ নির্ভরতার কোনও উত্স (যেমন মারাত্মক আবহাওয়া) প্রয়োগ করতে ইচ্ছুক হতে পারেন - বা আপনি পরিস্থিতিগুলির উপর নির্ভর করে কেবল এ জাতীয় ইভেন্টের বিরুদ্ধে কেবল বীমা করতে বা উপেক্ষা করতে চাইতে পারেন ।

— Glen_b
সূত্র

5

নির্ভরতা উল্লেখ করার জন্য +1। এগুলি আন্তঃব্যক্তিক সম্পর্ক, যেমন আবহাওয়া এবং ভ্রমণের শর্ত ছাড়া অন্য কারণে উদ্ভূত হয়। তাদের মধ্যে অনেকে ইতিবাচক পারস্পরিক সম্পর্ককে প্ররোচিত করে - যা অনিশ্চয়তার পরিসরকে প্রশস্ত করে। যদি অনুমানগুলি রসদ সরবরাহ করতে ব্যবহৃত হয় (খাবার, আসন এবং এই জাতীয়), সঠিকভাবে প্রকরণটি মূল্যায়ন করা মূল্যবান। যদিও বিবাহের আবেদনে শিক্ষিত অনুমান করা ছাড়া আর কিছুই করা যায় না, তবে এই পরিসংখ্যানগত ঘটনার গুণগত বোঝাপড়া আরও ভাল অনুমানের দিকে নিয়ে যেতে পারে।

— হোবার

@ শুভ যেমন নির্ভরতা অন্যান্য উত্স যেমন আবহাওয়া সম্পর্কে ভাল পয়েন্ট। কিছু পরিস্থিতিতে, এই জাতীয় জিনিসগুলি আমি যে প্রভাবগুলি উল্লেখ করেছি তা সহজেই সোয়েপ করতে পারে।

— Glen_b

কীভাবে আমি সহজেই অ্যাকাউন্টে নির্ভরতা নিতে পারি? উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি দুটি সন্তানের সাথে কোনও দম্পতি সম্পর্কে জানতে পারি এবং আমি প্রত্যাশা করি যে পিতামাতার আসার প্রায় 50% সম্ভাবনা রয়েছে। আমি জানি তারা এলে বাচ্চাদের নিয়ে আসবে। এটি কি প্রতিটি ব্যক্তির কাছে 50% বৈশিষ্ট্য রেখে সংরক্ষণ করা যায় এবং মূলত ধরে নেওয়া যায় যে 2 জন লোক আসছে?

— বেহাকাদ

2

@ বেচ্যাকড: যদি আপনি জানেন যে এটি কোনও নির্দিষ্ট গ্রুপের সাথে সর্ব-বা-কোনওরই একটি প্রশ্ন, তবে আপনি কেবলমাত্র একক ইউনিট হিসাবে আসার সম্ভাবনাটি অনুমান করতে পারবেন এবং এতে দলের সংখ্যা অনুসারে গ্রুপটিকে ওজন করতে পারবেন। আমি সম্মত হই যে ত্রুটির মার্জিনগুলি আপনার অনুমানগুলিতেও অন্তর্ভুক্ত করা ভাল।

— নিক স্টাওনার

ধন্যবাদ. শতকরা শতাংশ এবং সেই শতাংশের সংখ্যক লোকের সাথে আমার একটি ছোট টেবিল রয়েছে, তবে এখন কী করতে হবে তা ঠিক জানি না। আমি যুক্ত করা উচিত কি মানে? কি রূপ? (100% -52, 90% -21, 80% -34, 70% -16,60% -32,50% -35,40% -25,30% -11,20% -22,10% -15 , 0% -9)

— বেহাকাদ

5

(এটি সম্পর্কে আমার আগের মন্তব্যটি উপেক্ষা করুন - আমি ঠিক বুঝতে পেরেছিলাম যে আমি প্রত্যাশাটিকে অন্য কোনও কিছুর সাথে বিভ্রান্ত করছি)) আপনি যে ব্যক্তির দেখানো লোকের প্রত্যাশাটি মূলত দেখানোর চেষ্টা করছেন তা আপনি তাত্ত্বিকভাবে প্রতিটি ব্যক্তির সম্ভাবনার সম্ভাবনা যুক্ত করতে পারবেন এটি করতে আপ।

এটি কারণ আমরা কাউকে বা মান হিসাবে নেওয়া হিসাবে বিবেচনা করতে পারি এবং প্রত্যাশাটি লিনিয়ার অপারেটর বলে। $0$ $1$

তবে এটি কেবল আপনাকে প্রত্যাশিত মান দেয় - আরও অনুমান ব্যতিরেকে লোকের বহিঃপ্রকাশের মতো বিষয়গুলি অনুমান করা কঠিন বলে মনে হয়, বিশেষত যেহেতু সেই ব্যক্তিকে ধরে নেওয়া মোটামুটি ন্যায্য, কারণ বি বি প্রদর্শন করা ব্যক্তি বিহীনভাবে প্রদর্শিত হবে না।

সেদিকেই, এখানে বিবিসি সম্পর্কিত একটি অস্পষ্ট প্রবন্ধ রয়েছে।

ধন্যবাদ! সুতরাং কেবল নিশ্চিত করতে, যদি আমি মনে করি যে 10 জন লোকের 10% আসার সম্ভাবনা রয়েছে তবে আমি অনুমান করতে পারি যে 1 জন আসবেন, উদাহরণস্বরূপ।

— বেহাকাদ

তাত্ত্বিকভাবে হ্যাঁ, তবে জিনিসগুলিতে কোনও অনুমান ব্যতিরেকে আরও কার্যকর কিছু (যেমন আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান) তৈরি করা কঠিন বলে মনে হচ্ছে।

ধন্যবাদ. আমি কীভাবে আত্মবিশ্বাসের বিরতিতে পৌঁছতে পারি?

— বেহাকাদ

আমি বেশ কয়েকটি কারণে পুরোপুরি নিশ্চিত নই। (এ সম্পর্কে বিস্তারিত উত্তর দেওয়ার জন্য আমাকে সম্ভবত আরও কিছু জিনিস সন্ধান করতে হবে))

4

বড় সংখ্যার জন্য, আপনি প্রত্যাশা করতেন 80%। এটি এমন পরিস্থিতি হতে পারে যেখানে আপনি প্রস্তাবিত বিশদ বিশ্লেষণ কেবল গণনাগুলিতে ত্রুটি যুক্ত করে।
উদাহরণস্বরূপ, মার্কের সম্ভাব্য উপস্থিতি কি আসলেই জোসেফের 1/3? এবং জোসেফের সত্যই 30%, নাকি এটি 25% হতে পারে? আপনি যখন বিশাল সংখ্যায় পৌঁছান তখনই ঘটে থাকে যা এই সমস্ত বিশ্লেষণের চেয়ে 80% বেশি বৈধ করে তোলে। আমি সবেমাত্র একটি বিয়ে থেকে ফিরে এসেছি। 550 আমন্ত্রিত। 452 উপস্থিত ছিলেন। হল পরিকল্পনা করার এবং ক্যাটারারের সাথে কথা বলা শুরু করার উদ্দেশ্যে, 440 এর প্রাথমিক অনুমানটি ঠিক ছিল।

আমি কি আমার টোস্ট থেকে দম্পতির কাছে একটি লাইন অফার করতে পারি? "মনে রাখবেন, আপনার স্ত্রী যদি খুশি হন তবে আপনি খুশি নন, আপনি যদি এখনও আপনার স্ত্রী অসন্তুষ্ট হন তবে আপনি আরও সুখী হন তবে আপনি খুশি হন।"

— জেটিপি - মনিকার কাছে ক্ষমা চাই
সূত্র

ধন্যবাদ! একটি উদ্বেগ হ'ল লোকেরা বিভিন্ন স্থান থেকে এবং বিভিন্ন দূরত্বে থেকে আসবে। কিছু কিছু দূরে, অন্যরা ঠিক রাস্তায় নেমেছে।

— বেহাকাদ

3

এই চিত্রটি সংস্কৃতি নির্ভর হতে পারে।

— জুহো কোক্কালা

@ জুহো - এটি হতে পারে। আমি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে আছি এবং আমার সাম্প্রতিক উদাহরণে এটি প্রায় অর্ধজন আমন্ত্রিতদের জন্য একটি গন্তব্য বিবাহ ছিল, অর্থাৎ বিবাহ ছিল কনের বাড়িতে bride আমি ভাবছি কী সাংস্কৃতিক পার্থক্য ভোটার প্রভাব ফেলবে, কিন্তু আমি সন্দেহ করি যে আপনি ঠিক বলেছেন।

— জেটিপি - মনিকা

4

এটি তাত্ত্বিকভাবে উপস্থিত এমন একটি অনুমানকারীটির একটি দুর্দান্ত উদাহরণ যা অনুশীলনে অস্বাভাবিক বলে মনে হয় (যতক্ষণ না আপনি এই ধরণের জিনিসটি সন্ধান করেন): কোনও ডেটা সেট করে, এটি একটি পূর্বনির্ধারিত সংখ্যা (এই ক্ষেত্রে 80%) প্রদান করে। এটি গণনা করা সহজ, খুব ব্যয়বহুল (ডেটা সংগ্রহের ব্যয় শূন্যে হ্রাস করা যেতে পারে) এবং এর শূন্য বৈচিত্র রয়েছে। এটি বেইস (পারমাণবিক পূর্বের জন্য) এবং গ্রহণযোগ্য। এর পক্ষপাত এবং ধারাবাহিকতা সম্পর্কে এখনও কড়া প্রশ্ন থাকবে যেগুলির সমাধান করা কঠিন এবং একটি "বিশদ বিশ্লেষণ" এড়িয়ে চলেনা।

— whuber

2

একজন পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে যিনি সবেমাত্র বিবাহ করেছেন, আমি আপনাকে বলব যে জোট্যাক্সপায়ারের সঠিক উত্তর রয়েছে। ৮০% চিত্রটি আমাকে কিছুটা উঁচু করে তোলে, যদিও বেশিরভাগ লোকজন স্থানীয় হলে আমাদের সঠিক হতে পারে (আমাদের গন্তব্য বিবাহ ছিল এবং আমরা 65% এর কাছাকাছি এসেছি)।

তবে তা সত্ত্বেও, আপনি যে পূর্বের সম্ভাবনাগুলিতে উপস্থিত হন তার অনেক পরিবর্তনশীলতা ধরে নিচ্ছেন, আমি মনে করি সত্যিকারের উপস্থিতির চেয়ে আরও বেশি কিছু রয়েছে। ধরে নিই যে আপনি সক্রিয়ভাবে আপনাকে অপছন্দ করেন এমন লোকদের আপনি আমন্ত্রণ করবেন না, আপনার ধারণা করা উচিত যে প্রত্যেকেরই যার যার উপায়ে এটি আসবে এবং তাদের কোনও বিরোধ নেই (বিস্তৃত অর্থে) তবে কমপক্ষে 10-20% তাদের এমন কিছু আছে যা তাদের উপস্থিতিতে বাধা দেয়। যারা ভ্রমণ করতে হয় তাদের জন্য, এটি প্রয়োজনীয় সময় এবং অর্থের পরিমাণ বাড়ে তাই 30-30% ভ্রমণকারীরা অংশ নিতে পারবেন না (দূরত্বের উপর নির্ভর করে)। অন্যথায়, সম্ভাব্যতাগুলিকে অবিচ্ছিন্ন রাখুন (এমনকি যদি আপনার পিতামাতারা "ওহ-অ-অস্টিনে সমস্ত পথ উড়ে না যায়, আমরা কেবল তাদের আমন্ত্রণ জানাতে চাই ...")। আপনি যদি কোনও মজাদার অভ্যর্থনা গ্রহণ করছেন, বিশেষত একটি উন্মুক্ত বারের সাথে, লোকেরা সাধারণত তাদের এড়িয়ে না যায় unless

যাই হোক, বিয়ে করার জন্য অভিনন্দন। এখন আপনার বিবাহিত থাকার সম্ভাবনা সম্পর্কে, এটি সর্বদা একটি ভাল পঠনযোগ্য: http://users.nber.org/~bstevens/papers/Marital_Stability.pdf

:-)

— মাইক নুটে
সূত্র

1

সমস্ত সম্ভাব্যতা যোগ করুন, এটি আপনার প্রত্যাশিত লোকের সংখ্যা।

আপনার i = 1..N ইভেন্ট রয়েছে, প্রত্যেকেরই সম্ভাবনা রয়েছে । আগত লোকদের প্রত্যাশিত সংখ্যা হ'ল। , যেখানে - সূচক পরিবর্তনশীল যদি কোনও ব্যক্তি দেখায় তবে তার সমান এবং অন্যথায় শূন্য হয়। $P_i$ $\sum_i1_iP_i$ $1_i$

অবশ্যই, আমরা ধরে নিচ্ছি যে কেউ আসে বা না অন্য লোকের উপস্থিতির উপর নির্ভর করে না। এই অনুমানটি সহজভাবে ভুল। দম্পতিদের বিবেচনা করুন, তারা অত্যন্ত পরস্পর সম্পর্কযুক্ত।

আপনি সম্পর্কযুক্তরূপে উপর ডেটা নেই সাল থেকে, আপনি কি করতে পারেন একটি ইউনিট, অর্থাত্ যেমন দম্পতিরা হ্যান্ডেল হয় , যেখানে সম্ভাব্যতা দম্পতি দেখা হবে। $2\times1_iP_i$ $P_i$

— Aksakal
সূত্র

1

আমার বিবাহের জন্য, আমি দুটি তালিকা তৈরি করেছিলাম - সম্ভবত উপস্থিত হতে পারে (80%) এবং উপস্থিত হওয়ার সম্ভাবনা (20%)। যে কোনও কারণে আরও পরিশোধিত মূল্যায়ন নির্বিশেষে, আমি দুটি গ্রুপের মধ্যে একজনকে আমন্ত্রিত করেছি। আমি 2 জন দ্বারা বন্ধ ছিল। এন = 1. নিখুঁত হিউরিস্টিক।

— michaelcarniol
সূত্র

আমি কি জিজ্ঞেস করতে পারি? চূড়ান্ত% টার্নআউট কি ছিল?

— JTP - মনিকা কাছে ক্ষমা

%২% হ্যাঁ সাড়া দিয়েছিল, তবে আমি বাতিল হয়ে গেছে কত দিনের বাতিল lations

— michaelcarniol

0

আমি লক্ষ্য করেছি যে কেউ আপনাকে দেখায়নি যে আপনাকে ১০০ দ্বারা ভাগ করার দরকার নেই Sch আপনার শতাংশগুলি একজন ব্যক্তির প্রত্যাশিত অংশ হিসাবে দেখাতে পারে, এই বোঝার সাথে যে শ্রিডিনগার বিড়ালের মতো আপনি কোনও ব্যক্তির অংশ পাবেন না উপস্থিতিতে বা উপস্থিতিতে না থাকলেও প্রতিটি ব্যক্তির উপস্থিতির অবস্থা ইভেন্টের মুহুর্তে সম্পূর্ণরূপে সমাধান করা হবে।

যেহেতু আপনার শতাংশের পরিসীমা 0% (দেখানো ব্যক্তির কোনওটিই নয়) থেকে 100% (দেখানো ব্যক্তির সমস্ত) থেকে চলেছে, 10 এবং 20 জনের সাথে জড়িত আপনার দুটি উদাহরণে, আপনি প্রতিটিটির অংশের জন্য প্রত্যাশিত মানটি সংযুক্ত করেছেন ব্যক্তি দেখানোর জন্য এবং এমন একটি সংখ্যা পেয়েছে যার ইউনিট ছিল "লোক"।

কোয়ান্টেবেেক্সের দুর্দান্ত উত্তরের বিশিষ্ট সমীকরণটি দেখায় যে ইভেন্টের প্রত্যাশিত সংখ্যার শতাংশের সংমিশ্রণের ফলাফল, কোনও বিভাগ জড়িত না।

— ট্র্যাভিস বেমরোজ
সূত্র