第 35 / 41 页
非代码面试题
显示 20 / 814 道匹配题目
答题状态：未尝试未正确已正确
ID题目领域难度题型进度权限
3063已知总共 4 次到达时最后四分之一时间内至少一次到达在区间 [0,1] 小时上观察一个泊松过程。已知这一小时内恰好有 4 次到达，求最后 15 分钟内至少有一次到达的概率。概率中等derivation未尝试面试订阅3064已知总共 3 次到达时第一次到达前的期望空窗在区间 [0,1] 小时上观察一个泊松过程。已知这一小时内恰好有 3 次到达，求从 0 时刻到第一次到达之前的期望空窗长度。概率中等derivation未尝试面试订阅3065已知两小时内总共 5 次到达时最后一次到达后的期望空窗在区间 [0,2] 小时上观察一个泊松过程。已知这两小时内恰好有 5 次到达，求最后一次到达之后直到第 2 小时结束的期望空窗长度。概率中等derivation未尝试面试订阅3166二元交易前先看信号某笔交易在有利状态下收益为 +8，在不利状态下收益为 -5。有利状态的先验概率为 2 5 。在交易前，你可以花费 1 2 购买一个信号；该信号以概率 4 5 给出正确指示。看到信号后，你可以选择交易或放弃。求该信号的信息价值，以及在该价格下是否值得购买。概率中等derivation未尝试面试订阅3176看完信号后在激进与保守报价间选择你有两个可选动作。`激进` 动作在好状态下收益 10、坏状态下收益 -8；`保守` 动作在好状态下收益 4、坏状态下收益 -1。好状态的先验概率为 2 5 。行动前可以先看一个二元信号，该信号以概率 4 5 给出正确指示。求观察该信号的信息价值；并说明在好信号和坏信号下分别应选哪个动作。概率困难derivation未尝试面试订阅3177在快速账簿与安全账簿之间分配你有两个可选动作。`激进` 动作在好状态下收益 9、坏状态下收益 -6；`保守` 动作在好状态下收益 5、坏状态下收益 1。好状态的先验概率为 1 2 。行动前可以先看一个二元信号，该信号以概率 3 4 给出正确指示。求观察该信号的信息价值；并说明在好信号和坏信号下分别应选哪个动作。概率困难derivation未尝试面试订阅3186选择台面策略前的完全信息价值在状态揭示之前，你可以在两个动作之间选择。动作 A 在好状态下收益 10、坏状态下收益 -4；动作 B 在好状态下收益 4、坏状态下收益 3。好状态的先验概率为 2 5 。求在行动前获得关于状态的完全信息所带来的期望价值。概率中等derivation未尝试面试订阅3191直到几何个成交为止的总盈亏设 X 1,X 2,\dots 为独立同分布增量，满足 E[X i]=3、 Var (X i)=5。再设随机时长 N 与这些增量独立，且服从 Geometric( 1 4 ) on 1,2,\dots 。对停和 S N=\sum i=1 N X i，求 E[S N] 与 Var (S N)。概率中等derivation未尝试面试订阅3192泊松个订单上的总滑点设 X 1,X 2,\dots 为独立同分布增量，满足 E[X i]=2、 Var (X i)=3。再设随机时长 N 与这些增量独立，且服从 Poisson(4)。对停和 S N=\sum i=1 N X i，求 E[S N] 与 Var (S N)。概率中等derivation未尝试面试订阅3193负二项时间跨度下的总成本设 X 1,X 2,\dots 为独立同分布增量，满足 E[X i]=4、 Var (X i)=6。再设随机时长 N 与这些增量独立，且服从 NegativeBinomial(r=3, p= 2 5 )。对停和 S N=\sum i=1 N X i，求 E[S N] 与 Var (S N)。概率中等derivation未尝试面试订阅3201达到 5 次成功所需试验数的期望独立伯努利试验的单次成功概率为 2 5 。记 T 为累计成功次数第一次达到 5 的时刻。用 Wald 风格的推理求 E[T]。概率中等derivation未尝试面试订阅3206达到 5 次成功所需试验数的方差独立伯努利试验的单次成功概率为 2 5 。记 T 为累计成功次数第一次达到 5 的时刻。用 Wald 风格的二阶矩推理求 Var (T)。概率困难derivation未尝试面试订阅3212泊松期限下中心化和的二阶矩设 X 1,X 2,\dots 为独立同分布随机变量，均值为 、方差为 3。再设 N 与这些增量独立，且服从 Poisson(4)。对中心化停和 M N=\sum i=1 N (X i- )，求 E[M N 2]。概率中等derivation未尝试面试订阅3214随机停止下中心化滑点方差设 X 1,X 2,\dots 为独立同分布随机变量，均值为 、方差为 4。再设 N 与这些增量独立，且服从 Geometric( 1 3 )。对中心化停和 M N=\sum i=1 N (X i- )，求 E[M N 2]。概率中等derivation未尝试面试订阅5893推导等额赔率下的凯利下注比例你反复将当前财富的比例 f 押在一个等额赔率的赌注上，该赌注以概率 p>\tfrac12 获胜（赢则获得所押金额，输则损失所押金额）。通过最大化单轮财富乘数的期望对数，推导出增长最优的比例 f *。概率简单derivation未尝试免费5894一般赔率下的凯利下注比例一个有利的赌注的净赔率为 b 比 1：押注一定金额，以概率 p 赢得所押金额的 b 倍，以概率 1-p 损失所押金额。每轮押注财富的比例 f，请用 b 和 p 推导增长最优的比例 f *。概率简单derivation未尝试免费5895凯利下注者的最大增长率一枚等额赔率的硬币以概率 p=0.6 获胜。你每轮都押注增长最优（凯利）比例。计算由此得到的每轮最大期望对数增长率，并用 p 给出闭式表达式。概率中等数值题未尝试免费5896为何半凯利能保留四分之三的增长对于一个小优势的重复下注，期望对数增长可由二次式很好地近似：G(f)\approx f-\tfrac12 2 f 2，其中 和 2 是该赌注每轮收益的均值与方差。利用此近似，求最优比例 f *，并说明以半凯利 f=f */2 下注时保留了最大增长 G(f *) 的多少比例。概率中等derivation未尝试面试订阅5897押注至两倍凯利在重复下注期望对数增长的小优势近似 G(f)\approx f-\tfrac12 2 f 2 下，增长最优比例为 f *= / 2。在哪个（非零）下注比例处期望对数增长回落到零？这对增长关于 f * 的对称性说明了什么？概率中等数值题未尝试面试订阅5898正态收益下的连续凯利每一轮你将财富的比例 f 配置到一个头寸上，其单期收益 R 近似服从均值 >0 较小、方差为 2 的正态分布（满足 2\ll 2），故轮末财富乘以 1+fR。利用对数的二阶展开，推导增长最优比例 f *。概率中等derivation未尝试面试订阅