INTERVIEW PREP

数学与非代码面试题

覆盖数学、概率、统计、脑筋急转弯、机器学习和金融。这里负责筛选和进入单题;编程题使用独立的 LeetCode 式 coding lab。

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非代码面试题

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答题状态:未尝试未正确已正确
052两两独立但非相互独立设样本空间 \Omega = \ 1, 2, 3, 4\ ,等概率 P(\ i\ ) = 1/4。定义 A = \ 1, 2\ ,B = \ 1, 3\ ,C = \ 1, 4\ 。证明 A、B、C 两两独立但非相互独立。概率简单derivation未尝试免费053零相关不意味着独立设 X 均匀分布于 \ -1, 0, 1\ 。定义 Y = X 2。计算 Cov (X, Y) 并判断 X 和 Y 是否独立。概率中等derivation未尝试免费054条件独立在边际化下失效随机选一枚硬币:以概率 1/2 选到公平硬币(p = 1/2),以概率 1/2 选到偏硬币(p = 1,总是正面)。设 A 为第一次掷出正面,B 为第二次掷出正面。证明给定硬币类型 C 时 A 和 B 条件独立,但 A 和 B 并非边际独立。计算 P(B \mid A)。概率中等derivation未尝试免费055独立事件在条件化后变为依赖设 A 和 B 为独立事件,P(A) = P(B) = 1/2。定义 D = A \triangle B(A 和 B 恰好有一个发生)。(a) 计算 P(D)、P(A \mid D) 和 P(A \cap B \mid D)。(b) 给定 D 时,A 和 B 是否条件独立?(c) 给定 D c 时,A 和 B 是否条件独立?概率困难derivation未尝试面试订阅056独立事件不可能互斥假设 P(A) = 1/3,P(B) = 1/2。A 和 B 能否同时独立且互斥?请证明你的结论。概率简单derivation未尝试免费057独立性不具有传递性设 \Omega = \ 1,2,3,4\ ,等概率。定义 A = \ 1,2\ ,B = \ 1,3\ ,C = \ 3,4\ 。(a) 验证 A 与 B 独立。(b) 验证 B 与 C 独立。(c) A 与 C 是否独立?这对独立性的传递性说明了什么?概率中等derivation未尝试免费058异或构造:两两独立但非相互独立设 X 和 Y 为独立的 Bernoulli (1/2) 随机变量。定义 Z = X \oplus Y(模 2 加法)。(a) 证明 Z \sim Bernoulli (1/2)。(b) 证明 \ X, Y, Z\ 中任意两个随机变量相互独立。(c) X、Y、Z 是否相互独立?给出违反相互独立条件的具体联合事件。概率中等derivation未尝试免费059所有三元组独立但四元组不独立设 \Omega = \ 0, 1, 2, \ldots, 7\ ,等概率 P(\ \omega\ ) = 1/8。将每个 \omega 写成二进制 (b 2, b 1, b 0)。定义事件: A = \ \omega : b 0 = 1\ , \quad B = \ \omega : b 1 = 1\ , \quad C = \ \omega : b 2 = 1\ , \quad D = \ \omega : b 0 \oplus b 1 \oplus b 2 = 1\ . (a) 证明 A、B、C 相互独立。(b) 证明 \ A,B,C,D\ 中任选三个事件均相互独立。(c) 证明 A、B、C、D 不是相互独立的。概率困难derivation未尝试面试订阅060与布尔组合的独立性需要相互独立设 A、B、C 为事件。(a) 证明:若 A、B、C 相互独立,则 A 与 B \cap C c 独立。(b) 设 \Omega = \ 1,2,3,4\ ,等概率,A = \ 1,2\ ,B = \ 1,3\ ,C = \ 1,4\ 。验证 A、B、C 两两独立但非相互独立。(c) 计算 P(A \cap (B \cap C c)) 和 P(A) P(B \cap C c)。A \perp\!\!\perp (B \cap C c) 是否成立?概率困难derivation未尝试面试订阅061独立事件的补事件也独立设 A 和 B 为独立事件。证明 A c 和 B c 也独立,即 P(A c \cap B c) = P(A c) P(B c)。概率简单derivation未尝试免费062三重乘积成立不意味着两两独立设 \Omega = \ 1,2,\ldots,8\ ,等概率。定义事件: A = \ 1,2,3,4\ , \quad B = \ 1,2,3,5\ , \quad C = \ 1,4,6,7\ . (a) 证明 P(A \cap B \cap C) = P(A)P(B)P(C)。(b) 检验每一对 (A,B)、(A,C)、(B,C) 是否独立。(c) 这对三重乘积条件和两两独立之间的关系说明了什么?概率简单derivation未尝试免费063独立变量的函数未必独立于其输入设 X 和 Y 为独立的 Bernoulli (1/2) 随机变量。定义 W = \max(X, Y)。(a) 求 W 的分布。(b) 通过检验所有联合概率 P(X = x, W = w)(x, w \in \ 0, 1\ )判断 X 和 W 是否独立。概率中等derivation未尝试免费064独立性在并集下不封闭设 A、B、C 为事件,A \perp\!\!\perp B 且 A \perp\!\!\perp C。(a) 证明:若 A、B、C 相互独立,则 A \perp\!\!\perp (B \cup C)。(b) 设 \Omega = \ 1,2,3,4\ ,等概率,A = \ 1,2\ ,B = \ 1,3\ ,C = \ 1,4\ 。验证 A \perp\!\!\perp B 且 A \perp\!\!\perp C。(c) 证明 A 与 B \cup C 不独立。为什么两两独立不够?概率中等derivation未尝试免费065独立分布的混合破坏独立性一枚均匀硬币:正面朝上时令 (X, Y) = (1, 1);反面朝上时独立地抽取 X, Y \sim Bernoulli (1/2)。(a) 求 (X, Y) 的完整联合分布。(b) 证明 X 和 Y 的边缘分布相同。(c) X 和 Y 是否独立?证明你的结论。(d) 计算 P(X = 1 \mid Y = 0),并与 P(X = 1) 比较。解释结果。概率困难derivation未尝试面试订阅066零概率事件与所有事件独立设 (\Omega, \mathcal F , P) 为概率空间,P(A) = 0。(a) 证明 A 与每个事件 B \in \mathcal F 独立。(b) 设 \Omega = \ 1,2,3,4,5,6\ ,等概率,A = \emptyset,B = \ 1,2,3\ 。直接验证独立性条件。(c) P(A) = 1 时结论是否成立?证明或给出反例。概率简单derivation未尝试免费067相同的边缘分布不蕴含独立三张卡片分别标有 (0,0)、(0,1) 和 (1,0)。均匀随机抽取一张,X 为第一个数,Y 为第二个数。(a) 求 P(X=0)、P(X=1)、P(Y=0)、P(Y=1)。(b) X 和 Y 的边缘分布是否相同?(c) X 和 Y 是否独立?对所有 (x,y) \in \ 0,1\ 2 验证 P(X=x,Y=y) = P(X=x)P(Y=y)。概率中等derivation未尝试免费068独立性对子事件不遗传设 \Omega = \ 1,2,3,4\ ,等概率。A = \ 1,2\ ,B = \ 1,3\ 。(a) 验证 A 和 B 独立。(b) 设 A 1 = \ 1\ \subseteq A,判断 A 1 和 B 是否独立。(c) 一般地,若 A \perp\!\!\perp B 且 A 1 \subseteq A,A 1 \perp\!\!\perp B 是否必然成立?概率中等derivation未尝试免费069与自身独立的事件必为平凡事件设 A 为概率空间中的事件。(a) 写出独立性条件 P(A \cap A) = P(A) P(A),推导满足条件的 P(A) 值。(b) 在 \Omega = \ 1,2,3,4\ (等概率)上,分别对 A = \ 1\ 、A = \ 1,2\ 、A = \emptyset、A = \Omega 验证你的结论。(c) 从概率意义上解释:一个事件与自身独立意味着什么?概率中等derivation未尝试免费070两两独立且三元独立但四事件非相互独立设 \Omega 为所有含偶数个 1 的长度为 4 的二进制串,等概率: \Omega = \ 0000,\, 0011,\, 0101,\, 0110,\, 1001,\, 1010,\, 1100,\, 1111\ . 定义事件 A i = \ \omega \in \Omega : \omega i = 1\ ,i=1,2,3,4。 (a) 证明每个 P(A i) = 1/2。 (b) 验证所有两两独立:对所有 i j,P(A i \cap A j) = 1/4。 (c) 验证所有三元独立:对所有不同的 i,j,k,P(A i \cap A j \cap A k) = 1/8。 (d) 计算 P(A 1 \cap A 2 \cap A 3 \cap A 4) 并与 P(A 1)P(A 2)P(A 3)P(A 4) 比较。四个事件是否相互独立?概率困难derivation未尝试面试订阅071独立性在样本空间扰动下是脆弱的四张牌 A\spadesuit, A\heartsuit, K\spadesuit, K\heartsuit,均匀随机抽取一张。R =「抽到 Ace」,S =「抽到黑桃」。(a) 验证 R 与 S 独立。(b) 移除 K\heartsuit,在三张牌上重新判断 R 与 S 是否独立。(c) 直观解释为何移除一张牌破坏了独立性。概率简单derivation未尝试免费