本文收集汇总于10/21日，今天给各位分享0.2除以什么大于1的知识，其中也会对0.2除以什么大于1进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
参考一、一个数(0除外)除以(),商大于这个数
一个数(0除外)除以(小于1的数),商大于这个数
参考二、一个数(0除外)除以(),商大于这个数
肯定滴嗦~一个数除以小于1的数变大~除以大于1的变小~当然0除外~咱背过滴嗦~
参考三、区间 [0, 2] 任取一实数，大于 1 的概率是多少？
你那个映射是因为任何两段实数区间连续统都是等势的，都是aleph_{1}（承认连续统假设）
left[frac{1}{2},1
ight]simleft[1,2
ight]并不能说明left[0,1
ight]与left[1,2
ight]不等势
实际上，我一个更简单的映射fleft(x
ight)=x+1就可以让left[0,1
ight]与left[1,2
ight]之间构成双射
更何况实数区间的势同概率有什么关系？
而且你这题这不是非常典型的几何概型问题么
对于这个问题的样本空间Omega=left[0,2
ight]
E=left(1,2
ight]
直接将概率表示成二者的勒贝格测度之比就行了，当然是frac{1}{2}
参考四、区间 [0, 2] 任取一实数，大于 1 的概率是多少？
请先定义“任”的概率分布
参考五、一个数从1开始，每次各有50%的概率乘0.9或者乘1.1，重复足够多的次数以后，情况会怎样？
首先我们看看经过n轮涨跌之后，题主的股票涨了m次的概率，如果将这个概率记作P_{n}^{m}。那么由二项分布模型可以发现，概率为：
P_{n}^{m}=C_{n}^{m}(0.5)^m(1-0.5)^{n-m}=C_{n}^{m}(0.5)^n
而此时题主手上的资金R_n^m为：
R_{n}^{m}=R_0(1.1)^m(0.9)^{n-m}
其中，R_0是指0次涨跌时的资金，亦即初始资金，在这个问题中取为R_0=1。
于是题主手上此时的资金数学期望E_n为：
egin{array}{rl}E_n&=sumlimits_{m=0}^{n}P_n^mR_n^m=sumlimits_{m=0}^{n}C_n^m(0.55)^m(0.45)^{n-m}&=left(0.55+0.45
ight)^n=1end{array}
但是需要注意到的是，题主此时的资金不少于数学期望的概率并不是50%.为了说明这一点，我们不妨来从上面给出的公式来计算一下收益水平与出现概率的关系。
首先，我们得知道在涨跌后获得收益意味着什么。在这个问题中，我们知道获得收益意味着：
R_n^m>R_0=1
将这个不等式展开，我们可以得到：
(1.1)^m(0.9)^{n-m}>1Rightarrow(0.9)^n>left(frac{9}{11}
ight)^mRightarrowm>alphan
其中，
alpha=frac{ln(0.9)}{lnleft(frac{9}{11}
ight)}approx0.5250.
这意味着只有题主的股票在n次的涨跌之中，上涨的次数超过总次数的52.5%时，才有可能赚钱。不过这里还只求出来了次数的条件，并没有解决赚钱概率的问题。因此还需要考察该事件发生的概率，才能够具体知道题主有多大可能赚到钱。
由前文给出的股票上涨m次的概率可以知道，该事件发生的概率为：
P_n^{m>alphan}=sum_{m=leftlceilalphan
ight
ceil}^nP_n^m=(0.5)^nsum_{m=leftlceilalphan
ight
ceil}^nC_n^m
其中leftlceilx
ight
ceil表示不小于x的最小整数。
后续的化简与求极限过程已超出本人能力范围，因此采用了Mathematica进行计算。
此概率表达式最终可以化简为：
P_n^{m>alphan}=C_{n}^{lceilalphan
ceil},_2F_1(n+1,lceilalphan
ceil;lceilalphan
ceil+1;-1)
其中{}_2F_1为高斯超几何函数。求极限可得：
lim_{n
ightarrowinfty}P_n^{m>alphan}=0
也就是说，当涨跌次数n趋向于无穷大时，题主赚到钱的概率为0。
为了更加直观的反映这个概率的大小，我们此处用Mathematica画出这个概率与n的关系，如下图所示：
而为什么赚钱概率如此之小的情况下，数学期望却是不赚不亏呢？不难发现，题主的收益在赚到钱的情况下，尤其是每次都涨，也就是m=n的情况下，有：
R_n^{m=n}=(1.1)^n
这是一个指数增长的函数，在n
ightarrowinfty时将会趋于无穷。而亏钱的那一部分情况，至多只会亏光本金。因此数学期望，实际上是被赢者通吃情况下的高收益所拉高了，尽管出现的概率非常地小。
