主题：投票【原创】问大家一个简单的问题。 -- 妥协

虽然说是随机产生的，但并没有说是这些数据都服从独立的均匀分布。

随机数可能有一定的分布函数，前后数据之间可能都有相关性，可以用相关函数或者随即过程来描述，因此，如果知道这个分布，或者这个分布是可以估计出来的，那么在知道前面的数据以后，从概率论，可以算出后面一个数据分布在某个范围的概率有多大。

这还随机吗？

应该是传说中的'伪随机'了吧

而第28位恰好是9的概率

但是数据分布是什么形状可不一定, 随机数并不意味着均匀分布, 也并不意味着不同的数据之间没有相关性， 只不过这个相关性也是不确定的，但是是可以用概率描述的。

均匀分布的数据是随机数中最基本的一种。相互独立的随机数也只是一种特殊的“相关性”.

“伪随机”的定义是计算机通过计算产生大量数据，实际上是确定的序列，知道使用的算法和初始值，完全可以100%地确定下一个数据是什么。 只是数据的分布看上去象随机数而已，所以叫"伪随机"。

而非均匀分布的随机数，即便分布形状再古怪，只要概率不是 1 or 0， 就无法确定的知道下一个数据是什么, 这就是随机数区别于确定数的基本所在.

好象是哲学问题了

相互独立也是一种特殊的相关性（相关度为零？）

是不是类似于

'完全不相似其实是一种特殊的相似性'　

只不过相似度为零？

这里就不扯这么远了,

两个相互独立的随机变量有这个关系

P(x=i, y=j) = P(x=i) * P(y=j);

P(x=i, y=j) 代表 两件事情 (x=i) and (y=j) 同时发生的概率.

受教，呵呵。

如果您中了， 那是 p=1,

如果没中， 那是 p=0;

我现就是想知道。我中的机会有多大。希望能说的细一点。不要哪么多的专来术语。

也就是说如果发一万张，你去买一张， 中其中某一个号码的概率就是1/10000。不过你要把这一万张都买下来， 那就是100%了。

但是日常生活中的概率分配并不都是均匀分配的，比如人的身高，成年人的身高一般都集中在1.50-1.90之间，其他的很少。也就是说，任意取一个人， 让你猜他的身高， 猜1.70猜中的机会， 比猜1.40和1.95 猜中的机会要大得多。

而这个人是男性或者女性，亚洲人还是欧洲人， 又这个人的身高是有相关性的

同样一个班的学习成绩也是一样， 一般是中间大（60-80分得）， 两头小（不及格和90分以上的）

此外还有要强调的一点就是，和任何数学一样， 概率分布实际上也是对事物的一种抽象化和近似描述。