概率模型

对于做生物学研究的你，如果正在用 SOLiD 平台做多重测序的数据，那你得试试推荐的这个概率模型。它通过对每个测序的内在特征进行，能有效提高多重测序的可靠性，确保结果更准确。最棒的是，它能够过滤掉低质量的数据，不会随便丢弃有用的序列。这样一来，不仅能降低成本，还能提升数据质量，真是太实用了。加上它能识别测序过程中的故障，简化了后续的流程，你的工作效率肯定能大大提升。我，这个方法一定能帮到你，是在复杂数据时，能够让你省时又省力。试试看吧，效果挺不错的。

OptiPt 可用于拟合和测试多属性概率选择模型，支持 Bradley-Terry-Luce (BTL) 模型、按方面消除 (EBA) 模型和偏好树 (Pretree) 模型。OptiPt 主要功能包括： 简洁的模型设定方式 高精度参数估计 拟合优度检验 参数估计的协方差矩阵 参考文献 Wickelmaier, F. & Schmid, C. (2004). 一个 MATLAB 函数，用于从配对比较数据中估计选择模型参数。行为研究方法，仪器和计算机，36（1），29-40。 https://doi.org/10.3758/BF03195547 http://www.mathpsy.uni

概率图模型（PGM）挺适合变量间复杂关系的场景，用图的方式表达不确定因果关系。比如，你能用它从动态、不确定的信息里提取结构化知识，还能跑推理计算。常见的模型有：贝叶斯网络、马尔科夫随机场、高斯图模型等，感觉适合做数据挖掘或者智能诊断。如果你对动态因果关系建模有兴趣，这绝对值得一试。

FULLBNT-1.0.4工具箱为MATLAB提供了丰富的功能，用于构建和分析贝叶斯网络。它支持精确推理和近似推理算法，可以进行参数学习和结构学习。研究者和开发者可以使用FULLBNT探索复杂的概率关系，并应用于各种领域，例如医疗诊断、风险评估和决策支持系统。

两径衰落的中断概率用 Matlab 来搞，效率还挺高的。代码直接画出距离 vs 中断概率的图，参数可调，像是路径损耗指数、对数正态衰落的标准差这些，都能改着玩。适合那种做无线信道建模的人，尤其你要研究瑞利衰落或做点马尔可夫链建模的，正好用得上。 中断概率的计算挺直观的，路径损耗用的模型也比较基础，就是对数正态阴影衰落加上固定 SNR 门限来判断是否 outage。你可以设定Pt = 30dBm、路径损耗 = -30dB @ 1m，再选个n = 2.5和标准差 = 3dB，直接就能跑图。 要是你还想更深入点，比如看不同速度下的瑞利信道状态，那就用raygen.m这个文件搞定。速度你自己设，像[0

本论文分析了捕食者—被捕食者模型中懒惰被捕食者的生存概率，其中，捕食者和被捕者占据了复杂网络或网格的节点，并沿着边缘导航。捕食者被建模为随机步行者，而猎物遵循最小逃避策略，仅在掠食者靠近时才会移动。这一策略显著提高了猎物的生存概率。本存储库包含用于模拟捕食者-猎物关系的MATLAB代码，具体包括： configs2.m：查找涉及2个捕食者的陷阱配置。 configs3.m：查找涉及3个捕食者的诱捕配置。 configs4.m：查找涉及4个捕食者的诱捕配置。 grid2ddg.m：为具有对角线和周期性边界条件的正方形晶格创建MATLAB图形对象。 grid2dper.m：为方格和周期性边界条件

在响应面分析中，残差的正态概率分布图越接近直线，表明模型拟合效果越好。残差值均匀分布在直线两侧，意味着模型能准确预测响应值，偏差符合正态分布规律。反之，如果残差分布偏离直线，则可能存在模型失拟、异常值等问题，需要进一步分析和调整模型。

概率论的入门资料太多，想系统梳理一遍其实不容易。《随机事件及其概率》这篇内容就挺靠谱，结构清晰，讲得通俗，适合打基础或者查漏补缺。从最基本的随机事件讲起，像抛硬币、掷骰子这种经典例子它都有。方式比较贴近实际，比如事件的并、交、补这些集合运算，用生活场景理解起来还挺顺。后面几节对概率的定义、条件概率和事件独立性讲得系统。是条件概率的部分，用公式 P(A|B) = P(AB)/P(B) 引出了乘法公式，逻辑挺顺的，推导过程清楚。讲到全概率公式和贝叶斯公式时，配了完整公式，还有点小例子，如果你之前总觉得这些公式有点抽象，这部分蛮值得看几遍的。我觉得比较实用的点是，它还贴了几个配套资源。像这个 Opt

将决策树模型转换为 SQL 中的 CASE WHEN 语句，能够高效地进行概率预测。每个叶子节点的概率都可以转换为一个 WHEN 条件，从而将模型逻辑嵌入到 SQL 查询中。

beta 分布的概率密度的 Matlab 代码，配合个人时空迁移模型的 C++实现，步骤清晰，样例数据也贴心附上了。整体流程分成了 13 个环节，每一步都详细标注了输入输出。用Step1GenerateMoment.cpp计算力矩，用SampleStayRegion.txt做输入，一步步跑下来还挺丝滑的。如果你在搞 mobility 相关的建模，或者想了解怎么用 Beta 分布建概率密度，这套资源还挺值得一试的，代码写得比较直给，C++和 Matlab 的混合也不会太绕。