根据每个值的过去概率计算新概率

Question

我想基于过去发生的列表计算百分比概率。
数据看起来与此简化表类似，例如，当过去的第一个值为8时，事件发生的概率为72％。

1 76% 
2 64% 
4 80% 
6 85% 
7 83% 
8 72% 
11 70% 

全表范围从0到1030，有377行，但每天都在变化。我想传递一个值为3的函数，并返回事件发生的百分比概率。我不需要确切的代码，但希望指出正确的方向。 谢谢

Answer 1

根据你在问题的评论中的答案，我会建议一个插值---线性插值是最简单的答案。基于电子表格中的系列，看起来似乎不适合概率模型（第1列和第3列之间似乎没有明确的关系）。

举一个例子说明这是如何工作的：假设你想要一个点p的概率，这在数据中是不可见的。您观察到的最大值是，比p小是p_low（具有相应的概率f（p_low）），并且大于p的最小值是p_high（具有概率f（p_high））。您对于p的估计是：

interval = p_high - p_low 
f_p_hat = ((p-p_low)/interval*f_p_low) + ((p_high-p)/interval*f_p_high) 

这将让你估计的p值的加权平均值在p_low和p_high，由p和p_low，p和p_high之间的距离给出权重。例如。如果p在p_low和p_high之间是等距的，则f_p_hat（你对f（p）的估计）就是p_low和p_high的平均值。

现在，如果您有理由怀疑端点估计值不准确（可能由于样本量较小），则线性插值可能无法正常工作。如果是这样，就有可能对p周围的点进行（可能加权的）最小二乘拟合，并将其用作预测。如果是这种情况，我可以详细介绍一下。