撲克牌抽牌機率的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

數學女孩秘密筆記：機率篇

為了解決撲克牌抽牌機率的問題，作者結城浩 這樣論述：

　　機率 不等於兩次會出現一次？ 　　硬幣正反兩面出現的機率一定一樣？ 　　透過機率的計算就能知道下一張可能抽出的撲克牌？ 　　數學系輕小說《數學女孩秘密筆記》再度推出新作！ 　　 　　我總是佇立在道路的盡頭。 　　──高村光太郎《道程》   　　不知道未來會如何， 　　我不知道未來會如何， 　　更不曉得會發生什麼事情。   　　我每天都會抽張牌。 　　雖然不曉得會抽出什麼牌， 　　但我仍然堅持著抽出卡牌， 　　抽出名為「今天」的牌。   　　即便前方沒有道路，我仍然會邁步向前。 　　正因為充滿未知，所以更要勇往直前， 　　這樣才值得稱作冒險。 　　朝著未知的冒險出發吧！   　　從「我」

、米爾迦、蒂蒂和由梨的對話中，一同愉快體驗「機率的冒險」吧！   　　和女孩們一同瞭解機率與容易發生程度的關係、相對次數與機率的差異、機率與集合的關係、條件機率、偽陽性與偽陰性、未分勝負的比賽機率、使用圖表討論機率……   　　用有趣的比喻和輕鬆的對話，讓你簡單踏入「機率」的冒險世界。   　　「是以什麼為整體？」 　　這個問題 　　就是機率的根本。 　　「我」和三位少女 　　直搗核心的數學對話

撲克牌抽牌機率進入發燒排行的影片

以Poker為圖像驗證碼之設計研究

為了解決撲克牌抽牌機率的問題，作者莊凱婷 這樣論述：

本研究結合網頁驗證碼概念與撲克牌的國際大眾化使用特性，設計一套具雙層驗證功能的「Poker圖像驗證碼」，供網站使用者提交個資之安全驗證使用。本「Poker圖像驗證碼」充分運用了撲克牌具有數字、英文字母、色彩及圖樣等多種特性。不但無地域性限制且資料庫成本低。本研究為驗證此「Poker圖像驗證碼」設計的使用性，以國際大眾化的52張傳統圖樣撲克牌做為圖片資料庫，發展了一套實驗網頁，供不同族群上網實驗。實驗第一層驗證設計：先由程式隨機從52張牌抽出5張撲克牌，並請使用者依序填寫此5張牌所顯示之數字(例如2、3、…10)或英文字母(例如J、Q、K、A)，接續進入第二層驗證設計，再請使用者在此五張牌中，

辨識spades、hearts、diamonds及clubs各有幾張。若使用者填寫的雙層驗證答案均正確，則通過驗證。實驗結果，正確通過雙層驗證之人數有202人，正確率為84.88％，平均驗證操作時間33.9秒。 從實驗數據中發現，不同性別與教育程度在操作（受測）時間上並無顯著差異，然而不同年齡及職業別則有顯著差異。在「Poker圖像驗證碼」雙層驗證中，兩層驗證全被猜中而遭受侵襲機率為6.11×10-8，與現有網站常用之四個文、數字驗證碼被惡意自動化程式侵襲成功機率6.77×10-8相近。實務上若採用撲克牌面之複雜圖像或多樣花色的創新設計，應不易被OCR破解。為深入了解本研究設計之安全性問題，特

邀集自動化光學檢測、資訊工程及網路軟體等專家召開專家座談會，為本研究提供安全性之改善建議。後續研究可運用撲克牌的多符號特性、牌面圖樣設計之複雜度增加，將之融入於「Poker圖像驗證碼」的設計，使本驗證碼設計在使用性與安全性，能更符合網站業主及使用者之需求。

統計學關鍵字典

為了解決撲克牌抽牌機率的問題，作者石井俊全 這樣論述：

～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！   　　生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。   　　尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。   　　但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。   　　儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。   　　實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人

，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。   　　本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。   　　書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 　 　　本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別：   　　●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ 　　●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數

與睡眠時數的相關性 　　●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ 　　●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ 　　●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ 　　●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 　　●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ 　　●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 　　●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 　　●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 　　●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 　 　　從國高中學習的「資料整理」

與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。   　　本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。   　　據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。   　　本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。   　　在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。   本書特色

  　　◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 　　◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 　　◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。   　　※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※