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十堂极简概率课2

十堂极简概率课2

作者: 水鸟归巢 | 来源:发表于2020-05-31 14:10 被阅读0次
期望

期望

17世纪早期的伽利略和公爵之间的往来书信里已经就“独立性”达成共识。1654年往来于帕斯卡和费马之间的一连串书信则研究了期望值这一概念。帕斯卡和费马就骰子问题展开了两场讨论。

骰子问题

一名玩家需要在8次抛掷骰子的赌局中掷出一个6点。此时,投注金额已经确定,这名玩家已经抛掷了3次,但没有一次是6点。如果从赌注s中拿出一定比例的钱给这名玩家,让他放弃第4次的抛掷机会(仅放弃这一次),那么给他多少钱才算公平?

期望值围绕着概率论中的公平性,如果投掷一枚质地均匀的硬币,正面朝上为+1,反面朝上为-1,那么期望值应当为E(x)=\frac{1}{2}(+1)+\frac{1}{2}(-1)=0。此时该赌博是公平的。

期望就是概率的加权平均,其一般形式:E(x)=\sum_{i=1}^nx_ip(x_i)

举个通俗的例子来说明期望的作用。如果参加骰子游戏,掷出1点获1元,掷出n点获n元。那么E=\frac{1}{6}*1+\frac{1}{6}*2+\frac{1}{6}*3+\frac{1}{6}*4+\frac{1}{6}*5+\frac{1}{6}*6=3.5那么在可能得到的[1,6]元的赌注结果里,玩家就会认为得到3.5元的机会是最大的。并且当游戏进行的轮数足够多时,应当接近3.5。

看下图,当随机生成300个整数时,左边列是累计次数,右边是平均值。

随机生成300个1-6整数 随机生成300个1-6整数

一开始实验次数不够多时,波动比较明显。但当实验次数逐渐增多时,平均值稳定在3.5。这就是大数定律:随着实验次数的增多,结果的平均值越来越接近期望值。

乍一看期望似乎没有什么作用。但是如果玩家参与游戏的成本为3元/次呢。预期收益3.5大于成本3,就可以认为是值得冒险的游戏。

从理智上是这样说的,但是每一个人参加游戏的次数的意愿都是不同的,而且也许偶然性就会发生在自身身上。如果玩了10次每一次都是1呢。这就是概率带来的个体的不确定之处。有时很美妙,有时很糟糕。

永远不要忘记这个游戏里还有另一方。对于这个游戏的发起方来说,300次游戏,他预期自己的成本为300*3.5=1050元,成本的范围为[300,1800]。他的收益是确定的300*3=900元。所以不会有傻蛋愿意和别人主动玩这个游戏的。



骰子问题的解答

费马针对这个问题,给出的答案就是期望的概念。如果假设玩家不放弃第四次机会,那么他的期望值如下:E=\frac{1}{6}s+\frac{5}{6}(1-(\frac{5}{6})^4)s

\frac{1}{6}s表示第四次掷出6点,赢得的赌注。\frac{5}{6}(1-(\frac{5}{6})^4)s表示第4次输,在余下的4次机会中至少赢一次能赢得的赌注。

费马建议玩家拿走\frac{1}{6}的赌注,然后放弃第四次投掷机会。假设玩家放弃第四次机会,那么它的期望值为:E=\frac{1}{6}s+(1-(\frac{5}{6})^4)\frac{5}{6}s

\frac{1}{6}s表示放弃投掷机会得到的钱,(1-(\frac{5}{6})^4)\frac{5}{6}s表示在剩下4次机会中获胜的概率1-(\frac{5}{6})^4和剩余赌注\frac{5}{6}s的乘积。

以下是他们之间的往来讨论:

费马在回信中指出,帕斯卡犯了一个错误:
假设我需要用一枚骰子在8轮投掷中得到某个点数才算赢。下注后,如果我们一致同意我放弃第一轮投掷机会,那么根据我的理论,作为对我放弃第一轮投掷机会的补偿,我拿走全部赌注的1/6才算公平合理。
之后,如果我们一致同意我放弃第二轮投掷机会,那么我拿走剩余赌注的1/6,也就是全部赌注的5/36,才算公平合理。
之后,如果我们一致同意我放弃第三轮投掷机会,那么作为对我的补偿,我拿走剩余赌注的1/6,也就是全部赌注的25/216,才算公平合理。
之后,如果我们一致同意我放弃第4轮投掷机会,那么我拿走剩余赌注的1/6,也就是全部赌注的125/1 296,才算公平合理。

帕斯卡的错误在于

你认为,如果玩家完成了前面三轮的投掷,这就是第4轮投掷机会的价值。我认同你的观点。
下面是你在信中举出的最后一个例子,我完整地引述如下条件:我需要在8轮投掷中得到6点。我已经投掷了三次,但都没有成功。这时候,我的对手建议我放弃第4轮投掷机会,并且为公平起见,我可以拿走全部赌注的125/1 296。你认为这样做是合理的。
但是,根据我的理论,这是不公平的。因为在这种情况下,手持骰子的玩家在前三轮投掷中一无所获,总赌注分文未少。如果他同意放弃第4轮投掷机会,作为补偿,他应该拿走全部赌注的1/6。如果他第4次投掷仍没有成功,那么在双方一致同意他放弃第5轮投掷机会的情况下,他依然应该分得全部赌注的1/6。既然赌注总额一直没有变化,那么无论从理论上看,还是根据常识,每次投掷机会都应该具有相同的价值。

以下是作者的点评:

很明显,这里的核心问题是期望值
如果放弃某一轮的投掷机会并拿走一部分赌注,不会改变赌局的期望值,这种做法就是公平的。
费马清楚地看到,任意一轮赌局的分析结果都是一样的。假设某轮投掷结束后,还剩下n+1轮投掷机会,此时的赌注价值为1。
那么,选择参与赌局并在此轮获胜的期望值是1/6,而此轮失败但最终仍有可能获胜的期望值是1/6。
拿走1/6的赌注后,用剩余赌注继续赌局的期望值是:到手的现金(数额为1/6),再加上最终获胜的概率1-(\frac{5}{6})^n与剩余赌注(数额为5/6)的乘积。
费马的分析立刻得到了帕斯卡的认同。

现实问题

帕斯卡和费马的讨论问题来自于帕斯卡的朋友。梅累骑士向帕斯卡请教一个分赌注问题

梅累和赌友双方各自出50枚金币,赌注总额100枚金币。双方赌技相同,约定谁先赢3局,则获得全部赌注。赌博进行了一段时间后,梅累赢了2局,对方赢了1局。此时梅累被国王叫去接见外宾,赌博终止。此时该如何分配赌金呢?

首先,如果赌局进行到底,进行次数范围为3-5次。某人直接赢下3局胜利。一人赢1局,另一人赢3局。一人赢2局,另一人赢3局。

现在游戏进行了3轮,最多2轮就能分出胜负。结果只有四种:甲甲、甲乙、乙甲、乙乙。而现在甲就是梅累赢了2局,他最终获胜的几率为\frac{3}{4},应当获得75枚金币。

E(甲)=0*\frac{1}{4}+100*\frac{3}{4}=75

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