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Re: [閒聊] 期望值相同下,有天井沒天井選哪個?

看板C_Chat標題Re: [閒聊] 期望值相同下,有天井沒天井選哪個?作者
dodomilk
(豆豆奶)
時間推噓 4 推:4 噓:0 →:7

我雖然退坑FGO已久,但覺得這問題應該沒那麼難回答才對。剛好來騙點P幣
※ 引述《HeterCompute (異質運算)》之銘言:
: 因為沒在玩手遊,所以好奇手遊玩家怎麼想的,
: 假設以剛才那篇FGX遊戲舉例,
: 1.原來遊戲設置,沒天井
: 2.略調低抽中機率,但設置天井,使得期望值相同
: 請問大家會選擇1還是2?還是如果期望值相同就沒差?

先說結論,因為多數人傾向風險趨避,

所以在期望值相同的情況下,多數人會選擇有天井。

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這裡先定義清楚問題。

情況1:抽到SSR機率是2%,抽100次。設抽到SSR的次數為隨機變數"X"。

X是 n=100, p=0.02 的二項分配。

故 期望值E(X) = np = 2

變異數V(X) = np(1-p) = 100*0.02*0.98 = 1.96


情況2:抽到SSR機率是1.01%,抽99次。
再抽第100次,100%是SSR,但不能自選。

設抽到SSR的次數為隨機變數"Y"。
這裡可令Y = A + 1,其中隨機變數"A"是前99次中,抽到SSR的次數。

A是 n=99, p=0.0101的二項分配。

故 期望值E(Y) = E(A+1) = E(A)+1 = np = 1 + 1 = 2

變異數V(Y) = V(A+1) = V(A) = np(1-p) = 99*0.0101*0.9899 = 0.9898


情況1 情況2
V(X) = 1.96 > V(Y) = 0.9898

期望值相同的情況下,
如果你是風險趨避者,顯然會選擇變異數比較小的情況2(有保底)。

當然如果你是風險喜好者的話,可能就會選擇無保底的情況1了。

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※ PTT留言評論
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roger262390008/09 08:40我是會選1 首先長時間抽下來抽數會變大以變異數來

roger262390008/09 08:40看兩種抽法會趨近一樣 其次你不會每次都抽到井 所

roger262390008/09 08:40以長時間抽下來2期望值會比1低一點

我大概懂你的意思,不過變異數是不會變的。 只是最後結果和期望值的差距在比例上會越來越小。 所以感覺上抽越多次,結果會越接近期望值。 至於會不會抽到井,這個就看個人啦。 我自己的話,如果有井我一定是抽到井。 (我玩的遊戲大都是那種不管前面有沒有抽到,到一定數目後一定有井的)

wcp5947808/09 08:47沒痛過的選1 痛過的選2

完全正確,痛過之後就只想選有保底的抽。

Litfal08/09 09:12不能自選的天井根本就不算天井

crasser08/09 09:21通常會有一個問題就是,你知道的機率是不是真的機率...

farseer708/09 10:44知道的機率不是真的機率那根本就不需要討論了啊

是啊,如果不是真的機率那就不用討論了。

LeonBolton08/09 11:26因為業界發生不只一起官方偷改資料....

ratom031508/09 15:07二項分配下的抽樣,樣本觀察值越多,樣本平均的抽樣分

ratom031508/09 15:07配會接近常態,也能越接近母體平均,所以如果總抽數越

ratom031508/09 15:07多,變異數應該越小?

呃,前半對了,後面不對。 二項分配下樣本平均會越來越接近母體平均沒錯(中央極限定理) 不過這個"接近"是指比例上的接近。 假設X是二項分配B(n,p),母體期望值E(X)=np,母體變異數V(X)=np(1-p) 那麼樣本平均x¯會是一個常態分配N(np,p(1-p)) 可以看到當n越大時,期望值np也會跟著增加(抽越多次,平均會抽到越多SSR) 不過n越大時,變異數p(1-p)不會跟著增加。 可以想成是n越大時,整個分配曲線往右平移,但不會改變分配曲線的陡峭程度。 但因為n越大時,相較於期望值np,變異數p(1-p)感覺上會相對變小。 所以我們會感覺變異數好像有變小,但實際上並沒有。 --- 我想你可能和p的估計值p^搞混了。(上面算的是抽到SSR的次數"X"的期望值) 如果你用抽轉蛋的結果去回推抽到SSR的次數(抽到SSR的次數/總共抽了多少次=p^) 那麼p的估計值p^會是一個常態分配N(p,p(1-p)/n) 這裡p^的變異數V(p^)就會隨著n的增加而減少了。 簡單來說,就是你抽越多次,抽到SSR的機率會越趨近於期望值。 --- 抽到SSR的次數"X",其變異數V(X)不會隨著抽的次數n而改變。 抽到SSR的機率的估計值"p^",其變異數V(p^)會隨著抽的次數n的增加而減小。

※ 編輯: dodomilk (1.161.121.136 臺灣), 08/09/2021 16:11:15