一个复杂的数学概率期望问题? 50
在孩子玩的小游戏里看到一个跟概率有关的问题,挺有味就自己分列了一下可能情况,发现非常复杂,求教有没有大神有简易的算法或者思路?已知是一个生产和合成的小游戏,基础设定是每6...
在孩子玩的小游戏里看到一个跟概率有关的问题,挺有味就自己分列了一下可能情况,发现非常复杂,求教有没有大神有简易的算法或者思路?已知是一个生产和合成的小游戏,基础设定是每6秒钟生产一个1级物品,两个1级合成一个2级,两个2级合成一个3级,依次类推,最高为10级。现在有概率设定如下图,求完成一个10级物品的期望时间是多少?求指点思路或者解法,感谢!
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一个复杂的数学概率期望问题,我认为复杂的数学期概率问题是非常的难。而且呃概率它的概率也是非常的多,非常的难。
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这一类数学概率的计算是有一定规律可循的,必须要找到前后两者之间的规律,和使用的具体运算方式,这样才能够达到更加科学精准的计算效果。
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在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。
大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。
中文名
数学期望
外文名
Expectation
别名
均值,期望
表达式
E(x)
适用领域
数学统计;数据挖掘
快速
导航
离散型
连续型
区别
性质
应用
历史故事
在17世纪,有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战,给他出了一道题目:甲乙两个人赌博,他们两人获胜的机率相等,比赛规则是先胜三局者为赢家,一共进行五局,赢家可以获得100法郎的奖励。当比赛进行到第四局的时候,甲胜了两局,乙胜了一局,这时由于某些原因中止了比赛,那么如何分配这100法郎才比较公平?
用概率论的知识,不难得知,甲获胜的可能性大,乙获胜的可能性小。
因为甲输掉后两局的可能性只有(1/2)×(1/2)=1/4,也就是说甲赢得后两局或后两局中任意赢一局的概率为1-(1/4)=3/4,甲有75%的期望获得100法郎;而乙期望赢得100法郎就得在后两局均击败甲,乙连续赢得后两局的概率为(1/2)*(1/2)=1/4,即乙有25%的期望获得100法郎奖金。
需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。
大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。
中文名
数学期望
外文名
Expectation
别名
均值,期望
表达式
E(x)
适用领域
数学统计;数据挖掘
快速
导航
离散型
连续型
区别
性质
应用
历史故事
在17世纪,有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战,给他出了一道题目:甲乙两个人赌博,他们两人获胜的机率相等,比赛规则是先胜三局者为赢家,一共进行五局,赢家可以获得100法郎的奖励。当比赛进行到第四局的时候,甲胜了两局,乙胜了一局,这时由于某些原因中止了比赛,那么如何分配这100法郎才比较公平?
用概率论的知识,不难得知,甲获胜的可能性大,乙获胜的可能性小。
因为甲输掉后两局的可能性只有(1/2)×(1/2)=1/4,也就是说甲赢得后两局或后两局中任意赢一局的概率为1-(1/4)=3/4,甲有75%的期望获得100法郎;而乙期望赢得100法郎就得在后两局均击败甲,乙连续赢得后两局的概率为(1/2)*(1/2)=1/4,即乙有25%的期望获得100法郎奖金。
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在概率论和统计学中,一个离散性随机变量的数学期望值(或数学期望、或均值,亦简称期望,物理学中称为期待值)是试验中每次可能的结果乘以其结果概率的总和。在统计学中,想要估算变量的期望值时,经常用到的方法是重复测量此变量的值,然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。
在概率分布中,数学期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。
在古典力学中,物体重心的算法与期望值的算法十分近似,期望值也可以通过方差计算公式来计算方差:
是数学期望值的一种常见应用 。
例如,美国的轮盘中常用的轮盘上有38个数字,每一个数字被选中的概率都是相等的。注一般押在其中某一个数字上,如果轮盘的输出值和这个数字相等,那么者可以将相当于注35倍的奖金(原注不包含在内),若输出值和下压数字不同,则注就输掉了。
考虑到38种所有的可能结果,然后这里我们的设定的期望目标是“赢钱”,则因此,讨论赢或输两种预想状态的话,以1美元注押一个数字上,则获利的期望值为:赢的“概率38分之1,能获得35元”,加上“输1元的情况37种”,结果约等于-0.0526美元。也就是说,平均起来每1美元就会输掉5美分,即美式轮盘以1美元作注的期望值为 负0.0526美元。
在概率分布中,数学期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。
在古典力学中,物体重心的算法与期望值的算法十分近似,期望值也可以通过方差计算公式来计算方差:
是数学期望值的一种常见应用 。
例如,美国的轮盘中常用的轮盘上有38个数字,每一个数字被选中的概率都是相等的。注一般押在其中某一个数字上,如果轮盘的输出值和这个数字相等,那么者可以将相当于注35倍的奖金(原注不包含在内),若输出值和下压数字不同,则注就输掉了。
考虑到38种所有的可能结果,然后这里我们的设定的期望目标是“赢钱”,则因此,讨论赢或输两种预想状态的话,以1美元注押一个数字上,则获利的期望值为:赢的“概率38分之1,能获得35元”,加上“输1元的情况37种”,结果约等于-0.0526美元。也就是说,平均起来每1美元就会输掉5美分,即美式轮盘以1美元作注的期望值为 负0.0526美元。
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