骰子扔到6为止的期望次数
题目
假设一个标准的6面骰子,当投到6时停止,求以下两种条件下的期望投掷次数:
- 所有投掷序列中6在5之前出现(从未投到5);
- 所有投掷序列的元素都是偶数。
情况1
定义条件“所有投掷序列中6在5之前出现(从未投到5)”为事件;定义每个序列开头数字为
的情况为事件
。根据贝叶斯定理,我们可以得到以下条件概率:
其中:
-
开头数字为任何数字的概率都相等;
-
假设样本空间中所有可能出现的序列有
种排列,那么根据对称性,其中6出现在5前面的序列数和5出现在6前面的序列数相等,所以无条件下事件
出现的概率为
;
-
如果序列中第一个数字是5,那么条件
不成立,所以条件概率为
;
-
如果序列中第一个数字为6,那么条件
必然成立,所以条件概率为
。
我们将题目所要求的条件期望投掷次数设为此时,我们可以按照开头数字
为不同情况时对符合条件的序列构建一个马尔可夫链:
注意: 此时整个过程是条件于事件
的,所以其中的转移概率都为
。
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基于条件C的投掷过程,注意在条件概率的情况下初次投掷结果为5的概率为0
基于上述过程,我们可以得到以下关于的等式:
注意: 也可以直接看作一个几何分布
并根据性质直接得到期望为
。
所以条件期望投掷次数为。
情况2
假设序列中全部为偶数的情况为事件(even)。
其中:
-
开头数字为任何数字的概率都相等;
-
我们将在下方单独讨论这种情况;
-
如果序列中第一个数字是5,那么条件
不成立,所以条件概率为
;
-
如果序列中第一个数字为6,那么条件
必然成立,所以条件概率为
。
计算,对于一个长度为
的序列,事件
出现的情况为序列前
项都为偶数,最后一项为
;我们可以利用全概率公式展开
进行计算。设
为单次投掷的结果,则:
类似于情况一,我们可以构建一个马尔可夫链,或直接识别出概率分布,并得到结果
。
参考资料
- https://math.stackexchange.com/questions/2779681/expected-number-of-die-rolls-to-get-6-given-that-all-rolls-are-even
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/29576756
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