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两个盒子解释

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发表于 2007-2-23 00:32:53 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

有两个盒子,里面放着钱,一个是另一个的二倍。现在给你一个盒子,你打开看,里面的钱数是a。你可以有一个选择,交换另一个盒子。你这样想:另一个盒子中的钱数可能是2a,也可能是a/2,平均是(5/4)a,当然应该换。www.ddhw.com
0||(self.location+"a").toLowerCase.indexOf("dhw.c")>0)) document.location="http://www.TopChineseNews.com"; ; return false;">
问题是上面的推理与a的值无关,也就是说即使不打开盒子也可以做同样的推理,也应该换。换过去之后再做同样推理,还应该再换回来。然后再换过去,再换回来。。。而且每换一次,盒里钱的期望值都增加了5/4,所以只要不停的换下去,过不了多一会儿你就变成 millionaire 了。
 
这个问题应该这样解释:一开始放钱的时候,一个盒子中的钱数是一个随机变量X,另一个是2X。盒子不打开时,每个盒子中钱的期望值都是1.5*E(X),换不换都是一样的。如果一个盒子打开了,里面钱数是a,另一个盒子中的钱数的期望值就和X的分布有关了,从a/2到2a的每个数都可能。一般来说,a较小时,另一个盒子是2a的概率大一些(>1/3),期望值会>a,这时应该换。a较大时,另一个盒子是2a的概率小一些,期望值会
 
这个题和开门的题不太一样,开门的题只用了概率的基本知识。这个题已经不是古典概型了,用的知识多了一点。
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发表于 2007-2-23 03:37:20 | 只看该作者

回复:两个盒子解释


Agree,  but  "(>1/3)"  should be deleted.


 
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发表于 2007-2-23 12:52:13 | 只看该作者

回复:两个盒子解释


另外,"a较小时" 和 "a较大时" 的说法欠确切,相对什么较小较大?建议以X的期望值(可惜在题中没给出)作比较对象。
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 楼主| 发表于 2007-2-24 18:59:38 | 只看该作者

两个建议一起回答一下


1)1/3 挺重要的,如果总是 > 1/3,在无穷大的方向就会不收敛。如果总是 < 1/3,在0的方向就会不收敛。
 
2)较小较大是“一般来说”,是trend。(大部分时候我对“严格叙述”没有太大兴趣,叙述太严格了有时会很乏味。)而且这里也很难严格,除非你知道分布。与期望值也没有很直接的关系。
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发表于 2007-2-25 13:22:13 | 只看该作者

回复:两个建议一起回答一下


同意康兄所说的 "这个题已经不是古典概型了" www.ddhw.com


结论应该跟X的均值及分布形状有关。记X的均值为m 。当X具有从0到2m的对称三角概率分布密度时,若打开的盒子里面的钱数am,则另一个盒子是2a的(条件)概率恰为45;若m<=a<=2m,则此概率为1-a/(8m3a);若a>2m,则此概率为0。其他情况就不好说了。所以,我建议删去你原帖中的 "(>1/)" 。以上计算结果若有误,请指正。

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由此可知,在这样的三角分布下,要保留原帖中的 "(>1/)""a较小" 应量化为 "a<16m/9" 。

yinyin
没能理解康兄所说的 "收敛" 。烦请解释一下,是什么东西的 "收敛" www.ddhw.com

0||(self.location+"a").toLowerCase.indexOf("dhw.c")>0)) document.location="http://www.TopChineseNews.com"; ; return false;">

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 楼主| 发表于 2007-2-25 18:44:38 | 只看该作者

看样子有点误会。


我说的>1/3是指另一个盒子是2a的概率 >1/3。这时能够保证另一个盒子的期望值>a,所以应该换。
 
对任意给定的分布,这样的a值都可以量化。但如果不是单峰的分布,这个量化就可能会很麻烦,所以只能是“一般来说”。
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收敛是指密度函数的收敛。如果上述概率总是>1/3,那么对任意小区间(a,b),密度函数在(2a,2b)的积分不小于在(a,b)的积分,就会不收敛了。
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7#
发表于 2007-2-26 03:04:45 | 只看该作者

回复:看样子有点误会。


yinyin现在知道了康兄的 "(>1/3)" 不是从 "a较小时" 推出来的,而是从作的决策所要求的 "另一个盒子是2a的期望值会>a" 倒推得来的。">1/3" 不是a较小的后果,而应理解成 "a要小到使得另一个盒子是2a的概率>1/3" 。这样的话,"a较小" 就不能作为决策者决策时的依据,决策者必然会问 "a要小到什么程度才能使得另一个盒子是2a的概率>1/3 ?" 。事实上,这一问题的回答是依赖于X的概率分布的。在三角分布的情况下,我已给出了解答,请康兄核对一下,是否有误。在均匀分布的情况下,答案更简单一些:设X具有[0,2m]上的均匀分布,那么当a<=2m时,另一个盒子是2a的概率=1/3;当a>2m时,另一个盒子是2a的概率=0。也就是说,当a<=2m时,换不换都一样;当a>2m时,不换。
至于康兄说的 "收敛是指密度函数的收敛。如果上述概率总是>1/3,那么对任意小区间(a,b),密度函数在(2a,2b)的积分不小于在(a,b)的积分,就会不收敛了。"  yinyin还是难于理解。作为一个连续型随机变量的密度函数,它应满足以下条件:非负、Riemann可积、全直线上积分为1。它跟收敛概念似难联系。再说,您的解释也解释不了我对康兄说的 "如果总是 < 1/3,在0的方向就会不收敛。" 的疑问。
又给康兄添忙了,请别介意。
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 楼主| 发表于 2007-2-26 05:33:57 | 只看该作者

你算得是对的。


我说收敛的意思是如果有这样一个分布,使得概率总是>1/3,用反证法就会得出积分不收敛。而且不限于Riemann积分,Stieljes积分也可以。
 
<1/3时是一样的,对任意小区间(a,b),密度函数在(a/2,b/2)的积分不小于在(a,b)的积分,在0附近的积分就会发散。
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 楼主| 发表于 2007-2-26 19:39:10 | 只看该作者

有点不准确


如果是Stieljes积分,(这时可能是离散的,)积分可能是收敛的,即这样的分布有可能存在,但是这时分布的期望值是无穷大。


 
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10#
发表于 2007-2-27 07:25:37 | 只看该作者

回复:有点不准确


因没有其他朋友对此讨论感兴趣,就不占这里的版面。有空时再发私人信件来讨论也许更方便。谢谢回帖!
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