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Cada miembro de una población muere con probabilidad $\frac12$ cada día, ¿cuál es la probabilidad que exactamente $1$ persona viva?

Supongamos que hay $n$ personas vivas en una población. Debido a una enfermedad mortal, cada persona que muere con una probabilidad de $\frac12$ cada día (y que no hay nacimientos). ¿Cuál es la probabilidad de que haya exactamente una persona que viva en algún momento?

Pensamientos:

Deje $p_k$ la probabilidad de que la población alcanza exactamente $1$ persona dado que actualmente hay $k$ viva a la gente. A continuación,$p_0 = 0$$p_1 = 1$.

La probabilidad de ir de $k$ viva a la gente a $k - j$ estar vivo (donde $0 \leq j \leq k$) es la probabilidad de que $j$ morir: $$ \binom{k}{j} \left(\frac{1}{2}\right)^j \left(\frac{1}{2}\right)^{k - j} = \binom{k}{j} \left(\frac{1}{2}\right)^k $$ Y el uso de la probabilidad condicional tenemos la recursividad: $$ p_k = \frac{1}{2^k} \binom{k}{0} p_k + \frac{1}{2^k} \binom{k}{1} p_{k - 1} + \cdots + \frac{1}{2^k} \binom{k}{k - 1} p_1 + \frac{1}{2^k} \binom{k}{k} p_0, $$ o $$ (2^k - 1)p_k = \binom{k}{1} p_{k - 1} + \cdots + \binom{k}{k - 1} p_1. $$ Es posible resolver una recursividad como este? Hay una mejor manera de resolver el rompecabezas?

9voto

Brian Tung Puntos 9884

Solución parcial. En primer lugar, encontrar la probabilidad de que una determinada persona es la única último sobreviviente, luego se multiplica por $n$.

Omegaman es el último en morir en la $k+1$st día con una probabilidad de

$$ p_k = \frac{1}{2^{k+1}} \left(1-\frac{1}{2^k}\right)^{n-1} $$

entonces, la probabilidad deseada es

\begin{align} q & = n\sum_{k=1}^\infty p_k \\ & = n\sum_{k=1}^\infty \frac{1}{2^{k+1}} \left(1-\frac{1}{2^k}\right)^{n-1} \\ & = \frac{n}{2} \sum_{k=1}^\infty \frac{1}{2^k} \left(1-\frac{1}{2^k}\right)^{n-1} % & = \frac{n}{2} % \sum_{k=1}^\infty \frac{1}{2^k} % \sum_{j=0}^{n-1} \binom{n-1}{j}\left(-\frac{1}{2^k}\right)^j \\ % & = \frac{n}{2} % \sum_{j=0}^{n-1} \binom{n-1}{j} (-1)^j % \sum_{k=1}^\infty \left(\frac{1}{2^k}\right)^{j+1} \\ % & = \frac{n}{2} % \sum_{j=0}^{n-1} \binom{n-1}{j} (-1)^j % \sum_{k=1}^\infty \left(\frac{1}{2^{j+1}}\right)^k \\ % & = \frac{n}{2} % \sum_{j=0}^{n-1} \binom{n-1}{j} (-1)^j % \frac{\frac{1}{2^{j+1}}}{1-\frac{1}{2^{j+1}}} \\ % & = \frac{n}{2} % \sum_{j=0}^{n-1} \binom{n-1}{j} (-1)^j \frac{1}{2^{j+1}-1} \end{align}

Sigue trabajando si hay una forma cerrada de la expresión de este. He de señalar que podemos obtener

$$ q = \frac{n}{2} \sum_{j=0}^{n-1} \binom{n-1}{j} (-1)^j \frac{1}{2^{j+1}-1} $$

si eso cuenta como cerrado.

5voto

JiminyCricket Puntos 143

Creo que Brian ha resuelto el problema de la medida de como se puede resolver para finito $n$. Pero mi escepticismo sobre la búsqueda de una forma cerrada para el límite de $n\to\infty$ fue injustificado. La aproximación de Brian suma por una integral para las grandes $n$, nos encontramos con

\begin{eqnarray*} q &=& \frac n2\sum_{k=1}^\infty\frac1{2^k}\left(1-\frac1{2^k}\right)^{n-1} \\ &\approx& \frac n2\int_0^\infty2^{-x}\left(1-2^{-x}\right)^{n-1}\mathrm dx \\ &=& \frac n2\int_0^1u(1-u)^{n-1}\frac{\mathrm du}{u\ln2} \\ &=& \frac n{2\ln2}\int_0^1(1-u)^{n-1}\mathrm du \\ &=& \frac1{2\ln2} \\ &\approx& 0.7213\;, \end{eqnarray*}

de acuerdo con Ross resultados numéricos.

También podemos preguntar cómo este límite depende de la probabilidad de supervivencia $r$, $r=\frac12$ en la pregunta. Para $r=0$ tenemos $q=0$, y para $r\to1$ debemos tener $q\to1$. En general, para un gran $n$,

\begin{eqnarray*} q &=& n(1-r)\sum_{k=1}^\infty r^k\left(1-r^k\right)^{n-1} \\ &\approx& n(1-r)\int_0^\infty r^x\left(1-r ^x\right)^{n-1}\mathrm dx \\ &=& n(1-r)\int_0^1u(1-u)^{n-1}\frac{\mathrm du}{-u\ln r} \\ &=& \frac{r-1}{\ln r}\;. \end{eqnarray*}

Aquí está una parcela.

La probabilidad aumenta muy rápidamente alrededor de $r=0$; $r=0.01$ ya tenemos $q\approx0.215$.

3voto

Dark Malthorp Puntos 8

Aquí está una mirada en el problema utilizando una generación de función. Como usted señala, tenemos para $k > 1$: $$ p_k = \frac{1}{2^k}\sum_{j=0}^k \binom{k}{j} p_j $$ Tenga en cuenta que esto es por $\frac12$ al $k=1$. Definimos $f(z)$ a ser el exponencial de la generación de la función de $p_k$: $$ f(z) = \sum_{k=0}^\infty \frac{p_k}{k!} z^k $$ A continuación, podemos observar: $$ f(\frac z2)e^{\frac z2} + \frac{z}{2} = \sum_{k=0}^\infty \left(\sum_{j=0}^k \frac{p_j}{j!(k-j)!}\right)\left(\frac{z}{2}\right)^k + \frac{z}{2} = f(z) $$ Esto nos da una fórmula de recursión para $f(z)$. Inductivamente, podemos ver $$ f(z) = \frac{z}{2} + f(\frac z2)e^{\frac z2} = \frac{z}{2} + \frac{z}{4}e^{\frac{z}{2}} + f(\frac z4)e^{\frac {3z}4} = ... = \sum_{n=0}^{N-1} \frac{z}{2^{n+1}} e^{\frac{2^n - 1}{2^n} z} + f(\frac{z}{2^N}) e^{\frac{2^N - 1}{2^N} z} $$ Tomando el límite cuando $N$ va al infinito y recordando que $f(0) = p_0 = 0$, determinar: $$ f(z) = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{z}{2^{n+1}} e^{\frac{2^n - 1}{2^n} z} =\frac{z e^z}2 \sum_{n=0}^\infty \frac{e^{-2^{-n} z}}{2^n} $$ Así tenemos a $p_n = f^{(n)} (0)$ que funciona de acuerdo con las otras respuestas: $$ p_n = f^{(n)}(0) = \frac{n}{2}\sum_{k=1}^\infty 2^{-k}\left(1 - 2^{-k}\right)^{n-1} $$ Tenga en cuenta que esto es el aumento en el $n$, y acotada arriba por $1$, por lo tanto converge.

Ahora nos muestran que la $\lim p_k = \frac1{2\log 2}$. Observe que la suma de $\sum_{n=0}^\infty \frac{e^{-2^{-n} z}}{2^n}$ es un izquierdo de la suma de Riemann con intervalo de divisiones de longitud $1$ de la integral de la $\int_0^\infty 2^{-x} e^{-2^{-x} z} dx$, que evalúa a $\frac{1 - e^{-z}}{z\log 2}$. Llame el integrando $g(x)$. Observe que $g(x)$ es el aumento de $x < \log_2{z}$ y la disminución de $x > \log_2{z}$. Por lo tanto, para los más pequeños de $x$, la integral subestima la suma, y para el mayor $x$, se sobrestima. Cambiar a un derecho de Riemann suma de los interruptores en el sobre/subestimación pero puesto que todos los términos en la serie vaya a $0$ exponencialmente $z$ va al infinito, esto no cambia el asymptotics de la suma total en $z$. Por lo tanto, la suma y la integral son asintóticamente equivalentes. Por lo tanto, se puede concluir $$ f(z) \sim \frac{e^z}{2\log 2} $$ lo que implica que si $p_n$ converge a un límite, debe converger a $\frac1{2\log 2}$. Como ya hemos establecido que la $p_n$ es convergente, esto muestra que, efectivamente,$\lim\limits_{n\rightarrow\infty} p_n = \frac1{2\log2}$.

2voto

Ashley Steel Puntos 405

Esto es lo más lejos que puedo conseguir ...

Otro posible enfoque sería la razón por la que después de $k$ días, la probabilidad de cualquier persona el estar vivo es $2^{-k}$ y la probabilidad de estar muerto es $(1-2^{-k})$ así que la probabilidad de que exactamente una persona está viva después de $k$ días está dada por ... $$ P_k =n( 1-2^{-k})^{n-1}2^{-k} \\= n(2^k -1)^{n-1}2^{-nk} $$

su probabilidad final va a ser $$P=\sum_{k=0}^\infty P_k $$ $$ P= n\sum_{k=0}^\infty \sum_{j=0}^{n-1} \binom{n-1}{j} (-1)^j 2^{(j-n)k } \\ = n\sum_{j=0}^{n-1} \binom{n-1}{j} (-1)^j \sum_{k=0}^\infty 2^{(j-n)k } \\ =n \sum_{j=0}^{n-1}\dfrac{ (-1)^j \binom{n-1}{j} }{ 1-2^{j-n} } $$

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