Asocie un éxito a cada número que aparezca y que no haya aparecido antes. Sea $X_i$ sea el número de ensayos entre el $i^{th}$ éxito y el $(i + 1)^{st}$ éxito.
Dejemos que $X$ sea la variable aleatoria que representa el número total de ensayos necesarios para el evento requerido, y $E[X]$ sea el valor esperado requerido.
Entonces, por linealidad de la Expectativa, tenemos $E[X] = 1 + \sum_{i=1}^{5}E[X_i]$ .
Para calcular $E[X_i]$ Considere lo siguiente, después de recibir $i−1$ números diferentes, es decir, después de $i −1$ éxitos, cada ensayo posterior tiene una probabilidad $(6 − i)/6$ de obtener un número que no haya aparecido antes.
Por lo tanto, la variable aleatoria $X_i$ es geométrico con el parámetro $p_i = (6−i)/6$ Por lo tanto $E[X_i] = 1/p_i = 6/(6-i)$ .
De ello se desprende que $E[X] = 1 + 6\sum_{i=1}^{5}1/i$ .
Por lo tanto, $E[X]=14.7$ .
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Este es el problema del cobrador de cupones ( es.wikipedia.org/wiki/Problema_de_cobros%27s ), pero con dados. Así que ahí tienes el enlace a un tema general. :)
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Me alegro de que la justificación de esa fórmula que produce $12.152$ no estaba claro, ya que es incorrecto, y parece que hubo más de un error conceptual en él.
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Si alguien tiene curiosidad, la simulación revela $E[$
time until all values rolled
$]$ para dos dados es aproximadamente $61.2$ .1 votos
@DouglasZare Haciendo un poco de algebromancia... (a) intentando encontrar el punto en el que una probabilidad se convierte en el 50% y suponiendo que esa es la expectativa (es decir, confundiendo la media con la mediana); (b) ¿Suponiendo que las probabilidades de que salga cada número son independientes? Si se asume la independencia, se obtiene el LHS: $1-\left(\frac56\right)^n$ da la probabilidad de que, por ejemplo, haya salido un 1 después de $n$ rollos; ahora incluye uno de esos factores para cada una de las seis caras...