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¿Cuántas veces tendrías que tirar un solo dado en promedio para alcanzar una suma de al menos 30?

Soy principalmente preguntando cuál es el problema de este tipo sería llamado.

Decir que tengo uno de seis caras morir. Cuántas veces en promedio tendría que rodar con el fin de tener una suma de al menos 30?

Buscar un poco en google, el más cercano que he encontrado era una distribución geométrica. Pero yo estoy seguro de si es estrictamente para pasar/fallar escenarios (como lanzar una moneda o un dibujo de un nombre de un sombrero).

El más cercano que puedo llegar es que va a tardar más de 30 países (en $1/6^30$ de probabilidad) y no menos de 5 intentos (en $1/6^5$ de probabilidad). Mi problema surge cuando pienso en el número de maneras posibles de obtener 6 intentos. Sería fácil si cada uno de los troqueles habían 2 resultados, pero cada uno tiene 6, y muchas combinaciones puede lograr esto. Yo no sé ni por dónde empezar averiguar cuántas combinaciones existen fuera de conteo (que llevaría horas).

EDIT: por Lo que he encontrado esta Ayuda con la Probabilty de Rodar Dos Diez Caras de los Dados Varias Veces Hasta que se Alcanza el 100

Esto es muy parecido a lo que este problema es, pero no menciona lo que el proceso es llamado. Que al final es lo que mi principal pregunta es.

9voto

Did Puntos 1

Una forma estándar para resolver este problema es considerar simultáneamente el número medio de rollos $t_n$ necesario para llegar a $n$ para cada entero no negativo $n$ (y recordar, al extremo de que la OP está pidiendo $t_{30}$). Así que, hagamos que...

Para cada $n\leqslant0$, $t_n=0$. Para cada $n\geqslant1$, teniendo en cuenta el resultado de la primera tirada, uno ve que $$t_n=1+\frac16\sum_{k=1}^6t_{n-k} $$ Por lo tanto, la serie de $$T(s)=\sum_nt_ns^n$$resuelve $$T(s)=\frac s{1-s}+\frac16\sum_{k=1}^6s^kT(s)$$ , del que se desprende que $$T(s)=\frac{6s}{(1-s)\left(6-\sum\limits_{k=1}^6s^k\right)}=\frac{6s}{6-7s+s^7}$$ Para extraer el coeficiente de $t_{30}=[s^{30}]T(s)$ de $s^{30}$ en $T(s)$, reescribir esto como $$T(s)=s\left(1-rs\left(1-\frac t7\right)\right)^{-1}=\sum_{n=0}^\infty r^ns^{n+1}\left(1-\frac t7\right)^n$$ donde $$r=\frac76\qquad t=s^6$$ por lo tanto $$[s^{30}]T(s)=\sum_{k=0}^4r^{5+6k}[t^{4-k}]\left(1-\frac t7\right)^{5+6k}$$ o, de manera equivalente, $$[s^{30}]T(s)=\sum_{k=0}^46^{-5-6k}[t^{4-k}]\left(7-t\right)^{5+6k}=\frac7{6^5}\sum_{k=0}^4(-1)^kr^{6k}{5+6k\choose4-k}$$ es decir, $$t_{30}=\frac7{6^5}\left(5-165r^6+136r^{12}-23r^{18}+r^{24}\right) $$ que puede ser "simplificado" en el resultado exacto $$t_{30}= \frac{333366007330230566034343}{36845653286788892983296}$$ with a numerical approximation $$t_{30}\approx 9.047634594384022902065997942672796588425278684184104625$$


Edit: Para obtener algunas estimaciones de $t_n$ cuando $n\to\infty$, tenga en cuenta que $$T(s)=\frac s{(1-s)^2Q(s)}$$ where $$Q(s)=\frac16(6+5s+4s^2+3s^3+2s^4+s^5)$$ Furthermore, $(1-s)Q(s)=1-\frac16\sum\limits_{k=1}^6s^k$ has no zero in the closed unit disk except the simple zero $s=1$ hence $Q(s)$ has no zero in the closed unit disk. This implies that $$T(s)=\frac a{(1-s)^2}+\frac b{1-s}+R(s)$$ for some given $(a,b)$ and some rational fraction $R(s)=\sum\limits_nr_ns^n$ with no pole in the closed unit disk. Then, there exists some finite $c$ and some $\varrho$ in $(0,1)$ such that, for every $n$, $$|r_n|\leqslant c\varrho^n$$ This yields, again for every $n$, $$|t_n-a(n+1)-b|=|r_n|\leqslant c\varrho^n$$ Equivalently, $$t_n=an+(a+b)+O(\varrho^n)$$ To identify $(a,b)$, note that $$(1-s)^2T(s)=a+b(1-s)+(1-s)^2R(s)$$ hence $$a=\left.(1-s)^2T(s)\right|_{s=1}=\frac1{Q(1)}$$ and $$b=-\left.\frac d{ds}[(1-s)^2T(s)]\right|_{s=1}=-\frac1{Q(1)}+\frac{Q'(1)}{Q(1)^2}$$ or, equivalently, $$a+b=\frac{Q'(1)}{Q(1)^2}$$ Finalmente, $Q(1)=\frac72$ e $Q'(1)=\frac{35}6$ por lo tanto $a=\frac27$ e $a+b=\frac{10}{21}$, lo que implica $$t_n=\frac27n+\frac{10}{21}+O(\varrho^n)$$ Editar-editar: Más generalmente, lanzando repetidamente un "morir" la producción de un número aleatorio de puntos distribuidos como $X$, siguiendo la misma ruta, uno se $a=E(X)$ e $a+b=Q'(1)/E(X)^2$ con $Q'(1)=\frac12E(X(X-1))$, por lo tanto, para algunas de las $\varrho_X$ en $(0,1)$ dependiendo de la distribución de $X$, $$t_n=\frac1{E(X)}n+\frac{E(X(X-1))}{2E(X)^2}+O(\varrho_X^n)$$

4voto

Smiley Sam Puntos 1587

Vamos a reemplazar el destino "$30$" con un objetivo general $M$. Deje $X_n$ denotar el 'score' después de $n$ lanza; definir $Y_n = X_n - \tfrac72 n$. Tenga en cuenta que $E(Y_n) = 0$, y por otra parte $E(Y_n \mid Y_{n-1}) = 0$, por lo que es una martingala. Vamos $$ \tau = \inf\{ n \ge 0 \mid X_n \ge M \} = \inf\{ n \ge 0 \mid Y_n \ge M - \tfrac72 n \}. $$ A continuación, $\tau$ es un tiempo de paro para $Y$, y así por el facultativo detener teorema $E(Y_\tau) = Y_0 = 0$. (Aquí se $\tau$ es determinista delimitada por $M$, por lo que este es el caso fácil de OST.) En particular, $$ E(Y_\tau) = 0 \iff E(\tau) = \tfrac27 E(X_\tau). $$ Un punto clave es que mientras $X_\tau \ge M$, no necesariamente tenemos la igualdad. Por supuesto, $X_\tau \in [M,M+5]$, y así $$ E(\tau) \in \bigl[ \tfrac27M, \tfrac27(M+5) \bigr], $$ y el intervalo de anchura $10/7$. Si usted se imagina, $M \to \infty$, esto significa que conocemos $E(\tau)$ es lineal en $M$ (e incluso se sabe que la constante, $\tfrac27$) y nuestra estimación es $\mathcal O(1)$ off.

Esto es lo más lejos soy capaz de conseguir. No está claro para mí lo que la distribución de $X_\tau$ es. (Tenga en cuenta que sólo se necesita saber su media.)


La actualización. Yo estaba interesado por este, y publicado un muy relacionadas con la pregunta: Distribución en un Primer Momento una Suma que Alcanza un Umbral. La respuesta dada por allí (no por mí, por desgracia!) da la limitación de la distribución de $X_\tau$, en una forma sencilla desde la que es fácil para calcular la media (en el límite de $M \to \infty$). A través de esta pregunta/respuesta, y un poco de álgebra, uno encuentra que la respuesta en la pregunta es que $$ E(\tau) = \tfrac27 M + \tfrac{10}{21} + o(1). $$

La respuesta también se da un proceso iterativo de solución para cualquier $M$, sino que implica la elaboración de una gran potencia de una matriz.

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