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¿Qué es? $P$ de que Cara o Cruz tengan una ventaja $\geq 10$ en algún momento del juego de $300$ ¿se voltea?

La pregunta se refiere a $P$ de conseguir una ventaja de al menos $10$ en cualquier punto durante un juego, con una duración de sólo $300$ voltea.

He intentado aplicar la fórmula dada en una respuesta a una pregunta similar aquí

$P(X_n (n+10/2))$

pero eso se traduce en la suma de $300 + 10$ y dividiendo por $2$ que = $155$ .

Siguiendo la respuesta anterior, parece que el $P$ de una pista de $10$ o mayor en algún momento en un $300$ flip Game sería sólo $.155$ ...y eso no encaja con los resultados cuando simplemente utilizo un simulador para muestrear repetidamente partidas de $300$ y cuenta las veces que aparece una pista de al menos 10.

¿Hay algo mal en la forma en que estoy aplicando esta fórmula? o es incorrecta para la pregunta que estoy haciendo?

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No creo que tenga tiempo para hacer esto en su totalidad, pero la clave es considerar esto como un primer problema de tiempo de paso. La probabilidad de que el paseo aleatorio no pase de 10 es la misma que la probabilidad de que el primer tiempo de paso a 10 sea mayor que 300. Así que si sabes o puedes encontrar la distribución del primer tiempo de paso para un paseo aleatorio simple (ver por ejemplo Feller) entonces tienes una respuesta.

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Mirando la antigua pregunta, parece que sólo considera la probabilidad de obtener $10$ más Cara que Cruz, mientras que tú consideras ambos casos. A grandes rasgos, se puede duplicar la respuesta (muy a grandes rasgos, ya que se cuentan dos veces los escenarios en los que ambos $H$ y $T$ construir grandes pistas en algún momento).

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Eso sí, no estoy seguro de seguir el argumento dado para esa pregunta... el autor parece calcular correctamente la probabilidad de que $H-T10$ después de la $n^{th}$ juicio, pero eso no es suficiente. Después de todo, podrían estar empatados después de $300$ pero $H$ podría haber subido mucho en algún momento. Por supuesto, lo estoy leyendo rápidamente y puede que no lo entienda.

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Marko Riedel Puntos 19255

Con este problema ya es un reto proporcionar una respuesta numérica que pueda utilizarse para comprobar los resultados de los métodos probabilísticos. probabilísticos. De hecho, esto puede hacerse, y mostraré cómo. Supongamos que tenemos $n$ y buscamos contar los resultados en los que una ventaja de al menos menos $q$ se obtuvo en algún momento. La idea es utilizar una cadena de Markov con estados $T$ y $A_p$ donde $-(q-1)\le p\le q-1.$ El estado $A_p$ representa el plomo $p$ con las obvias reglas de transición que esto implica. Por último, $T$ es un estado absorbente en el que la cadena permanece una vez que un plomo de $q$ se ha visto. Resolvemos este sistema de ecuaciones y obtenemos $T.$ Obtenemos para el presente problema que tiene $q=10$

$$\bbox[5px,border:2px solid #00A000]{ T(z) = {\frac {2{z}^{10}}{ \left( 2\,{z}^{10}-25\,{z}^{8} +50\,{z}^{6}-35\,{z}^{4}+10\,{z}^{2}-1 \right) \left( 2\,z-1 \right) }}.}$$

Queda por calcular

$$\frac{[z^{300}] T(z)}{2^{300}}.$$

Extrayendo el coeficiente obtenemos ${ 1.9744763278096917789\times 10^{90}}$

que da la probabilidad de haber visto una pista de al menos diez en algún momento durante $300$ invierte el valor

$$\bbox[5px,border:2px solid #00A000]{ 0.96928888382356097067.}$$

Observe que hemos utilizado el comando de series de Maple para extraer el coeficiente. Esto se puede sustituir si se desea convirtiendo $T(z)$ numéricamente en una descomposición de fracciones parciales y calculando los coeficientes a partir de una serie geométrica (lo he probado).

El código de Maple para esto incluye una rutina de enumeración para comprobar el resultado de la cadena de Markov, es el siguiente. Por supuesto, podemos resolver para $T$ manualmente pero aquí se ha mantenido el formato del sistema de ecuaciones.

X :=
proc(q)
    option remember;
    local sys, pos, sol, eq;

    sys := \[A\[-(q-1)\] = z \* A\[-(q-2)\],
            A\[q-1\] = z \* A\[q-2\]\];

    for pos from -(q-2) to q-2 do
        sys :=
        \[op(sys),
         A\[pos\] + \`if\`(pos=0, -1, 0) =
         z \* A\[pos-1\] + z \* A\[pos+1\]\];
    od;

    sol := solve(sys, \[seq(A\[p\], p=-(q-1)..q-1)\]);

    eq := T = 2\*z\*T +
    z \* subs(op(1, sol), A\[-(q-1)\] + A\[q-1\]);
    solve(eq, T);
end;

Q := (n, q) -> 
coeff(series(X(q), z=0, n+1), z, n);

ENUM :=
proc(n, q)
    option remember;
    local ind, res, lead, d, pos;

    res := 0;
    for ind from 2^n to 2^(n+1)-1 do
        d := convert(ind, base, 2);

        lead := 0;

        for pos to n do
            if d\[pos\] = 1 then
                lead := lead + 1;
            else
                lead := lead - 1;
            fi;

            if lead = q or lead = -q then
                break;
            fi;
        od;

        if pos < n+1 then
            res := res + 1;
        fi;
    od;

    res;
end;

Este método requiere muchos cálculos. Esperamos ver los datos numéricos verificados en un futuro post.

Lo que tenemos aquí está estrechamente relacionado con el DFA método .

Existe, entre otras, esta entrada en la OEIS, OEIS A216212 .

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Gracias por la respuesta, pero no entiendo cómo pasamos de multiplicar 1,9744763278096917789 × (10 a la 90ª potencia) a una Probabilidad de 0,969288382356097067. ¿No debería ser el producto de esa multiplicación un número enorme?

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+1 El resultado final coincide con la simulación set.seed(0); a = replicate(10^5, sample(c(-1, 1), 300, replace = T)); momentary_score = apply(a, 2, function(x) cumsum(x)); mean(apply(momentary_score, 2, function(x) sum(abs(x) > 9) > 0)) [1] 0.97006 .

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