82 votos

¿Por qué mi amigo perder todo su dinero?

No estoy seguro si esto es una pregunta de matemáticas.se o estadísticas.sí, pero aquí vamos:

Nuestro MUD (Multi-User-Mazmorra, una especie de basados en texto de world of warcraft), cuenta con un casino donde los jugadores pueden jugar una ruleta simple.

Mi amigo ha ideado este algoritmo, que él mismo llama genio:

  • Apuesta de 1 de oro
  • Si usted gana, apuesta 1 moneda de oro de nuevo
  • Si pierdes, apuestas el doble de lo que usted apuesta antes. Continuar doblando hasta que usted gane.

Afirmó que siempre gana exactamente con 1 de oro el uso de este sistema, ya que incluso si usted pierde decir 8 veces, usted pierde 1+2+4+8+16+32+64+128 de oro, pero luego ganó 256 de oro, que todavía hace usted ganará 1 de oro.

El programa de este algoritmo en su favorito de BARRO cliente, se deja correr por la noche. Cuando se despertó la mañana, estaba en la quiebra.

¿Por qué se pierde? ¿Cuál es el fallo en su razonamiento?

70voto

Aleksandr Levchuk Puntos 1110

Supongamos, por simplicidad, que la probabilidad de ganar una ronda de este juego es $\frac{1}{2}$, y la probabilidad de perder también es $\frac{1}{2}$. (La ruleta en la vida real no es un juego, por desgracia.) Deje $X_0$ ser la inicial de la riqueza del jugador, y escribir $X_t$ de la riqueza del jugador en el momento $t$. Suponiendo que el resultado de cada ronda del juego es independiente e idénticamente distribuidas, $(X_0, X_1, X_2, \ldots)$ forma lo que se conoce como una martingala en la teoría de la probabilidad. De hecho, el uso de la apuesta-estrategia de duplicación descritos, en cualquier momento,$t$, la riqueza esperada del jugador en el momento $t + 1$ es $$\mathbb{E} \left[ X_{t+1} \middle| X_0, X_1, \ldots, X_t \right] = X_t$$ debido a que el jugador gana o pierde una cantidad igual a la probabilidad $\frac{1}{2}$, en cada caso, y $$\mathbb{E} \left[ \left| X_t \right| \right] < \infty$$ porque hay sólo un número finito de resultados diferentes en cada etapa.

Ahora, vamos a $T$ ser la primera vez que el jugador gana o se va a la quiebra. Esta es una variable aleatoria dependiendo de la historia completa del juego, pero se puede decir que un par de cosas acerca de ella. Por ejemplo, $$X_T = \begin{cases} 0 & \text{ if the player goes bankrupt before winning once} \\ X_0 + 1 & \text{ if the player wins at least once} \end{casos}$$ así, por la linealidad de la espera, $$\mathbb{E} \left[ X_T \right] = (X_0 + 1) \mathbb{P} \left[ \text{the player wins at least once} \right]$$ y por lo tanto podemos calcular la probabilidad de ganar de la siguiente manera: $$\mathbb{P} \left[ \text{the player wins at least once} \right] = \frac{\mathbb{E} \left[ X_T \right]}{X_0 + 1}$$ Pero, ¿cómo calculamos el $\mathbb{E} \left[ X_T \right]$? Para esto, necesitamos saber que $T$ es casi sin duda finitos. Esto es claro por el análisis de casos: si el jugador gana al menos una vez, a continuación, $T$ es finito; pero el jugador no puede tener una infinita mala racha antes de ir a la quiebra. Por lo tanto podemos aplicar el opcional de frenado teorema para concluir: $$\mathbb{E} \left[ X_T \right] = X_0$$ $$\mathbb{P} \left[ \text{the player wins at least once} \right] = \frac{X_0}{X_0 + 1}$$ En otras palabras, la probabilidad de que esta estrategia de apuestas a dar beneficios se correlaciona positivamente con la cantidad de $X_0$ de capital inicial – no hubo sorpresas!


Ahora vamos a hacer esto repetidamente. Lo notable es que tenemos otra martingala! De hecho, si $Y_n$ es el jugador de la riqueza después de jugar a $n$ serie de este juego, entonces $$\mathbb{E} \left[ Y_{n+1} \middle| Y_0, Y_1, \ldots, Y_n \right] = 0 \cdot \frac{1}{Y_n + 1} + (Y_n + 1) \cdot \frac{Y_n}{Y_n + 1} = Y_n$$ por la linealidad de la expectativa, y obviamente $$\mathbb{E} \left[ \left| Y_n \right| \right] \le Y_0 + n < \infty$$ debido a $Y_n$ es $0$ o $Y_{n-1} + 1$.

Deje $T_k$ ser la primera vez que el jugador obtiene una ganancia de $k$ o va a la quiebra. Así, $$Y_{T_k} = \begin{cases} 0 && \text{ if the player goes bankrupt} \\ Y_0 + k && \text{ if the player earns a profit of } k \end{casos}$$ y de nuevo se le puede aplicar el mismo análisis para determinar que $$\mathbb{P} \left[ \text{the player earns a profit of $k$ before going bankrupt } \right] = \frac{Y_0}{Y_0 + k}$$ lo que no es demasiado sorprendente – si el jugador es codicioso y quiere obtener un mayor beneficio, entonces el jugador tiene que jugar más de la serie de juegos, aumentando así sus posibilidades de ir a la quiebra.

Pero lo que realmente queremos calcular es la probabilidad de ir a la quiebra. Puedo reclamar esto ocurre con probabilidad de $1$. En efecto, si el jugador pierde ni una sola vez, entonces él ya está en quiebra, por lo que la única manera de que el jugador podría evitar ir a la quiebra es si él tiene una infinita racha ganadora; la probabilidad de que esto ocurra es $$\frac{Y_0}{Y_0 + 1} \cdot \frac{Y_0 + 1}{Y_0 + 2} \cdot \frac{Y_0 + 2}{Y_0 + 3} \cdot \cdots = \lim_{n \to \infty} \frac{Y_0}{Y_0 + n} = 0$$ como se reivindica. Por lo que esta estrategia casi seguro que conduce a la ruina.

27voto

lep Puntos 131

Esta estrategia de apuestas es muy inteligente si usted tiene acceso a la riqueza infinita o puede ir al infinito de la deuda. En realidad, sin embargo, con el tiempo perderá todos o la mayoría de su dinero.

Dicen que su amigo hubiese $k$ oro en el principio. Supongo que esta simple ruleta tiene una probabilidad de ganar y la pérdida igual a $0.5$.

En primer lugar, vamos a ver cómo muchas veces usted necesita para perder en una fila en orden a perder toda su riqueza.

\begin{align} 1 + 2 + 2^2 + 2^3 + ... + 2^n &\geq k \\ 2^{n+1} - 1 &\geq k \\ n &\geq \log_{2}(k+1) - 1 \end{align}

Así que incluso si usted comienza con $10000$ de oro, después de $13$ apuestas perdidas que se rompió y en la deuda. Continuando con este ejemplo, la probabilidad de que esto ocurra en un one shot-juego es un mero $0.02$%. Sin embargo, si se mantiene el algoritmo se ejecuta toda la noche para $8$ horas de apuestas cada $5$ segundos, la probabilidad de tener una racha de mala suerte de $13$ en una fila de ir a a $29.61$%.

Suponiendo que usted no puede ir a la deuda y $12$ de pérdidas es el más usted puede manejar, entonces, con los mismos datos, la posibilidad de perder la mayor parte de su dinero va a a $50.5$%.

1voto

Lehs Puntos 3591

Repite las apuestas en la ruleta es un paseo aleatorio en los ricos variable. Ya que no es un callejón sin salida, cuando usted no puede continuar la caminata (cuando estamos en la ruina), la probabilidad de perder el todo es mayor que cero.

-6voto

vpetersson Puntos 164

Supongo que estaba apostando a rojo/negro o par/impar sistema. Ahora, hay un "0" que es de color verde/no pares o impares, así que si usted golpea que cero, se pierde.

Hay 36 números que usted puede golpear, más que 0 . Incluso si usted eligió el rojo o negro, par o impar, hay más posibilidades de perder que de ganar.

i-Ciencias.com

I-Ciencias es una comunidad de estudiantes y amantes de la ciencia en la que puedes resolver tus problemas y dudas.
Puedes consultar las preguntas de otros usuarios, hacer tus propias preguntas o resolver las de los demás.

Powered by:

X