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[概率/统计] 求球队连胜的期望

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lemondian 发表于 2024-5-9 15:20 |阅读模式
现在甲乙两个球队进行比赛,每场球各队取胜的概率都是$\dfrac{1}{2}$。
(1)若规定甲队必须连胜4场比赛结束,设比赛的场数是随机变量$X$,求$X$的数学期望。
(2)若规定某队必须连胜4场比赛结束,设比赛的场数是随机变量$Y$,求$Y$的数学期望。

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kuing 发表于 2024-5-9 17:03

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kuing 发表于 2024-5-10 15:11
(2)在某队已连胜 `k` 场的前提下,还需要再进行 `Z` 场比赛才结束,`Z` 的数学期望记为 `E_k`,则 `E_4=0`,所求的 `E(Y)=E_0`。

当某队已连胜 `k` 场时,如果下一场该队再胜,那接下来就变成 `E_{k+1}`,否则就变成 `E_1`(即由对方连胜一场开始),所以有
\[E_k=\frac12(1+E_{k+1})+\frac12(1+E_1),\]
上式代入 `k=0` 至 `3` 得方程组
\[\led
E_0&=1+E_1,\\
E_1&=\frac12(1+E_2)+\frac12(1+E_1),\\
E_2&=\frac12(1+E_3)+\frac12(1+E_1),\\
E_3&=\frac12+\frac12(1+E_1),
\endled\]
解得 `E_0=15`, `E_1=14`, `E_2=12`, `E_3=8`,所以 `E(Y)=15`。

(我概统菜鸟,不太肯定有没有错,因为总感觉结果有点小……

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 楼主| lemondian 发表于 2024-5-10 17:18
kuing 发表于 2024-5-10 15:11
(2)在某队已连胜 `k` 场的前提下,还需要再进行 `Z` 场比赛才结束,`Z` 的数学期望记为 `E_k`,则 `E_4=0 ...

这个做得真好!答案是对的。
可以求得问题(1)是30.
我想这样想的:甲队连胜4场的期望是30,同样的乙连胜4场的期望也是30.那么某队连胜4场包含甲队连胜4场与乙连胜4场,所以其期望应为15。
但不会写过程。😅

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kuing 发表于 2024-5-10 23:05
本帖最后由 kuing 于 2024-5-11 03:29 编辑
lemondian 发表于 2024-5-10 17:18
这个做得真好!答案是对的。
可以求得问题(1)是30.
我想这样想的:甲队连胜4场的期望是30,同样的乙连 ...


还真总是一半……

如果要甲队连胜 `n` 场结束,根据 2# 链接,场数期望是 `2^{n+1}-2`。

如果要某队连胜 `n` 场结束,根据 3# 的递推
\[E_k=\frac12(1+E_{k+1})+\frac12(1+E_1)\iff E_{k+1}-E_1-2=2(E_k-E_1-2),\]
得 `E_n-E_1-2=2^{n-1}(E_1-E_1-2)=-2^n`,而 `E_n=0`,所以 `E_1=2^n-2`, `E_0=2^n-1`,即上面的一半。

==========

如果胜率不是 50%,结论又会是如何呢?

设甲的胜率为 `p`,需要某队连胜 `n` 场才结束,还是用上面的方法:

在甲队已连胜 `k` 场的前提下,还需要再进行 `Z` 场比赛才结束,`Z` 的数学期望记为 `A_k`;
类似地对于乙队的记为 `B_k`。
则有 `A_n=B_n=0`,类似地分析,可知
\begin{align*}
A_k&=p(1+A_{k+1})+(1-p)(1+B_1),\\
B_k&=(1-p)(1+B_{k+1})+p(1+A_1),
\end{align*}
整理为
\begin{align*}
A_k-B_1-\frac1{1-p}&=p\left(A_{k+1}-B_1-\frac1{1-p}\right),\\
B_k-A_1-\frac1p&=(1-p)\left(B_{k+1}-A_1-\frac1p\right),
\end{align*}
得到
\begin{align*}
A_1-B_1-\frac1{1-p}&=p^{n-1}\left(A_n-B_1-\frac1{1-p}\right),\\
B_1-A_1-\frac1p&=(1-p)^{n-1}\left(B_n-A_1-\frac1p\right),
\end{align*}
由 `A_n=B_n=0` 得
\begin{align*}
A_1&=(1-p^{n-1})\left(B_1+\frac1{1-p}\right),\\
B_1&=\bigl(1-(1-p)^{n-1}\bigr)\left(A_1+\frac1p\right),
\end{align*}
解得
\begin{align*}
A_1&=\frac{(1-p^{n-1})\bigl(1-(1-p)^n\bigr)}{p^n(1-p)+p(1-p)^n-p^n(1-p)^n},\\
B_1&=\frac{\bigl(1-(1-p)^{n-1}\bigr)(1-p^n)}{p^n(1-p)+p(1-p)^n-p^n(1-p)^n},
\end{align*}
所以比赛场数期望为
\begin{align*}
E(Y)&=1+pA_1+(1-p)B_1\\
&=1+\frac{(p-p^n)\bigl(1-(1-p)^n\bigr)+\bigl(1-p-(1-p)^n\bigr)(1-p^n)}{p^n(1-p)+p(1-p)^n-p^n(1-p)^n}\\
&=\frac{(1-p^n)\bigl(1-(1-p)^n\bigr)}{p^n(1-p)+p(1-p)^n-p^n(1-p)^n}.
\end{align*}

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战巡 发表于 2024-5-11 01:11
从随机过程的角度考虑比较简单

令甲胜率为$p$,乙胜率$q=1-p$,需要连胜$K$场才算结束

这里我们定义甲连胜$n$场($0<n\le K$),则状态标记为$n$,乙连胜$n$场,则状态标记为$-n$,一开始谁都没胜时,标记为$n=0$
则整个转移矩阵为
\[A_{(2K+1)\times(2K+1)}=\begin{pmatrix}1 &0 & ... & 0 & 0 & 0 &...& 0 & 0\\q & 0 &...&0 & 0 & p &...& 0 & 0\\0 &q &...& 0&0&p&...&0&0\\...&...&...&0 &0&p &...&0&0\\0&0&...&q&0&p&...&0&0\\...&...&...&q&0&0&...&...&...\\0&0&...&q&0&0&...&p&0\\0&0&...&q&0&0&...&0&p\\0&0&...&0&0&0&...&0&1\end{pmatrix}\]
令$R$为$A$去掉两个吸收态的转移矩阵(去掉1所在的行列,即第一行、第一列、最后一行、最后一列)
或者直接说
\[R_{(2K-1)\times(2K-1)}=\begin{pmatrix} 0 &...&0 & 0 & p &...& 0 \\q &...& 0&0&p&...&0\\...&...&0 &0&p &...&0\\0&...&q&0&p&...&0\\...&...&q&0&0&...&...\\0&...&q&0&0&...&p\\0&...&q&0&0&...&0\\\end{pmatrix}\]
如果令$\boldsymbol{Y}_{(2K-1)\times 1}$为一个有$2K-1$个元素的列向量,分别代表起始状态为$-(n-1)$到$n-1$时,比赛结束时场次的均值,则有
\[E(\boldsymbol{Y}_{(2K-1)\times 1})=(I_{(2K-1)\times(2K-1)}-R)^{-1}\cdot\boldsymbol{1}_{(2K-1)\times 1}\]
若起始状态为$n=0$,则取$E(\boldsymbol{Y}_{(2K-1)\times 1})$正中间那个元素就是

这里把$K=4, p=q=\frac{1}{2}$代入,会得到
\[A=\begin{pmatrix}1 &0 & 0 & 0 & 0 & 0 &0& 0 & 0\\\frac{1}{2} & 0 &0&0 & 0 & \frac{1}{2} &0& 0 & 0\\0 &\frac{1}{2}  &0& 0&0&\frac{1}{2}&0&0&0\\0&0&\frac{1}{2} &0 &0&\frac{1}{2} &0&0&0\\0&0&0&\frac{1}{2} &0&\frac{1}{2} &0&0&0\\0&0&0&\frac{1}{2} &0&0&\frac{1}{2} &0&0\\0&0&0&\frac{1}{2} &0&0&0&\frac{1}{2} &0\\0&0&0&\frac{1}{2} &0&0&0&0&\frac{1}{2} \\0&0&0&0&0&0&0&0&1\end{pmatrix}\]

\[R=\begin{pmatrix} 0 &0&0 & 0 & \frac{1}{2} &0& 0 \\\frac{1}{2}  &0& 0&0&\frac{1}{2}&0&0\\0&\frac{1}{2} &0 &0&\frac{1}{2} &0&0\\0&0&\frac{1}{2} &0&\frac{1}{2} &0&0\\0&0&\frac{1}{2} &0&0&\frac{1}{2} &0\\0&0&\frac{1}{2} &0&0&0&\frac{1}{2} \\0&0&\frac{1}{2} &0&0&0&0 \end{pmatrix}\]
\[(I-R)^{-1}=\begin{pmatrix}\frac{22}{15}&\frac{14}{15}&\frac{28}{15}&0&\frac{32}{15}&\frac{16}{15}&\frac{8}{15}\\\frac{6}{5}&\frac{12}{5}&\frac{14}{5}&0&\frac{16}{5}&\frac{8}{5}&\frac{4}{5}\\\frac{16}{15}&\frac{32}{15}&\frac{64}{15}&0&\frac{56}{15}&\frac{28}{15}&\frac{14}{15}\\1&2&4&1&4&2&1\\\frac{14}{15}&\frac{28}{15}&\frac{56}{15}&0&\frac{64}{15}&\frac{32}{15}&\frac{16}{15}\\\frac{4}{5}&\frac{8}{5}&\frac{16}{5}&0&\frac{14}{5}&\frac{12}{5}&\frac{6}{5}\\\frac{8}{15}&\frac{16}{15}&\frac{32}{15}&0&\frac{28}{15}&\frac{14}{15}&\frac{22}{15}\end{pmatrix}\]

\[E(\boldsymbol{Y})=(I-R)^{-1}\cdot\boldsymbol{1}=\begin{pmatrix}8\\12\\14\\15\\14\\12\\8\end{pmatrix}\]
故此起始状态为$n=0$时,其均值为$15$

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