中奖概率期望的谬误
问题:假设独立事件发生概率为P,那么重复多少次,独立事件期望发生,即期望值为1?
回答:这个问题很简单,有点概率论基础的,都知道: E=1/p。即独立事件的概率是50%,那么期望重复两次就能发生,例如抛硬币问题。
在生活中,人们总是会想当然的认为期望值达到了,事件就一定会发生。就像抛硬币两次应该就会出现至少一次正面了,潜意识中认为这个概率是很大的,但实际上这个概率有多大呢?1−50%∗50%=75%1−50%∗50%=75%,看上去还是蛮不错的。
别急,还有呢?如果事件概率是0.01, 重复100次, 是不是至少发生1次的概率很高呢?如果你认为这是100%发生,或者90%发生,那么就在错特错了,让我们科学的计算一下这个概率值:
1−0.99100=63.40%1−0.99100=63.40%
看看,是不是有点意外,这个概率好像没有想象的那么高啊,是吧!
如果独立事件概率是0.001呢?0.0001呢? 或者是更小呢?重复期望值的重复次数,发生至少一次的概率,最后算出来会发现基本上稳定在63%左右。
为什么独立事件的概率越来越小,EP会稳定在63%左右呢?
(1−p)1/p=((1+1/(1/−p))1/−p)−1(1−p)1/p=((1+1/(1/−p))1/−p)−1
let:x=1/−plet:x=1/−p
then:EP=1−((1+1/x)x)−1then:EP=1−((1+1/x)x)−1
p→0,x→无穷,EP=1−e−1=1−1/e;e是自然常数p→0,x→无穷,EP=1−e−1=1−1/e;e是自然常数
是不是很神奇?当独立事件概率小到趋进零时,重复期望次数,至少发生一次的概率趋向1减自然常数ee(2.71828)的倒数:
好了,重复期望次数,事件发生的概率大约就63%,是不是与平常我们心中认为的概率相去甚远呢?
重复期望次数,事件发生与没发生的概率比值是:
(e−1):1(e−1):1
也就是1.7:11.7:1左右, 不是想象中的那么高哦。