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因為三次中只有一次就足夠了,所以蠟燭只有三次不熄滅才會熄滅,放一次蠟燭不熄滅的幾率是2 3,所以3次不熄滅的幾率是2 3立方=8 27
所以蠟燭熄滅的幾率是 1-8 27=19 27
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採用乘法原理 1 27
放屁時熄滅蠟燭的幾率是 1 3,放屁 3 次,熄滅所有蠟燭的幾率是 3 次
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乘法原理。 19 27 不是真的,它由三次連續的崩潰、兩次連續的崩潰和只有一次崩潰組成。
作為乙個事件,請考慮示例空間。
跳出的幾率是1 3
這可以被認為是乙個陷阱。
有 1、2、3 個要尋找,接住 1 個球的幾率是 1 3
考慮事件的示例空間。
有 3*3*3 個元素。
只有乙個 1,1,1 的崩潰
賠率是 1/27
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熄滅所有蠟燭的幾率是三擊。 1 的 3 的三次方。
如果三個屁的影響不同,那就是另一回事了。
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不熄滅的概率等於 (2 3) 的冪的 8 27,則熄滅蠟燭的概率為 19 27。
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首先,參賽者需要15元的資訊顯然是多餘的。
有用的資訊是 A 贏了 65%,B 贏了 35%。
獲勝者 A 將獲得額外的 350 美元,獲勝者 B 將有 66% 的概率獲得 700 美元,34% 的概率將獲得 1,050 美元。 因此,益生的收益預期是700x66%+1050x34%=819元【這裡如果夫妻倆分開計算利潤,結果是一樣的】。
可以用X元下注,贏錢再返還2倍,即盈利x,累計收益(350+x); B 贏得額外的 0,即損失 x,累計回報預期 (819-x)。
概括。 返回: i(x)=65%*(350+x)+35%*(819-x)=
這是 x 的一次性函式,單調遞增,所以原則上,你投資的越多,回報預期就越大因此,無論風險如何,最賺錢的投資就是夫妻倆的2000元賭注
如果是無風險套利,風險為 0 的閾值是 B 獲勝後將獲得的最低收入利潤,而這恰好全部用於下注。
乙方中獎最低利潤為350元由於之前已經證明,您投資的越多,回報預期就越高,因此無風險但最有利可圖的方法是每對夫婦 350 美元。 [或兩者之和等於700元]。
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如果你問的不是數學題,那麼你設定的“概率”就是你內心想象中的所謂“概率”,或者說是別人設計讓你看到的概率,現實中,趙夫妻輸掉的概率,不管是押注A還是B,只看概率是否足夠好, 不管你願不願意放過你,給你留點肚子,一般情況是-100%的概率,只會越陷越深,也就是說,最安全的就是遠離它。
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每次拋硬幣的概率為50%,一次賺1元,如果想賺5元,在無數次總拋硬幣事件的過程中,正面數至少要比背面多5倍,相當於5次方的50%,即賺5元的可能。
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你好! 正反兩面的概率佔50%,因為負面要扣錢,所以不容易攢夠5元,概率可以是10%。
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理論上,賺到5元的概率很小,因為扔1元是50%,所以應該是50%乘以50%乘以50%乘以50%。
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這個正反兩面可能會出現,誰能猜得這麼準,不輸就好了,還想賺5塊錢。
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從理論上講,最高概率應該是每個正數的概率為 50%,並且 5 個連續頭的 50% 的 50% 相乘。
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設事件 習 是第 i 個人成功所需的次數,則 習 服從幾何分布,習 g(p); p=;
e(習)=1 p=10 3次;
設事件 x 為 n 人成功使用的次數,則 x=x1+x2+。xn;
根據主題的含義,期望是 e(x n)=1 ne(x)=1 n*ne(習)=1 p;
事實上,因為它們是相互獨立的,所以成功次數不會改變,而且LS的兄弟解決得很快,這只是乙個標準的積分程式。
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你提到的兩個問題不同,分析如下:
1)第乙個問題是你說“觸球後把第8個放回去”,這意味著這次觸球的事件已經結束,結果是第8個,那麼下一次觸球是上次的兩個獨立事件,所以概率是10%。
2)第二個問題是關於“連續觸控”,即不知道第一次觸控結果的總體概率。也就是說,將以上兩個(如果多次觸控,則為多個)獨立事件合併為乙個事件,因此概率演算法為10%*10%=。
所以關鍵是要區分事件,兩者是不同的事件,所以有不同的演算法。
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第二次碰到8號的概率是1%,第三次碰到8號的概率是。 如果你連續觸控數字 8 20 次,概率是 20 的冪。
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你誤會了,1如果連續觸控第 8 個,則應為 n 次(n 是次數)。
2.但如果只問摸到8號的概率,還是,就是不一定連續發生,但發生的概率是恆定的(放回實驗)。
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這是統計數學中的乙個典型問題,也有類似的問題。
乙個女人生了九個孩子,都是女兒。 然後我又懷了另乙個孩子,不管可能有沒有生理問題,這個孩子是女兒的概率是不是比生男孩的概率大?
其實很簡單,如果某件事發生的概率是確定的,那麼無論進行多少實驗,結果都是一樣的。 (男孩和女孩各佔一半)。
然而,在實踐中,這種情況確實可以發生(上面提到的連續九個女兒),這有兩個原因。 一種是生理原因,不屬於統計研究的範圍)。另一點是事件的偶然性,這往往需要無限的實驗。
事實上,如果我們用拿著一枚硬幣的例子來解釋,在無限次的試驗中連續發生十個正事件的概率是 1這意味著類似的事情必然會發生。
在概率論方面,當乙個實驗接近無限次時,頻率接近概率。 也就是說,概率是理論上的。 頻率是實用的。
你說的第乙個理論,“如果你連續失敗很多次,下一次的成功率會更高”是乙個嚴重的理論錯誤!
說了這麼多,你應該明白了。
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其實,我還是覺得是第二個。
也有很多人認為,在砸裝備的時候,先準備無數的垃圾裝備,然後再準備一件你想砸的裝備,但是。
想想看,你怎麼知道你要砸多少次垃圾裝置才成功,這是乙個心理問題。
因為失敗的概率遠遠大於成功,所以人們通常一開始就砸裝置失敗,只有多次嘗試後才成功,所以人們的心理有一種錯誤的認知:認為失敗後就開始砸無數垃圾裝置(很容易滿足,因為失敗的概率通常不大), 然後砸碎你想要的裝備。
但從數學的角度來看,每個人成功所需的次數基本相同,概率也差不多。
所以我認為無論你怎麼做,這都是關於運氣的。
另外,我認為這與網路速度有關,因為大多數裝置都是故障,如果沒有良好的網路速度,裝置的資訊就無法及時傳輸,故障的概率也很大。
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如果我們想公升級一件裝備 7 次,我們以 10 的概率來看待它,這意味著需要 70 個道具卷軸才能達到預期的結果。
這取決於 70 個強化卷軸和 7 個祝福卷軸和 7 個強化卷軸。
而且如果你一直用強化卷軸來公升級同樣的裝備,第一種說法就比較正確了,既然已經說過10的概率是這樣,如果前10次不成功的話,當然,第十一次之後每次的概率都比較大,不然怎麼說概率是10%呢? 當然,次數越多,越接近10次,必須一次性完成省級統一裝置,否則外部條件會發生變化,影響概率
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朋友,這不科學也不科學,這和程式設計師有關,概率是固定的,和我們打妖刷東西不一樣,打妖刷東西的時候,幾率是累積的,但是你強化的概率是有的,除非你能保證別人不強化它,否則,就算你強化了,用了很多到底還是沒用的,因為說不定你辛苦了一半就讓別人強化了。
我以前也玩過遊戲,我的朋友在裝備上開了乙個洞,我用了幾百個開洞物品或者一次都沒有成功,但是我旁邊的人開啟了第二個就出來了,我能說什麼呢。
不過,有一點是肯定的,當玩家多的時候,程式設計師設計的概率一定很高,因為這個時候有很多人,記住,每次的機會都是一樣的,但是如果你讓別人搶,你的概率必然會降低,但是如果你選擇在人少的時候做, 出來的幾率比較低,所以只是運氣問題,呵呵,祝你好運!
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我猜第一類人沒有上過中學。 第二種說法是正確的。 這是乙個簡單的條件概率問題,之前的成功與接下來的成功無關,每個事件都是獨立的。
所以不管之前的結果如何,下次成功的概率都是10%。 但提醒你,這個演算法對你的錢來說是非常棘手的,即使你使用所謂的祝福卷也可以將成功率提高到50%,這意味著平均每兩個祝福卷只能公升級一次**,平均需要14卷才能達到頂峰。 如果公升級不成功,它將被損壞,您將需要平均公升級**到7級,2 7 = 128個祝福卷軸。
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就個人而言,最好選擇人少的時候公升級裝置,我同意2
不管你怎麼做,都是10%的成功率,這是運氣的問題。
但是你不需要先用祝福卷,公升級到4、5,再加祝福卷,我覺得比較經濟。
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6年前,我在玩乙個遊戲,宿舍裡的乙個哥們砸了4個10%的妖靈,當時還沒有祝福卷軸。
我的觀點是第二門科學,沒有必要給墊子配備垃圾,獨立事件的成功率是有的,但你可以一會兒點選乙個,而不是連續點選。
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在我看來:不管你怎麼努力,程式的成功率都是預定的10,這就是勇氣和成功的運氣,以及勇氣和金錢的成功
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第一:你說如果你連續失敗了很多次,那麼下一次的成功率會高一點。 這是假的,不管你失敗了多少次,那麼下一次成功的概率是10%,不會因為你失敗的次數而改變。
不是前6次你沒打到第7次,成功的概率還是10%,第2次應該更靠譜
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第乙個論點是把它看作一系列事件,連續發生的概率要大得多,就像連續賭博幾次,小概率很大,但單獨看下一次,它仍然是50%,並且有乙個前提,它是絕對公平的, 沒有外界影響,你失敗了5次,下一次也不一定成功,所以這是運氣的問題,既然是遊戲,就應該有操縱,只能靠運氣看。
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市場就是讓你失敗再來,失敗再來,直到你成功。
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1.緩衝理論:(我想問的關鍵點)。
如果連續失敗多次,下一次失敗的成功率會高一點。
這次行動的結果是10%的祝福卷軸,無數的垃圾裝備,無數的強化卷軸。
也就是說,你可以以很小的價格粉碎所有你想要的裝置。
其論點是將所有增援部隊的數量視為乙個整體事件,從而增加想要命中的概率。
2.獨立事件理論:
不管你怎麼做,都是10%的成功率,這是運氣的問題。
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其次,一切都是單數的,與總次數無關。
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金錢決定概率。 你總是可以把錢扔出去。
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我認為這是兩個獨立的事件。 因為該計畫被設定為每次強化時計算一次,所以無論你怎麼做,它都不會增加機會。
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如果只談概率,那一定是第一種,就像你連續拋硬幣n次,次數越多,正面反面的概率就接近50%。 這相當於10%的成功概率,失敗的次數越多,下次成功的概率就越高!
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