No.6ベストアンサー
- 回答日時:
エクセルを用いた計算(の一例)ですが
A1のセルにAの値(この場合6)、
C1,D1,E1,... のセルに0,1,2,...,A、
B2,B3,B4,... のセルに0,1,2,.....
をまずいれます。
(0,1,2,.. にはオートフィルを利用)
あとは、C2,C3,...,D2,D3,..,というところ
(ここの値がP(B,C)になる)ですが、
C2: 1, C3,C4,...: 0, D2,E2,...: 0 として
おいて(初期条件)、D3のセルに数式を利用して
=($A$1-D$1+1)/$A$1*C2+D$1/$A$1*D2
あとはこのセルをコピーすればOKです。
No.5
- 回答日時:
ほかの方の計算している(と思う)漸化式ですが
人形の種類をA、買ったお菓子の個数をB、
その時点で揃った人形の数をCとして、
P(B,C)をB個買ったときにちょうどC個揃う確率とすると
P(B,C) = (A-C+1)/A * P(B-1,C-1) + C/A * P(B-1,C)
初期条件
P(0,0)=1,
P(0,X)=0, P(X,0)=0 for X=1,2,...
(意味) B個買ったときにC個揃うということは、
B-1個買ったときにC-1個揃っていて、B個目に新しい
人形を手に入れるか、B-1個買ったときにC個揃っていて
B個目はダブリかのいずれかの場合である。
あとはこの漸化式を計算するわけですが、エクセルを
利用することができる(かつ絶対参照・相対参照が
わかる)のであれば数値的には簡単にもとまります。
例えばA=6の場合で、コンプリート(C=6)に着目すると
P(0,6)=P(1,6)=..=P(5,6)=0
P(6,6)=0.015 (66人に一人はダブリなしで集まる)
P(7,6)=0.054 ...
P(12,6)=0.437, P(13,6)=0.518 (ここが50%の分かれ目
P(22,6)=0.893, P(23,6)=0.910
という感じになります。
なお、コンプリートするまでの期待値は計算により
A log A と求めることができるので、
(No.2さんの回答にありますね)
2倍くらい買えばよいというのは少し甘い見積もりです
例えばおもちゃが30種類ある場合、113個購入で
コンプリートの確率50%というところです。
ありがとうございます。人形の種類が増えるほどコンプリートするのに必要な平均的な数量は加速度的?に増えてゆくわけですね。
エクセルでどのような式を入れればいいのか教えていただけないでしょうか。
No.4
- 回答日時:
たまにこの問題出てきますね。
計算式はけっこう面倒な漸化式になります。参考URLを見てみて下さい。
ところで、#2さんの「分布関数の確率50%になるところが平均になりますから、確率50%で集められる回数ですね。」は違和感があります。一例として極端に分布の偏った分布関数の50%点は、平均とずれがあります。
参考URL:http://oshiete1.goo.ne.jp/kotaeru.php3?q=747040
No.3
- 回答日時:
No.2です。
分布関数の確率50%になるところが平均になりますから、確率50%で集められる回数ですね。
前記の値は、過去にシミュレーションで確かめたこともありますので、間違いはありません。
75%や90%を考えるには、分布関数を求めるか、確率の漸化式を立てる必要があります。
下記は、平均に特化した場合ですので、分布関数が不要です。
No.2
- 回答日時:
1個目を手に入れるまでの回数は、6/6回
1個目を手に入れてから2個目を手に入れるまでの回数は、6/5回
2個目を手に入れてから3個目を手に入れるまでの回数は、6/4回
3個目を手に入れてから4個目を手に入れるまでの回数は、6/3回
4個目を手に入れてから5個目を手に入れるまでの回数は、6/2回
5個目を手に入れてから6個目を手に入れるまでの回数は、6/1回
(回数(期待値)は確率の逆数になる)
したがって、平均して、6(1+1/2+1/3+1/4+1/5+1/6)回でコンプリートできます。
A=nの場合は、nΣ{i=1...n}(1/i)で求められます。
ありがとうございます。この場合の「平均」とは、確率50%と考えていいのでしょうか。極端な話、6回でコンプリートする人もいれば10000個買ってもコンプリートできないこともありえます。
計算すると14.7で#1さんの答えとは異なります。どちらが正しのでしょうか。
また、確率75%とか、90%とか99%とかの場合は計算はどのようにすればいいのでしょうか。
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