虽然低了点...的确不是0
这个世界太大,每秒钟都有小概率事件再发生

这东西能计算出来?

这算法还是有问题
7台发生3红的实际情况
并不是7台360在某一次同时使用中同时3红
而是指这7台先后都发生过3红的概率，几乎没有任何限定条件
所以这里简单的0.1^7次方并不适用

引用:

原帖由 藕是张力 于 2007-5-26 16:45 发表


在极端简化情况下，可以认为三红是一个确定的概率，比如10%，这个概率不会因为XO产量和三红机的数量而变化，多台XO三红概率的计算只是排列组合问题

如果进一步复杂考虑的话，在计算单一XO的三红率时，考虑不同核心部件的故障率，以及不同核心部件故障对于三红的影响，这种情况下才适用全概率公式

进一步确定哪个核心部件的影响最大，是三红罪魁祸首的时候，才适用贝叶斯公式

而这个单一XO三红率确定以后，在计算多台XO时，仍然只是排列组合的问题

知道部件故障率而使用全概率公式的确是典型用法, 但部件故障率未知, 我以为 darkgame提到这个是有新的用法.

引用:

原帖由 darkgame 于 2007-5-26 15:43 发表
我只想说一句,
无论楼主文章中的P是多少,是0.1也好,是0.01也好
都有可能出现7台连红的概率

楼主把1000W玩家中有1人出现7连红 ,理解成1000W玩家中有1个人出现7连红的概率大于99%.显然是错误的

你的意思是1000W玩家中有1个人出现7连红的概率不一定是1/1000 0000吧?

不错, 7连红的概率应该是有一个范围的, 可能大于或小于1/1000 0000(我也只是说约等于).

设p7为7连红的概率, n为XO数量, p1为单台三红的概率
n台XO中出现7连红事件的概率为p*(1-p)^(n-1)*n

p7=1/1000 0000
n=1000 0000
0.36787945956541545314941224404437
p1=0.1

p7=1/500 0000
n=1000 0000
0.2706705664732235793171949409615
p1=0.11

p7=1/5000 0000
n=1000 0000
0.16374615356302713772426534057277
p1=0.08

p7=1/10000 0000
n=1000 0000
0.090483742663191512756240047782456

p7=1/100 0000
n=1000 0000
4.5399748163000367831858268397658e-4

请各位指正.

[ 本帖最后由 lydmc 于 2007-5-28 23:00 编辑 ]

引用:

原帖由 darkgame 于 2007-5-26 17:05 发表

你很厉害啊,问一下
如果3红的概率是0.1,
全世界有10,000,000个人有XO,并且每人都有7台
那么至少有1个人7台全红的概率是多少?
如果这个答案不是100%的话,就能证明楼主是错误的了
我没书算不来这个问题,你应该可以吧

是有1千万台XO, 不是7千万台.

大家可以简化下吧。
第一，假设 1000W台360中有 10W台有质量问题。

第二，假设有质量问题的360中港版出现3红的几率是P1。台版的是P2，美版的是P3，日版的是P4，
欧版的是P5。韩版的 P6。亚洲版本的P7（这里只讨论这7个版本）

第三，这个SB买到各种版本360的概率都一样。

第四，SB每次3红都是属于伯努力实验。
那么现在就可以用以下公式得出他的1台360 3红概率为
pp=（10w/1000w）*（1/7）×p1+（10w/1000w）*（1/7）×p2+（10w/1000w）*（1/7）×p3+（10w/1000w）*（1/7）×p4+（10w/1000w）*（1/7）×p5+（10w/1000w）*（1/7）×p6+（10w/1000w）*（1/7）×p7.

而他7台3红的概率就是以上结果的7次方。

当然实际情况很复杂，因为
第一，P1到P7几乎没有办法得知。
第二，而且这个SB具体买哪个版本的概率我是假设一样的。
第三，还有这个SB实际上每次买360之间不能简单的堪称是伯努力实验。
因为每次之间肯定有影响的，他的心里状况都会影响到再次购买360的概率。
不过他既然***，我们就假设没有影响了。:D :D :D

第四，我们不考虑各个部件出现质量的概率，以及各个部件出现问题后造成360 3红的概率。
我们只是简单的认为每个版本出现3红的概率不一样，而同一个版本出现3红的概率一样。

只想说一句
所有认为是1台3红概率的7次方的算法都是错误的
如果是7台在同时使用中同时3红，那7次方的算法没问题
但这里的实际情况并不要求同时3红，而是7个先后都发生3红过就可以，没有时间上和使用次数的限制
如果有使用次数限制，那么7台都3红过的概率=1-至少有1台在xx次的使用中从未3红过的概率

算法只是理论上的啊。。。。。

引用:

原帖由 mylover 于 2007-5-27 13:53 发表
大家可以简化下吧。
第一，假设 1000W台360中有 10W台有质量问题。

第二，假设有质量问题的360中港版出现3红的几率是P1。台版的是P2，美版的是P3，日版的是P4，
欧版的是P5。韩版的 P6。亚洲版本的P7（这里 ...

简化是必要的.
我们不必考虑部件或不同版本的故障率, 因为我们无从得知这些.
我们只能从已知的事件中分析, 论证这个算法正确, 或者论证已知条件是否足够.
当然我们论证的前提是这个新闻是准确的, 这个玩家也不是在故意弄坏XO.

再有, 没必要骂这个玩家.
可能他使用方式比较极端, 比如长时间工作(可能营业用).
但这种使用方式也是其它玩家会使用的.

引用:

原帖由 linust 于 2007-5-27 14:39 发表
只想说一句
所有认为是1台3红概率的7次方的算法都是错误的
如果是7台在同时使用中同时3红，那7次方的算法没问题
但这里的实际情况并不要求同时3红，而是7个先后都发生3红过就可以，没有时间上和使用次数的限制
如果有使用次数限制，那么7台都3红过的概率=1-至少有1台在xx次的使用中从未3红过的概率

计算的目标就是发生三红概率, 没有时间上和使用次数的限制.
同样事件中也没有时间上和使用次数的限制.

引用:

原帖由 lydmc 于 2007-5-27 17:20 发表



计算的目标就是发生三红概率, 没有时间上和使用次数的限制.
同样事件中也没有时间上和使用次数的限制.

如果你真是这样假设的，那么1台3红概率的7次方就不能成立
7次方的算法仅适用于7台同时3红的概率，是有时间限制的
现在的事件是7台都3红过，而不是同时3红
正如我上面所说的，7台都3红过的概率=1-至少有1台在总计XXX次的使用中从未3红过的概率
没有限定使用次数和时间的话，这个“至少有1台在总计XXX次的使用中从未3红过的概率”会随着使用次数的上升无限接近于0
这里2台在1次使用就全3红和2次使用分别3红过的概率为例做个简单比较
假设每台3红的概率是P
1次就全3红很简单，就是P的2次方
2次使用2台先后都3红过的情况，1表示3红，0表示未红
第1次         00                    10                 01                  11
第2次   00 10 01 11      00 10 01 11    00 10 01 11     00 10 01 11
其中对应都3红过的共计9种情况
第1次  00        10          01             11
第2次  11      01 11     10 11     00 10 01 11
这里的概率是：00=(1-p)^2   10=p(1-p)   01=(1-p)p   11=p^2   
那么2次中先后都3红过的概率=(1-p)^2*p^2+p(1-p)*[(1-p)p+p^2]+(1-p)p*[p(1-p)+p^2]+p^2
这里仍然假设P=0.1
那么1次就2台都3红的概率是0.01
2次2台先后都3红过的概率是0.0361
这里的差距已经很明显了，所以我一直强调这个命题中的7台不是同时3红的

一台机器红过一次后是不是就不用了啊

引用:

原帖由 ylgtx 于 2007-5-27 21:58 发表
一台机器红过一次后是不是就不用了啊

不管能不能用，对于理论上的算法并没有影响
以我上面举的例子
你会发现，红过后能继续使用和不能使用两种情况下，计算结果都是一样的

我觉得对于普通消费者来说“买的机器有多大几率挂掉”远没有“哪台机器不会挂掉”这个问题重要，数学高人不妨推导推导