Очікувана кількість невидимих ​​карт під час малювання карт з колоди розміром


10

У нас колода з карт. Ми малюємо з нього картки рівномірно випадково із заміною. Після того, як розіграє, яку очікувану кількість карт не вибирають ніколи?2 nn2n

Це питання є частиною 2 проблеми 2.12 в

М. Мітценмахер та Е. Упфаль, Вірогідність та обчислення: рандомізовані алгоритми та ймовірнісний аналіз , Кембриджський університетський прес, 2005.

Крім того, для чого це варто, це не проблема домашнього завдання. Це самонавчання, і я просто застряг.

Моя відповідь поки що:

Нехай - кількість відокремлених карток після го розіграшу. Тоді: iXii

E[Xi]=k=1nk(knP(Xi1=k)+nk1nP(Xi1=k1))

Ідея тут полягає в тому, що кожен раз, коли ми малюємо, ми або малюємо карту, яку ми бачили, або ми малюємо картку, яку ми не бачили, і що ми можемо це визначати рекурсивно.

Нарешті, відповідь на питання, скільки ми не бачили після розіграшів, буде .n - E [ X 2 n ]2nnE[X2n]

Я вважаю, що це правильно, але що повинно бути більш просте рішення.

Будь-яка допомога буде дуже вдячна.


Ви моделювали його та порівнювали результати?
Адам

Відповіді:


10

Підказка: При будь-якому розіграші ймовірність того, що картка не буде обрана, є . А оскільки ми малюємо із заміною, я припускаю, що ми можемо сказати, що кожен розіграш не залежить від інших. Тож ймовірність того, що картка не буде обрана в розіграші, є ...2 nn1n2n


3
(+1) Це дає хороший перший старт. Поєднання цього з лінійністю очікувань призводить до економного та елегантного рішення.
кардинал

6

Дякую Майку за підказку.

Це те, що я придумав.

Нехай - випадкова величина Бернуллі, де якщо карта ніколи не була намальована. Тоді , але оскільки однаковий для всіх , нехай .XiXi=1ithpi=P(Xi=1)=(n1n)2npiip=pi

Тепер нехай - кількість карток, не намальованих після розіграшів.X=i=1nXi2n

ТодіE[X]=E[i=1nXi]=i=1nE[Xi]=i=1np=np

І це так, я думаю.


4
(+1) Також зауважте, що для великих . p e - 2npe2
Діліп Сарват

Це може бути трохи складніше, ніж це. Ймовірність того, що картка (i) буде пропущена, як ви написали. Однак, як тільки ми дізнаємось, що карта (i) була пропущена, ймовірність відсутності карти (j) змінюється. Я не знаю, чи змінить питання незалежності остаточний результат, але ускладнить виведення.
Еміль Фрідман

@Emil Friedman: Очікування лінійні, незалежно від того, суми незалежні чи ні. Відсутність незалежності впливає на такі величини, як дисперсія, але не на очікування.
Дуглас Заре

4

Ось декілька код R для підтвердження теорії.

evCards <- function(n) 
{
    iter <- 10000;
    cards <- 1:n;
    result <- 0;
    for (i in 1:iter) {
        draws <- sample(cards,2*n,T);
        uniqueDraws <- unique(draws,F);
        noUnique <- length(uniqueDraws);
        noNotSeen <- n - noUnique;
        result <- result + noNotSeen;
    }
    simulAvg <- result/iter;
    theoryAvg <- n * ((n-1)/n)^(2*n);
    output <-list(simulAvg=simulAvg,theoryAvg=theoryAvg);
    return (output);
}
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.