假设我在抽奖中抽奖。有3个橡皮球,2个红色(失败者)和1个绿色球(获胜者)。如果绿色球被抽中,我就赢了。
现在让我们进行第二次平局(同时)。它有 20 个红球和 10 个绿球——同样的,1 次平局,如果我得到一个绿球,我就赢了。
假设球的随机分布相等。两种情况的获胜概率有什么不同吗?
旁注:在不公平的战斗中,2 对 1 对 20 对 10,我相信 1 对 2 比 10 比 20 获胜的概率更高(克服 2:1 的优势一次比 20 次更容易) . 不确定它是否会起作用:)。
假设我在抽奖中抽奖。有3个橡皮球,2个红色(失败者)和1个绿色球(获胜者)。如果绿色球被抽中,我就赢了。
现在让我们进行第二次平局(同时)。它有 20 个红球和 10 个绿球——同样的,1 次平局,如果我得到一个绿球,我就赢了。
假设球的随机分布相等。两种情况的获胜概率有什么不同吗?
旁注:在不公平的战斗中,2 对 1 对 20 对 10,我相信 1 对 2 比 10 比 20 获胜的概率更高(克服 2:1 的优势一次比 20 次更容易) . 不确定它是否会起作用:)。
概率是一样的!但是,在推断比例时,我们会以不同的方式对待这两者。
让我们为每种情况下的比例构建一个 95% 的置信区间。通常的公式是:
对于 3 次平局中的 1 次,我们得到:
对于 30 次平局中的 10 次,我们得到:
第二种情况会给出更窄的置信区间。同样,在第二种情况下,比例检验的 p 值会更低。
但是,两种情况都给出相同的概率为部分。
对于球问题,概率是相同的,并且. 对于真正的随机抽奖,在由 1 个绿色和 2 个红色与 1K 绿色和 2K 个红色组成的瓮中抽出一个绿色球既不难也不小。不过,您的战斗机示例并未反映相同的情况。
对于球问题,概率是相同的,因为每个球被捡起的可能性相同。
在 3 球袋中,有 3 个可能(等可能)的球。任何球平均有 1/{球数} 的时间被捡起。也就是说,得到绿球的概率是1/3。
在 30 个坏球中,有 30 个可能(同样可能)的球。任何球平均有 1/30 的时间被选中。假设所有的绿球都编号为 1,2,...,10。
Green1 有 1/30 的时间被选中。Green2 有 1/30 的时间被选中。... Green10 有 1/30 的时间被选中。
所以格林被选中的概率是 1/30 + 1/30 + .. 1/30 = 10/30 = 1/3。
但在战斗中