民眾黨立委高虹安呼籲,政府應盡速針對網路虛擬轉蛋商法進行制度化,包含廠商需將各級獎品的抽獎機率公布,使其至少公開透明,並讓消費者自行評估期望值。此外,部分聲浪也表示,應該要如同娃娃機的機制,設立各獎項的「保底消費金額」。
首先是公開透明。我非常支持廠商應該要公開透明旗下遊戲機制中的所有機率。我知道日本早於數十年前就設立了相關的法律,規定虛擬商品的機率須公開透明。我也知道公開了機率,也並不代表人們就因此不消費,就像是威力彩機率如此低,但每個人都期待自己是天選之人。但無論如何,至少至少,我認為公開透明的機制,能讓消費者知道貧窮和欠債是自己嗜賭所造成,並非遊戲公司刻意誆騙。此外,我也認為政府應該立法,針對這些販賣虛擬商品項目的財報和倉管需要公開,否則我們如何得知其公布的機率是否為真?
另外,則是保底。我對於保底機制就相當不以為然。網路遊戲並不同於娃娃機商品,裝備或卡片是有其「稀有價值」,只有當這些裝備於伺服器的總數低於一定比率時,該裝備才有價值。因此設立保底幾乎是無意義的,當一件人人都能靠著保底金額獲得的神裝,這裝備也失去了其炫耀性和稀缺姓,只能成為國民裝備。
設立保底機制只會變成兩個結果
1.廠商將保底金額設得堪比天高。靠著極高的金額,進而限制該神裝的稀缺性。然後又會有聲浪要求應該要限制虛擬商品的保底金額上限,但其實這也太容易破解。廠商只需要將獎品的虛擬裝備改成特殊虛擬貨幣,限制該商品需以多少特殊虛擬貨幣交易即可。最後只是多拐了個彎,結果不變。
2.保底機制,只會導致交易成本的增加。如同1的結果,廠商為了規避保底金額的上限,或限制稀有商品的總量,不得不因此在遊戲中增加其他交換機制,進而確保商品價值的不變或總量的稀少。最後這些增設的成本,也都是由玩家所付出,並且最後也只是讓遊戲機制變得複雜,介面變得像是規避法律而亂寫。
不過也許是我不夠土豪吧。我真不明白花費數百萬台幣,只為了抽到遊戲中的一個裝備,到底哪裡好玩? 就算是炫耀財,也不過只能和小圈子的人炫耀,期限還不到半年。
身旁有些玩FGO和天堂的人,我看著他們的消費,才讓我理解到何謂財富自由。
PS.華納和JK羅琳靠哈利波特賺了這麼一筆,所以可以趕快推動電影拍一拍嗎?
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅賭Sir【杜氏數學】HermanToMath,也在其Youtube影片中提到,杜氏數學 國際官方網站 http://www.hermantomath.com ---------- Title: 被莊家永遠隱藏的機率原來很易計? ---------- Subtitle: 一張凳、一本簿、一枝筆,便可以簡單運算? ---------- Script: 要知道某投注方法會否為你...
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Lidia老師的真心話:「這種騙局最近很流行, 我的學員損失七十萬」
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本文已獲得Lidia老師同意公布在粉絲團
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股市熱絡,詐騙横行,最近好多人來問股魚老師有沒有成立LINE群組,說裡面有報牌又有集資投資,先說明一下,股魚老師跟我都沒有任何的投資群組,反正看到就一律都是假的。
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前陣子和一位學員聊,後來發現這些詐騙都有一定的套路,先來分享他遇到的情況(以下一字不漏的轉貼他的敍述,已獲得該學員授權):
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當時是我有使用微信在跟大陸的朋友聯絡,某日就某個不認識的人自己跟我打招呼,我想說閒來無事加好友聊聊,一開始也是閒聊
聊聊兩地的文化(台灣跟香港),聊聊工作等
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聊著聊著,他就聊到買股票,我對財經本來就很有興趣,因此就聊的更起勁,後來他就報說他有買港股的門路可以賺錢,我當下也想說一定是詐騙。
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但後來跟我說是用自己複委託的方式買,我想既然錢在自己帳戶裡,就沒有詐騙的疑慮了,忘了要先用網路查,"港股","微信",就能查到詐騙了。
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一開始他先跟我報了一兩隻股票,的確如他所說的時間點買入賣出,都能馬上賺到錢,甚至我在不對的時間買,還會說這樣很危險,讓我對他很相信。
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被騙的那次,他報的股票是"新昌創展控股",我在他指定的時間買入後,股價立刻往下跳空,我當下還沒有警覺到,他還很認真的打了一堆內容,說這是震倉等之類的話語,過了兩天就會反彈了。
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我當下也沒多想(因為也在上班),當晚就覺得越想越怪,上網查了剛寫的幾個關鍵詞,才知道遇到俗稱的仙股詐騙,但我還在幻想或許真的會反彈,等到第三天股價還在繼續跳空,我決定忍痛砍掉,幸好還有賣出,但損失了已經有70萬。
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後來那一兩個月,我想說要把損失的快點賺回來,就玩了台股的當沖,但沒有任何研究,純粹看當天誰強勢,就碰運氣買入,想當然,又多賠了好幾萬。
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這樣前前後後,加上2020年三月股價損失,一百萬就這樣不見了。
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雖然今年賣了房子,還有跟上GME的風潮,也大概把百萬賺回來了,但當時如果沒有貪念,好好的把錢存到ETF,現在就不同了。
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希望我的案例能幫助更多的人,避免慘案再發生。
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最近有好多LINE群也會每天早安晚安的噓寒問暖,我一開始還覺得奇怪怎麼有人這麼閒,願意報牌給人家賺錢,(不過股魚老師說那些很多是機器人),研究後我才發現,這些人只要替主力倒貨給散戶,可以拿到高達10%的酬勞,
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意思就是如果幫主力倒掉1億的貨,這些到處拉群的人能有一千萬的抽成,是不是很好賺?
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所以,他們的手法也是有一直在升級,像我最近是差點相信王品集團的原燒(這又是另一個故事),說我去用餐信用卡個資外洩,被盜刷團體禮券,需要我看一下那張卡面的客服電話,他們要打去取消盜刷的部份(聽口音就不是台灣人,但我一開始真的相信了),還說造成我的困擾送上一千元禮券到我的會員APP,下次可以用。
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後來我說我忘了刷的是哪張卡(因為越聽越覺得奇怪),所以等帳單來我再去當成爭議款就好,無所謂。那詐騙的人當下楞住。之後我去原燒的官網查,人家可是大大的寫著那些情況通通都是詐騙。
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來拆解一下股票LINE群組的套路
1.圈粉
用各平台知名老師的名義,或者是簡單粗暴的方式,"免費推薦股票群,XX老師股票群",裡面的老師績效都好到不可思議,帶你賺錢帶你飛,還會加上美女客服,噓寒問暖,天天早安晚安~
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朋友圈裡充滿著活色生香的氣息,能言善道的美女,多少男性對這種完全沒免疫力啊~但你沒想到的是, 這些美女客服,可能其實是幾個摳腳大叔而已。
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2.洗腦
在這群裡,通常會有很多專業演員,有扮演大師的,有演韭菜的,還有分享自己跟了老師買股賺了錢的。你一開始可能也就是看看,看久了,就信以為真了。
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3.下套
接著他們會來一招欲擒故縱的套路,老師已經被包裝成"神",等到你對老師完全信服,他們就會開始邀你入會,會手把手帶你操作,教你股市進階玩法。或者是說股市賺太慢了,有更快的方法。
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4.收割
收割有幾種方式:
一. 收推薦股票的費用,這是最簡單的方式,金額也不會太大,你願意繳費,代表對老師有一定的信任,再加上你付出了成本,期望值也會升高,上當的機率就變的更大了,就是繳錢去認證自己是肥羊的概念。
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二.誘導接爛股
幫主力倒貨給你,讓你接到滿手爛股,他們拿佣金。 這種方式成本最低,收益最高。最大的缺點是要等莊家要出貨才有機會,但現在行情好,此時不出,更待何時啊~
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三.收割本金
帶你去投資你聽不懂的,例如:虛擬貨幣,期貨,外匯等等,說有超高配息,有超高收益,一顆過一陣子會變二顆等等的針對不喜歡用大腦的人群為主。
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這些詐騙,利用的都是人性的貪嗔痴慢疑,才會每次都能得手。
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但是人生還可以有另一個選擇,好好的把財富運行的法則弄清楚,慢慢致富,不需要花太多時間在盤面上,因為人生還有很多更美好的事值得去做。
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#每週Ruby說
今天來談談 《如何預測消費者的行為(1):前景理論》
消費心理學是研究消費者在消費活動中的心理現象和行為規律,
在過去的研究中我們能夠總結出一個結論:
消費者在消費時都不是理性思考的。
因此,
經營者想要提高經營效率、
增加消費效益,
透過消費心理學來預測消費者的行為,
被認為是最有效的方法之一。
我會分三個篇幅,
分別簡單講述三種較為常見的消費心理學,
只要能熟悉並掌握其規律,
就有很大的概率可以預測顧客的行為,
並針對這些行為做相對的準備
#前景理論
又被稱為展望理論,由卡內曼與特沃斯基,
在1986年發表論文、
並在2002年獲得諾貝爾經濟學獎,
被稱為行為金融學的四大研究成果之一。
前景理論是講述消費者在不確定情況下的判斷和決策模式,
卡內曼與特沃斯基在實驗中提供兩個方案,
供參與實驗者選擇
方案A:確定可以獲得 30美元
方案B:有80%的機率獲得 45美元、
20%的機率獲得0美元
根據研究結果指出,
即使方案B有較高的期望值,
仍有78%的人會選擇A方案。
之後,他們進行了第二個方案選擇:
方案C:有25%的機率獲得 30美元、
75%的機率獲得0美元
方案D:有20%的機率獲得 45美元、
80%的機率獲得0美元
這次的實驗結果顯示,有58%的人選擇 D方案
這個簡單的實驗讓前景理論總結出五個常見的消費行為:
1. 確定效應:
大多數人在面臨獲利的時候是厭惡風險的,
在確定的收益和賭一把之間,
多數人會選擇確定的收益,
所以多數人會選擇方案A
2. 反射效應:
大多數人在面臨損失的時候是喜好風險的,
在確定的損失和賭一把之間,
多數人會選擇賭一把,
因此多數人會選擇方案D
3. 參照依賴:
大多數人對得失的判斷往往根據參考點決定,
舉例來說:「你損失100,他人損失50」
會比「你損失150,他人損失200」
讓你感到更心痛
4. 損失規避:
大多數人對損失比對收益更敏感,
指人們面對同樣數量的收益和損失時,
認為損失更加令他們難以忍受,
跟據統計發顯示,
損失帶來的負面影響是收益的2至2.5倍,
這也解釋了為何在面對收益時,
人們會表現出確定效應的心理狀態
5. 迷戀小概率事件:
在收益或損失很小的情況下,
大多數人會有心存僥幸搏小概率事件的傾向,
這也就是為什麼中樂透的機率微乎其微,
卻又讓人忍不住想買的原因
透過前景理論總結出的五個消費行為,
我們就能針對許多商業行為做出一些總結
1. 利用確定效應與反射效應來操縱人們的選擇,
誘導消費者選擇商家期望的結果,
來降低優惠成本或達成其他目的
2. 透過參照依賴來制定競爭策略和方案(例如價格的錨定效應),
從而誘導消費者做出經營者期望的選擇
3. 避免出現讓消費者感到損失的描述(即:避免損失描述),
例如:你不該說刷卡要加收手續費,
而是告訴消費者用現金結帳有打折
4. 在宣傳時應該要設法打消用戶對損失的顧慮,
例如:保證XX天無條件退換貨、買貴退差價…等
5. 可以善用消費者迷戀小概率事件的行為,
為行銷活動快速帶來大量的人氣,
因此在抽獎活動中,
應該把僅有一名的頭獎與其他所有獎項做出極大的收益差異,
藉此來吸引大量的消費者參與。
#起點娛樂 #超媒體小姐頭
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要知道某投注方法會否為你帶來長期穩定盈利,你要靠EV;而EV的計算,則涉及賠率(Odds)和機率(Probability)。一般賭局,賭率無論是固定,抑或不固定,都必定會顯示(例如球賽主勝、賽馬獨贏、六合彩派彩等);然而,勝負機率卻永遠隱藏。
計算機率可以非常複雜,看過賽馬博彩經典名著《計得精彩》的,相信都會深深感受得到。但計算機率亦可以非常簡單,有些連小學作業都有教。
為什麼又可以簡單?又可以複雜呢?這要由「機率是什麼」說起。
首先,機率就像重量、長度、價錢等,是一個量度值。當你想知道自己的體重,你會站在電子磅;當你想知道自己的身高,你會用尺量度;當你想知過大海船票幾貴,你會查一查價錢;而當你想知道一件事情發生的可能性,你便要計算機率。
那麼,有什麼事你會想知它的可能性呢?擲一粒骰「擲到七點」的可能性,你會想計算嗎?不。因為擲一粒骰「必定」不會擲到七點。那麼,擲骰擲到整數的可能性,你又會想計算嗎?不。因為擲骰「必定」擲出整數。由此可見,當你已經知道問題的答案是鐵定的YES或NO時,你不會問可能性。換言之,當你不肯定某事情是YES還是NO時,你才會想窺探可能性。
最家傳戶曉的例子,非擲毫莫屬:究竟下一回是公定字呢?
雖然機率是數學之中的一個範疇,但機率在語言之中也佔了一席位,縱使未曾學過機率,都會以「五十五十」來描述擲毫的結果,即擲到公和擲到字的機率均是百分之五十(50%)。
對有分數概念的則會以「二份之一」描述之。兩者相通,因為一整份是100%,各分一半自然是各佔50%,亦是兩份之中取一份,二份之一也。
分數概念對機率非常便利,將虛無飄渺的機率圖像化,轉化成「切蛋糕」的情況--由於你深信擲公和字的可能性均等,公和字就像一對雙胞胎,要吃相同份量的蛋糕,身為父母你便得把蛋糕一分為二,一份給公,一份給字,二份之一也。
此平平無奇的「二份之一」概念,更足以延伸至更多情況:
擲一粒骰子,擲得一點的機率是多少?
由於你深信一粒骰子六面的可能性均是相同,它們就像六胞胎平分生日蛋糕,你把蛋糕一分為六,一仔、二仔、三仔、四仔、五仔和六仔各取一份。擲得一點的機率,六份之一是也。
只要看得穿多少胞胎在分蛋糕,便能運算出機率。
雖然擲毫的機率十分顯淺,顯淺得令不少自稱患有「數學恐懼症」的人也會對機率產生興趣,然而,由擲毫和擲骰引起的誤解,同時惹來不少人放棄了機率,甚至徹底訴誅運氣鬼神之說。最常見的誤解是:
「擲公字的機率是二份之一,那麼,要是第一局己擲到了一次公,下一局將必定擲到字嗎?」
當然不是!否則每次擲硬幣不就只會公字公字公字……梅花間竹地出現嗎?這是天方夜譚吧。再者,若「必定」梅花間竹地出現,機率該是100%,這一點也抵觸了「二份之一」的說法。
「既然二份之一的機率,並不代表能夠預測下一局,對賭客來說又有什麼意思?」
答案很簡單,就是用來計算EV,預知定然的長遠結果。
明白了機率的意思和功用之後,接下來正式講解機率的3大運算方法:
1. 窮舉法(Exhaustive Method):一次隨機事件
先前提過,基本的機率運算,是平均分蛋糕的遊戲。由此可見,「有幾胞胎」以及「拿幾件蛋糕」都是舉足輕重的問題。幸好,這種「有幾」的問題,都只是嬰孩學「數手指」(即數數目)可以應付的問題。
由擲公字的例子起步,全部的情況有「公」和「字」,我們就這樣數:
「公……第一個;字……第二個。總共兩個。」
即問題涉及雙胞胎,將蛋糕分成兩份。
如想知擲得「公」的機率,我們又再數過:
「公……第一個。總共一個。」
可見「公」的機率便是「兩份之」中的「一」份,二份之一也。
擲骰子亦同樣,這樣數全部的情況:
「一點……第一個;兩點……第兩個;三點……第三個;四點……第四個;五點……第五個;六點……第六個。總共六個。」
即問題涉及六胞胎,將蛋糕分成六份。
如想知擲得「雙數」(即2、4、6)的機率,我們又再數過:
「兩點……第一個;四點……第二個;六點……第三個。總共三個。」
可見「雙數」的機率便是「六份之」中的「三」份,六份之三也。
兩題的答案,分別是「二份之一」( )和「六份之三」( ),究竟誰大誰小呢?欲比較分數,可以先將它化簡,繼續直接觀察,或者相減或相除。然而,分數的觸覺並非人皆有之,曾有趣聞說超過一半的美國受訪者誤以為「四份之一」比「三份之一」大。由此,我建議採取較「平易近人」的百份率(%),換算方法是--將分子除以分母,再乘以100,便是百份之多少,即多少%了。
機率(%)=分子÷分母×100
以上述的結果為例,先把1除2,再乘以100,得出50,即擲得公的機率為 50%;把3除以6,再乘以100,得出50,即擲得雙數的機率同為50%。平分秋色,「一樣那麼可能」。
由這兩個例子得知:只要能夠準確細數可能發生的情況(我稱之為懂得數手指)便能夠計算基本的機率了。
當然,懂得數手指並不等如一定數得清,當數量太多的時候,例如打麻雀(144隻牌)一起手便食糊(又稱食天糊)的機率,逐個數並非明智之舉。雖然「理論上」只要有一位有無比耐性的人,的確能夠把所有可能性徹底列出,但整個過程也拖太久了吧?
因此,數數目亦應該要有聰明的方法。
2. 列表法(Tabulation):兩次隨機事件
以擲骰子為例,擲一粒骰當然能夠「數手指」,因為只得6面。可是,如果擲兩粒骰呢?總有多少個可能的結果?
「第一粒骰一點、第二粒骰一點……一個;第一粒骰一點、第二粒骰兩點……兩個;第一粒骰一點、第三粒骰三點……三個……」給些少耐性,最終便會得知,總共有36個可能發生的結果。
列出來當然可以,但無可否認實在太煩了,而煩,亦自然代表較易出錯。究竟有沒有什麼方法可以將情況整齊地表達出來呢?
日常生活中,有一種表達方法,很值得參考,就是馬經表達「連贏」賠率的列表法。由於「連贏」是要預測單一賽事的冠軍和亞軍馬匹,因此會是兩個馬匹號碼互相配搭,例如「一號馬匹」搭「六號馬匹」,情形就像2粒骰的點數,「一點」加「六點」。
由「馬經作圖法」可以將擲兩粒骰的情況歸納如下:
每一格分別代表一個情況,例如橙色的格子代表「啡色的骰子五點,綠色的骰子三點」。 由此可見,擲2粒骰總共有36個可能結果。換言之,將蛋糕切成36份。
如問擲得總點數為10的機率,使用「馬經作圖法」答案一目了然:
非常明顯,共有3個格子,是兩骰點數相加為十(分別是(4,6)、(5,5)和(6,4))因此這三十六胞胎,現在有三胞胎說要吃蛋糕了,在「36份之」中吃了「3」份,答案是「36份之3」( )。(試利用公式把它轉成%吧!)
值得留意的是,這招「馬經作圖法」有一個值得每次使用之前都要小心思索的地方:
試想想,現有6張卡,分別畫了骰子的6面,現在你隨機抽取兩張,請問2張卡的點數相加為十的機率是多少?
很多人會照舊作答「36份之3」,原因是問題只是將骰子變成卡片,情況不甚改變,而且,使用「馬經作圖法」會得出了一幅相同的列表:
可惜這是錯的,答案錯,列表也是錯的,錯在算少了一著:擲骰子可以擲到相同數字,例如2粒骰都是一點,但抽卡並不能抽到相同數字呢!卡片只得1張,你怎樣也不能抽到2張都是一點。因此,列表應修正如下:
灰色代表根本不可能發生的情況,即不存在的胞胎。根據這個修正後的列表,蛋糕應平分為30份,而不是36份。符合相加為十的結果,亦不是3個,而是2個,因為根本沒可能抽出2張都是五點的卡片。有見及此,修正後的答案為「30份之2」( )。(試利用公式把它轉成%吧!)
3. 樹狀圖(Tree Diagram):兩次或以上隨機事件
雖然列表可以將可能性整齊地列出來,但列表也有它的局限之處,就是只能解決兩次隨機事件。如有三次或以上隨機事件,則要靠樹狀圖了。
以擲毫為例,如連擲三枚硬幣,擲得至少一次公的話,你便可以獲得8000元,這個遊戲值得花5000元去玩嗎?
首先,你得知道勝出這賭局的機率,即擲三枚硬幣能夠擲得至少一次公的機率。由於這涉及三次隨機事件,因此無法使用列表法,非用樹狀圖不可:
樹狀圖就像旅行路線圖,每一條路都是一個行程,每一個行程就是每一個可能性,不妨逐個寫出來看看:
由圖所示,這年遊戲總共有8個結局,而當中有7個結局能使你獲得8000元獎金,由此使用「分蛋糕」概念,你勝出遊戲的機率是8份之7,換算成百分率,即87.5%。
賠率則這樣計算:以5000元當作1注,如得勝則淨贏3000元,即贏3000÷5000注,又即0.6注。因此,你若參與這個賭局,你的EV = 0.6 × 87.5% - 12.5% = 40%,是一個正數。長賭下去,你將會獲取40%的純利,當然值得參與賭局。
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杜氏數學 Herman To Math 考試戰績:
A ── 會考 Math 數學
A ── 會考 Additional Math 附加數學
A ── 高考 Pure Math 純粹數學
A ── 高考 Applied Math 應用數學
5** ── DSE Math 數學
5** ── DSE M1 數學延伸部分(一)
5** ── DSE M2 數學延伸部分(二)
A ── IAL Core Math 1 2
A ── IAL Core Math 3 4
A ── IAL Further Pure Math 1
A ── IAL Mechanics 2
A ── IAL Mechanics 3
A ── IAL Statistics 1
A ── IAL Statistics 2
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精選系列節錄:
《賭Sir數學戒賭》糸列
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6/29更新後一抽
單看數量的話還不錯XD
官方機率虹卡1.5%
抽出來比期望值高了一些
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喜歡就按個追隨吧!
你好,我是羽根( 〱 ゝω・)
隨心所欲的玩著遊戲,喜歡滿口正經的胡說八道。
希望能藉由玩遊戲跟胡說八道
給大家在這充滿壓力的鬼島生活思考上能有更多的彈性。
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抽卡機率期望值 在 [閒聊] 抽數期望值計算機- 看板FATE_GO - 批踢踢實業坊 的必吃
2022/12/10 11:32 更新:已排除了溢位問題,抽數設定無限大應該都可以正常運行
----------------------寫在前面----------------------
1. 本文含有大量數學算式,範圍涵蓋條件機率、二項式定理等數學觀念。
若對數學有強烈過敏或排斥反應,建議直接END看結論或是左轉離開。
2. 本文不含任何統計學觀念,完全只有機率。
3. 本文不考慮任何因抽卡玄學帶來的機率變動影響,也一概不討論玄學對機率之影響。
4. 文末提供之工作表在使用上很簡單,完全不知道這篇在講什麼也可以快樂(?)使用。
5. 本文忽略保底影響。
6. 本文為了計算方便,會將抽卡行為理想化,請自行斟酌下修實際機率。
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大家好,無聊的數學家又來荼毒......分享一些有趣東西給大家了
這件事情本來是一個單純想法
「單抽中PU五星的機率是0.008,那是否1000抽就可期望抽中8隻PU五星?」
「實際上,1000抽中8隻以上PU五星的機率有多少?」
對於一個無課/福袋課玩家而言,石頭是有限的。
一年從營運收到的免費石,可能是幾百~一千多抽的程度。
那麼無課玩家就會想知道:
1. 假如我在一年內想抽到X個五星,用現有的抽數,是否太樂觀了?
2. 我總共有Y抽,在目前的卡池抽到我想要的角色的機率有多少?
3. 一年過去了,我抽到了Z個五星,算是哪一個大洲的人?
以下問題將會一一解答,並提供計算機,大家可以自己算。
(不想看數學的可以END了)
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一切問題從簡單的範例開始。
假如我們用一個紅白球箱子來模擬卡池。
箱子內有4個紅球,1個白球。
抽中紅球算中獎(真容易中獎),抽完球放回箱中。
那麼抽中紅球機率=4/5=0.8,抽中白球機率=1/5=0.2。
假如只抽1次,抽中紅球機率自然就是0.8。
抽2次的話就開始有趣了,根據結果,會有四種情形:
P(紅紅) = 0.8*0.8 = 0.64
P(紅白) = 0.8*0.2 = 0.16
P(白紅) = 0.2*0.8 = 0.16
P(白白) = 0.2*0.2 = 0.04
當然 0.64 + 0.16 + 0.16 + 0.04 = 1。
抽中兩紅的機率,是P(紅紅) = 0.64。
抽中兩白的機率,是P(白白) = 0.04。
一紅一白的機率,是P(紅白)+P(白紅)=0.16+0.16=0.32。
由於抽中順序不影響其最終機率,所以通常會合併看待。
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讓我們用另一種觀點來看待此事。
下面是一個簡單的算式:
(0.8+0.2)^2
我們當然知道這個答案是1,因為0.8+0.2=1,
且1不管自乘幾次,答案都是1。
但是我們假如直接展開算式,就可以發現與上面的紅白球機率對應:
(0.8+0.2)^2
= 0.8*0.8 + 0.8*0.2 + 0.2*0.8 + 0.2*0.2 = 1。
而(0.8+0.2)^3的機率,也正好與抽樣三次的情況對應:
(0.8+0.2)^3
= 0.8*0.8*0.8 + 0.8*0.8*0.2 + 0.8*0.2*0.8 + 0.8*0.2*0.2
+ 0.2*0.8*0.8 + 0.2*0.8*0.2 + 0.2*0.2*0.8 + 0.2*0.2*0.2
= P(紅紅紅) + P(紅紅白) + P(紅白紅) + P(紅白白)
+ P(白紅紅) + P(白紅白) + P(白白紅) + P(白白白)
= 1。
於此可以類推,抽1000次的機率分布可以由
(0.8+0.2)^1000
展開得出。
可是單純展開仍然無法減少我們的工作,
所以到了本文另一主角:二項式定理出場。
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二項式定理
(x+y)^n 可以展開為 C(n,k)*x^k*y^(n-k) 的級數和。
礙於數學公式不好在批踢踢上打出來,直接引用wiki截圖:
Ref: Wiki二項式定理條目
https://reurl.cc/10keeG
簡單用上面的例子類推
(0.8+0.2)^3
= C(3,0)*(0.8)^3*(0.2)^0
+ C(3,1)*(0.8)^2*(0.2)^1
+ C(3,2)*(0.8)^1*(0.2)^2
+ C(3,3)*(0.8)^0*(0.2)^3
= 1*(0.8)^3
+ 3*(0.8)^2*(0.2)
+ 3*(0.8)*(0.2)^2
+ 1*(0.2)^3
= 1*P(三紅) + 3*P(兩紅) + 3*P(一紅) + 1*P(無紅)
= 1。
那麼我們把中獎機率換成代數,當抽1000次時,就會變成
(不中+中)^1000
= C(1000,0)*P(不中) +
C(1000,1)*P(中一個) +
C(1000,2)*P(中兩個) +
C(1000,3)*P(中三個) +
... +
C(1000,1000)*P(全中)
至此,準備工作完成。
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回到原本問題
1000抽中8隻以上PU五星的機率有多少?
此機率可以看成
P(1000抽中8隻以上PU五星)
= 1 - P(1000抽中0~7隻PU五星)
= 1 - [ C(1000,0)*P(不中) +
C(1000,1)*P(中一個) +
C(1000,2)*P(中兩個) +
... +
C(1000,7)*P(中七個)]
至於 C(1000,N)*P(中N個) 怎麼算?
假如1000抽中1個,表示另外999次都不中
機率就是 C(1000,1)*(抽中)^1*(不中)^999
中二就是 C(1000,2)*(抽中)^2*(不中)^998
中三就是 C(1000,3)*(抽中)^3*(不中)^997
...
以此類推。
完整算式列一下
P(1000抽中8隻以上PU五星)
= 1 - P(1000抽中0~7隻PU五星)
= 1 - [ C(1000,0)*P(不中) +
C(1000,1)*P(中一個) +
C(1000,2)*P(中兩個) +
C(1000,3)*P(中三個) +
C(1000,4)*P(中四個) +
C(1000,5)*P(中五個) +
C(1000,6)*P(中六個) +
C(1000,7)*P(中七個)]
= 1 - [ C(1000,0)*(抽中)^0*(不中)^1000 +
C(1000,1)*(抽中)^1*(不中)^999 +
C(1000,2)*(抽中)^2*(不中)^998 +
C(1000,3)*(抽中)^3*(不中)^997 +
C(1000,4)*(抽中)^4*(不中)^996 +
C(1000,5)*(抽中)^5*(不中)^995 +
C(1000,6)*(抽中)^6*(不中)^994 +
C(1000,7)*(抽中)^7*(不中)^993]
再把實際機率: 抽中=0.008,不中=0.992 代入算式中
大功告成了,算式裡面已經沒有任何未知數了。
於是我們可以把以上過程編進Google工作表中,
然後填上中獎機率與抽數,得出想要的結果。
---------------END請回到這裡看結論---------------
於是乎,經由工作表的努力,得出的結果如下圖
查表可以得知 P(1000抽中8隻以上PU五星) = 54.76%。
也就是說如果你的運氣是排名前54.76%的玩家,
你在任何卡池加總丟1000抽,可以得到8隻以上的PU五星。
(一半以上的玩家可以期待,1000抽中8隻以上PU五星呢)
如果連抽歪五星也想計入呢?把中獎率從0.008調成0.01即可。
另外這個表格也可以計算單個卡池的期望值
假如你想抽奧伯龍池,準備了200抽,
想知道這樣抽中寶1~5的機率有多少
把機率設為0.008,抽數設為200即可。
工作表如下,請自行另存副本/下載取用。
https://reurl.cc/7jbRk9
另外我的公式有寫活,如果覺得中10隻太少想計算更多隻,
選取最後一行往右拖拉即可。
----------------------寫在最後----------------------
1. 此表格有理想化的地方,
在於一年內玩家能領的石頭不是一開始就能領到,而是依時間增加的。
所以途中抽到一半沒石頭的情況,本表無法顧及。
但是判斷單個卡池的期望值不受此影響,可以放心使用。
2. 此表格可套用於其他遊戲卡池,如果該卡池的機率公正的話。
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在討論機率的時候,我們是不討論抽樣方式的
因為不同的抽樣方式會導致不同的機率結果
擅自想像賭場的出貨規則,也是許多賭徒賠得血本無歸的主要原因
沒有人會在絕望的情況下還加注,大輸特輸
賭徒會大輸特輸的原因,往往是因為他自以為掌握了賭場的潛規則
福本伸行的<賭博墮天錄>有很傳神的描述,推薦大家看看
(就是那個給開司一瓶啤酒的漫畫續篇啦,不清楚有沒有真人版)
所以上面那個說法除非拿拆包程式碼證據出來,不然我就當在雲了
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而且這個說法如果為真,那就恐怖了
因為這邏輯等價於抽後不放回的機率模型
每一抽的機率都在跳動,絕對不是表定的0.8%
(基本上如果有程式這樣寫,可以試著告告看遊戲公司XD)
然後取後不放回的卡池程式碼寫起來,比取後放回還麻煩
取後放回其實就直接套個多層亂數就好了,一條式子解決
取後不放回要構建一個鴿籠卡池,還要一段時間洗掉重建一個鴿籠卡池
大量的資料更迭也會造成系統多餘負擔,真的有工程師這樣寫,我倒想看看
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另外一點是,就算此說法屬實,玩家也沒有較佳策略
因為營運仍然有許多方式可以解決此問題
首先你要保證,卡池的時間區段,是很現實可以操作的大小
如果時間區段1毫秒,那時間內玩家抽卡次數太少,
就算卡池是鴿籠,帶來的機率波動也小
1000個裡面有8個中獎但只有一個人抽,正好跟機率一樣
如果時間區段1個月,那所有人都在同一區段內抽卡
營運如果做個巨大鴿籠,比如1000億裡面有8億中獎
那就算1個月過去了有10萬個人中獎,對鴿籠的機率影響也是微乎其微
(8億-10萬)/(1000億-10萬) ~ 0.8% 一樣沒問題
所以假如營運調低換池時間週期,或是調高池的總量
都可以解決問題
用二十一點的說法,第一種就是玩一把就換一副牌,第二種就是用一百副牌的卡堆
都能有效的遏止玩家算牌,<決戰二十一點>也是老電影了啊
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最後用個小小機率問題,說明何謂抽樣方法影響機率,來做個結論吧
這是一題經典題:
在一個圓內任意選一條弦,
這條弦的弦長,大於這個圓的內接等邊三角形的邊長的機率是多少?
這個問題根據不同的取樣方法,至少有三種以上的答案:
1. 在圓周上隨機選兩點,此兩點連成弦,機率是1/3。
2. 在圓內畫一條直徑,在直徑上選一個點畫垂直於直徑的線為弦,機率是1/2。
3. 在圓內選一點,畫出此點與圓心連線的垂直線為弦,機率是1/4。
這是著名的<伯特蘭悖論>,可以參見Wiki:
https://reurl.cc/6Lb4y6
如果看過葛登能(Martin Gardner)的著作,就會知道好玩的數學其實也是很多的
... <看更多>