おまけを10種類揃えるには?
- おまけが全部で25種類の、とあるお菓子がある
- 一個税込143円である
- 25種類中欲しいのは10種類
- 1種類目が当たる確率は
- 2種類目が当たる確率は
- …
- 10種類目が当たる確率は
- 一般に、確率のものを引き当てるために必要となる購入回数の期待値はである(幾何分布)
- よって10種類コンプリートするためには平均で
回購入すれば良い。これを計算すると、
f <- function(x,N){
p <- (1:x)/N
sum(1/p)
}f(10,25)
[1] 73.22421
約73回購入することとなる。金額に換算すると143×73 = 10,471円となる。
1万円札と500円玉を握りしめて大人買いすれば10種類コンプリートできるかもしれない。
幾何分布の復習
- 確率変数が幾何分布に従うとする。
- ここでは成功確率、とする。
- 確率質量関数は
- つまり回連続で外れを引いて回目で初成功するような確率である
- 確率母関数はである
- 確率母関数を使うと、期待値がとなる
- この期待値は「回外れを引いて回目で初成功する」ときのに関する期待値である
- つまり、初成功する回"目"の期待値はにを足して となる。
おまけを25種類コンプリートするには?
では、1種類コンプリート・2種類コンプリート・…・25種類コンプリートにかかる平均購入回数は?計算すると
data.frame(
種類=paste(1:25,'種類')
,平均購入回数 = vapply(1:25, f, 0, N=25)
) |> kable()
種類 | 平均購入回数 |
---|---|
1 種類 | 25.00000 |
2 種類 | 37.50000 |
3 種類 | 45.83333 |
4 種類 | 52.08333 |
5 種類 | 57.08333 |
6 種類 | 61.25000 |
7 種類 | 64.82143 |
8 種類 | 67.94643 |
9 種類 | 70.72421 |
10 種類 | 73.22421 |
11 種類 | 75.49693 |
12 種類 | 77.58027 |
13 種類 | 79.50334 |
14 種類 | 81.28906 |
15 種類 | 82.95572 |
16 種類 | 84.51822 |
17 種類 | 85.98881 |
18 種類 | 87.37770 |
19 種類 | 88.69349 |
20 種類 | 89.94349 |
21 種類 | 91.13397 |
22 種類 | 92.27033 |
23 種類 | 93.35729 |
24 種類 | 94.39895 |
25 種類 | 95.39895 |
となる。
さて本当に幾何分布であっているのか?ということで、幾何分布に従う乱数を生成して確認する。
f2 <- function(nn,p){
mean( rgeom(nn,p)+1 )
}nn <- 1000
data.frame(
種類=paste(1:25,'種類')
,幾何分布の乱数で計算した平均購入回数 =mapply(f2,nn,(1:25)/25) |> cumsum()
) |> kable()
種類 | 幾何分布の乱数で計算した平均購入回数 |
---|---|
1 種類 | 25.2860 |
2 種類 | 37.6042 |
3 種類 | 46.1189 |
4 種類 | 52.3534 |
5 種類 | 57.3745 |
6 種類 | 61.5205 |
7 種類 | 65.1356 |
8 種類 | 68.2428 |
9 種類 | 70.9967 |
10 種類 | 73.4832 |
11 種類 | 75.7831 |
12 種類 | 77.8665 |
13 種類 | 79.7682 |
14 種類 | 81.5705 |
15 種類 | 83.2414 |
16 種類 | 84.7918 |
17 種類 | 86.2650 |
18 種類 | 87.6587 |
19 種類 | 88.9822 |
20 種類 | 90.2273 |
21 種類 | 91.4115 |
22 種類 | 92.5498 |
23 種類 | 93.6351 |
24 種類 | 94.6796 |
25 種類 | 95.6796 |
となる。だいたいあっている。
参考文献:
www.bandai.co.jp