关于赌博的概率分析--Random Walk

如果Alice与Bob玩一种公平的赌博游戏(即大家赢的概率都是1/2),每次大家都拿一元钱出来,然后抛硬币,出现正面Alice赢一元,否则输一元,直到某一方的赌资输完,或者Alice赢够了她想吃雪糕的钱。如果Alice总共有n元,Bob有m元,那么,Alice赢得n+m元的概率是n/(n+m)。很显然,如果可怜的Bob只有10元,而Alice有100元,Alice会有很大的概率能吃上一个10元钱的雪糕,概率大概是100/110 = 0.9 。如果Bob有20元,Alice依然以0.83以上的大概率赢得游戏。

Bob手拿20元如果不耍滑头是没办法赢的,所以,他在硬币上做了一点点手脚,使得Alice赢的概率不再是1/2,而是0.45。毕竟做手脚也不能太过分,否则很容易被发现。请问,这时候Alice赢的概率有多大?

看上去,概率改变不大,而且Alice的赌资相对大,就算没有0.8的大概率也应该有0.7的概率,就算是0.5以上的概率也是赢面很大。可惜,事实并非如此!

给几个记号如下:n是Alice的赌本,T是Alice游戏结束时的总资本。即,如果Alice原本有100元,n = 100;如果她赢了20元,T = 120。p是Alice赢一次抛币的概率,q = 1 - p,是Bob赢的概率。记r = q/p,此时Alice赢的概率是:Pr[Wins] = (r ^n - 1) / (r^T - 1)

不难计算,在n = 100,T = 120,p = .45,q = .55时,Pr[Wins] = .018 。Alice基本输定了!

即使Bob只有10元,他都会赌,因为此时Alice依然只有0.13的概率赢得游戏。

再来一个实例:在n = 100,T = 120,p = .49,q = .51时,Pr[Wins] = .44 。在概率改变一点点的时候,Bob依然有很大的赢面。

结论:在赌场赌博赢钱的概率非常非常小。

Pr[Wins] = (r ^n - 1) / (r^T - 1) 这个结论如何得出?敬请期待下学期《在人工智能时代面向信息时代的计算机高等扯淡数学》的内容:Random Walk。大概会有两种证明方法......

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