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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:クーポンコレクターの問題の漸化式)
クーポンコレクターの問題の漸化式とコンプリートの確率
このQ&Aのポイント
- クーポンコレクターの問題の漸化式とは、ある食玩についているおまけをn種類全部コンプリートする確率を求める式です。
- おまけがx個そろう確率をp(y:x)と表すと、p(1:1)=1、p(y:1)=0(yが1以外のとき)、p(1:x)=(1/n)^(x-1)、p(y:x)=p(y-1:x-1)*(n-y+1)/n + p(y:x-1)*y/n となります。
- n種類を全部コンプリートするまでの平均の買う回数(期待値)E(n)は、E(n)=n(1/1+1/2+1/3+…+1/n) となります。
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具体的に確率p(y:x)から平均を求めようとすると、ちょっとわからなか ったのですが、平均を求めるだけならば、確率関数が具体的に求められ なくても導く方法はあります。 御参考として、それを書きます。 Nをn種類得るまでの必要な回数、Xiをi-1種類持っている状態で、次の 新しいi種類目を得るまでに要した回数とします。 すると、N=X1+X2+X3+…+Xnとなります。 i-1種類持っている状態で、次に買って新しいi種類目を得る確率は、 pi=(n-i+1)/nであり、従って、新しいi種類目を得るまでに要する 回数がk回である確率はP(Xi=k)=pi・(1-pi)^(k-1)(幾何分布)なの で、 E(Xi)=Σ(k≧1)k・P(Xi=k)=Σ(k≧1)k・pi・(1-pi)^(k-1) =pi・1/pi^2=1/pi=n/(n-i+1) となります。 従って、 E(N)=E(X1)+E(X2)+E(X3)+…+E(Xn) =n/n+n/(n-1)+n/(n-2)+…+n/1 =n(1/n+1/(n-1)+1/(n-2)+…+1/1) が出ます。 このように、確率変数を分解して平均を求めることはよくやります。 特に、確率関数を求めることが難しい時や、求まっても複雑なとき とか。 二項分布もベルヌーイ分布の和に分解できるのも似ていますね。