- こちらやこちらで、バースデイ・パラドクスとか、日の確率が均等でないときへの拡張のことなどを書いている
- 「同じタイプが出現しない確率」を式で書くとどうなるかをやってみる(少ない人数で)
- という確率
- 人がいる
- 4人がすべて異なるタイプである確率は?
- のとき
- のとき
- のとき
- 2人までのタイプを確認して、すでにその2人が同じタイプの場合はもう考える必要がないから、2人目までは別のタイプだった場合を考える。3人目がすでにわかっている2人のタイプと同じなら、NGだし、異なればOK
- 例えばのうち、がNG
- もしくはが先の2人で、3人目がかならNG
- したがって、
- 結局、
- 書き換えて
- のとき
- 同様にはの部分はもう考えなくてよいからそれ以外の部分を考える
- はじめの3人がだったとき4人目がこの3タイプのどれかだったらNG
- はじめの3人がこの3タイプのいずれかである確率はである
- NGになるのは
- これはとなるから
- 結局
- したがって
- 書き換えて
- 式を並べると
- Rで検算、n=4の場合
k <- 5
p <- runif(k)
p <- p/sum(p)
library(gtools)
cmb <- combinations(k,3)
P <- rep(0,length(cmb[,1]))
for(i in 1:length(cmb[,1])){
P[i] <- prod(p[cmb[i,]])
}
sum(P)*factorial(3)
1-3*sum(p^2)+2*sum(p^3)
1-3*sum(p^2)+2*sum(p^3)-3*sum(p^2)+3*2*sum(p^3)-3*2*sum(p^4) +3*(sum(p^2))^2
1-6*sum(p^2)+8*sum(p^3)-6*sum(p^4) +3*(sum(p^2))^2
cmb <- combinations(k,4)
P <- rep(0,length(cmb[,1]))
for(i in 1:length(cmb[,1])){
P[i] <- prod(p[cmb[i,]])
}
sum(P)*factorial(4)