まず、確率100%のパラドックス
まず、ゲームを定義します。
あなたは0円持っています。そしてとあるゲームをしようとしています。
そのゲームとは、くじを引き
当たり⇒1円貰う 外れ⇒-1円貰う というもの。
まあ私はこういう方法を考えました。
1回試す。当たりならゲームをやめる。外れならもう一回
そして合計の得>合計の損になった時点でやめる。
まずn回試した時を考えて行きますが、まあ2n+1回目までに得している確率は、
カタラン数を用いて1-$\frac{4n+2!}{ 2n+1!^{2}(2n+2) 2^{2n+1} }$
$ \lim_{n \to \infty}1-\frac{4n+2!}{ 2n+1!^{2}(2n+2) 2^{2n+1} } =1$なので確率100%
期待値∞のパラドックス
$\lim_{n \to \infty}$$\sum_{k=1}^{n}$$\frac{1}{ 2^{k} }$$2^{k-1}$=期待値=∞
期待値∞のパラドックスは
サンクトペテルブルクのパラドックスとして有名ですが、
最初のパラドックスと比べてみると
,,,,,,,,,,,,,,,,,, | 期待値 | 確率 |
---|---|---|
確率100%のパラドックス | 0 | 100% |
期待値∞のパラドックス | ∞ | 50% |
期待値・確率で観れば、
確率100%のパラドックスは期待値は普通だが、確率は100%
期待値∞のパラドックスは確率は普通だが、期待値が∞
どちらも$$\lim_{n \to \infty}$$でこのような結果
このことを考えるとこの二つは同じ部類のパラドックスであり、
正反対の性質をもっているという点で、とても素晴らしいと思いました。
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