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今晚就要出最后的商品了,如果是两件那就是十一件商品全部上架,如果是一件那就是少一件上架,符合我之前的数学期望预测上十件(给自己贴个金先)
参考意义不大,因为方便计算简化了很多条件,反正最后一天了大家价都已经出的差不多了,只贴一下数学运算和数学期望。
话不多说,先把规则简化一下。
十一件商品先去掉诅咒减半和唯一,剩下九件商品先假设价值相等,每件商品取得的概率为0.25,未取得的概率为0.75,以便后续进行二项分布的计算。
将这九件商品进行 伯努利试验 分别得到取得九件,八件一直到一件也没有取到的概率。
由于假设每件商品价值相当,那么显然取得商品越多的人的剩余资金越少,可以简单的直接从后往前排。
具体数值可以根据上面计算公式按计算器,九次实验的系数是1,9,36,84,126,126,84,36,9,1
matlab仿真代码如下:
- p = 0.25;
- n = 9;
- x = zeros(1,n);
- h = zeros(1,n);
- x(1) = (1-p)^n;
- for k=1:n
- x(k+1) = nchoosek(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k)
- end
- for i=1:n
- for j=1:i
- h(i) = h(i)+x(j);
- end
- end
- figure(1);
- plot(x,'- .');
- figure(2);
- plot(1-h,'- .');
复制代码至少购买N件数的人群占比
购买N-1件数的人群占比
简而言之,至少取得四件商品的人是占16%,至少取得三件商品的人是占39%
结论就是在相同价并且购买率随机的情况下,如果买了四件及以上的商品就危险了。
当然实际活动首先商品价格不统一,再加上有好些人全价拿下钻石,有人溢价拿到的商品等等,这些实在是没法算(或者是我太菜)
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