假设A队和B队正在进行一系列游戏,第一个 赢得4场比赛的球队赢得了系列赛。假设A队有55% 赢得每场比赛的机会以及每场比赛的结果 独立的
(a)a队赢得系列赛的概率是多少?发表 准确的结果并通过仿真验证
(b)预计的比赛次数是多少?确切地说 通过仿真验证了该方法的有效性
(c)A队预计的比赛次数是多少 赢得系列赛?给出了精确的结果,并通过仿真进行了验证
(d)现在假设我们只知道A队更有可能获胜 每个游戏,但不知道确切的概率。如果最 可能玩的游戏数是5,这意味着什么 A队赢得每场比赛的概率是多少
这就是我所做的,但没有得到它…需要一些输入。多谢各位
import numpy as np
probs = np.array([.55 ,.45])
nsims = 500000
chance = np.random.uniform(size=(nsims, 7))
teamAWins = (chance > probs[None, :]).astype('i4')
teamBWins = 1 - teamAWins
teamAwincount = {}
teamBwincount = {}
for ngames in range(4, 8):
afilt = teamAWins[:, :ngames].sum(axis=1) == 4
bfilt = teamBWins[:, :ngames].sum(axis=1) == 4
teamAwincount[ngames] = afilt.sum()
teamBwincount[ngames] = bfilt.sum()
teamAWins = teamAWins[~afilt]
teamBWins = teamBWins[~bfilt]
teamAwinprops = {k : 1. * count/nsims for k, count in teamAwincount.iteritems()}
teamBwinprops = {k : 1. * count/nsims for k, count in teamBwincount.iteritems()}
好的,这是让你开始的想法和代码
这是我认为是Negative Binomial Distribution,这是很容易实现的,并计算出最受欢迎和处于劣势的概率
有了这些代码,就定义了一整套事件,概率之和正好为1。因此,您可以:
模拟代码为多个事件和单事件模拟器添加了计数器。到目前为止,它的概率似乎与 负二项公式
代码,Python 3.8 x64 Win10
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