背景:私の友人は、ホッケーのプレーオフの結果を予測しようとする趣味を持っています(私が想像するように)。彼は各対戦で勝ったチームと勝つために必要なゲームの数を推測しようとします(NHLホッケーに慣れていない人のためにシリーズは7のベストによって決定されます)。今年の3ラウンドのプレー(7試合中8 + 4 + 2 = 14ベスト)後の彼の記録は、勝ったチームでは7正解/ 7不正解、ゲーム数では4正解/ 10不正解です(彼はゲーム数のみを正解と見なしています)
彼はチームの質問を盲目的に推測するのに勝るものはありませんが、確率を仮定すると、オッズを大幅に上回っていると冗談を言うことになりました。 4、5、6、または7のゲームシリーズの場合は同じです(12.5%の成功率を期待します。彼は28.5%です)。
これにより、考えられる各数のオッズは実際にはどのくらいか疑問に思いました。私はそれを解決したと思いますが、私のアプローチの一部は大きな紙に力ずくで走り書きすることだったので、いくつかのルーズエンドを縛りたいと思います。私の基本的な仮定は、すべてのゲームの結果はランダムであり、各チームが勝つ確率は$ \ frac {1} {2} $であるということです。
私の結論は次のとおりです:
$$ \ rm P(4 \; games)= \ frac {2} {2 ^ 4} = 12.5 \%\\ P(5 \; games)= \ frac {8} {2 ^ 5} = 25 \% \\ P(6 \; games)= \ frac {20} {2 ^ 6} = 31.25 \%\\ P(7 \; games)= \ frac {40} {2 ^ 7} = 31.25 \%$$
4つのゲームシリーズは$ \ frac {2} {2 ^ 4} $の確率を持つべきであるという考えに基づいて分析を導きました。これは、4つのコインを裏返して4つを獲得する確率に似ています。頭または4つの尾。分母はそこから理解するのに十分簡単でした。与えられたゲーム数の結果の「合法的な」組み合わせの数を数えることによって分子を取得しました(シリーズは5ゲーム後に決定され、最後の2ゲームはプレイされないためWWLWWLLは違法です):
Possible 4 game series (2): WWWW LLLL Possible 5 game series (8): LWWWW WLLLL WLWWW LWLLL WWLWW LLWLL WWWLW LLLWL Possible 6 game series (20): LLWWWW WWLLLL LWLWWW WLWLLL LWWLWW WLLWLL LWWWLW WLLLWL WLLWWW LWWLLL WLWLWW LWLWLL WLWWLW LWLLWL WWLLWW LLWWLL WWLWLW LLWLWL WWWLLW LLLWWL Possible 7 game series (40): LLLWWWW WWWLLLL LLWLWWW WWLWLLL LLWWLWW WWLLWLL LLWWWLW WWLLLWL LWLLWWW WLWWLLL LWLWLWW WLWLWLL LWLWWLW WLWLLWL LWWLLWW WLLWWLL LWWLWLW WLLWLWL LWWWLLW WLLLWWL WLLLWWW LWWWLLL WLLWLWW LWWLWLL WLLWWLW LWWLLWL WLWLLWW LWLWWLL WLWLWLW LWLWLWL WLWWLLW LWLLWWL WWLLLWW LLWWWLL WWLLWLW LLWWLWL WWLWLLW LLWLWWL WWWLLLW LLLWWWL
分子を導出するための非ブルートフォースの方法は何ですか?再帰的な定義があるかもしれないと思っているので、$ \ rm P(5 \; games)$は$ \ rm P(4 \; games)$などで定義できます。または、$ \ rm(probability \; of \; at \; less \; 4/7 \; W)\ times(probability \; of \; legal \; commentation \; of \; 7 \のような組み合わせが含まれる場合があります。 ; results)$ですが、私は少し行き詰まっています。最初は$ \ left(^ n_k \ right)$に関するいくつかのアイデアを考えましたが、結果の順序が重要でない場合にのみ機能するようです。
興味深いことに、別の相互の友人が、プレイした7つのゲームシリーズ(NHL、NBA、MLB 1905-2013、1220シリーズ)に関するいくつかの統計を引き出し、次のことを思いつきました。
4 Game Series - 202 times - 16.5% 5 Game Series - 320 times - 26.23% 6 Game Series - 384 times - 31.47% 7 Game Series - 314 times - 25.73%
それは実際にはかなり良い一致です(少なくとも私の天文学者の観点からは!)。不一致は、各ゲームがどちらかのチームの勝利に偏っていた結果に起因すると思います(実際、チームは通常、最初のラウンドでシードされるため、主要な予選チームがほとんど予選を通過していないチームをプレーします。 2位は最後から2番目に再生され、以下同様に続きます…そしてほとんどのゲームは最初のラウンドにあります。
コメント
- 特にありませんCV.SEでアクティブであるため、タグの付け直しが少し必要になる場合があります。
回答
チームがゲームNで[シリーズ]に勝つには、最初のN-1ゲームのうち正確に3つ勝ったに違いありません。ゲーム7の場合、$ \ binom {6} {3} = 20 $の方法があります。ゲーム7の2つの可能な結果、および勝つことができる各チームの20の可能な勝利の組み合わせ、つまり40の可能な結果。 Nゲームシリーズの場合、7つのベストシリーズで終了します。 Nゲーム、可能性の数は$ 2 \ binom {N-1} {3} $です。
実際、順序は関係ありません。あなたはすでにプレイしたゲームの数を与えられています。最後のゲームのみが重要であり、勝者は任意の順序で3回前に勝つ必要があります。
コメント
- Nゲームシリーズの場合' $ 2(^ {N-1} _ {{\ rm floor}(N / 2)})$、またはそのようなものですか?奇数のゲームがあると仮定すると、それは理にかなっているだけです。
- 私は、ベスト7でプレイされるゲームの数としてNを使用していました。例えば。 N = 4の場合、$ 2 \ binom {3} {3} = 2 $は、シリーズが4つのゲームで終了する可能性のある方法の数を示します。すなわち。チームごとに、3つのゲームから3つの勝利を選択する方法の数。
- はい、Nゲームで決定されるMゲームシリーズの可能性は$ 2 \ binom {N-1} { \ mathrm {floor}(M / 2)} $。これは、'が偶数のゲームであり、タイのシリーズが決定されていると見なされない場合でも機能します。
- 現実的になる場合は、各ゲームの各チームの勝利は0.5であってはなりません。一例として、ホームアイスアドバンテージがある可能性があります。
- @MichaelChernick true、質問の最後の段落でこれに少し触れますが、後で調整できる開始点として0.5が妥当です。
回答
別の見方は二項分布です:x = 3(正確には3)が必要です 成功)n = 6(トレイル)であるため、ゲームに勝つ確率が.5(両方のチームが同じようにリクレイ)である場合、二項分布はP(x = 3)= 6C3 *(。5)^ 3 *(。6 )^ 3 = .3125これは、7つのゲームシリーズに行く確率が31.25%であることを意味します。 そして、7番目のゲームで勝つ確率は、負の二項分布に従います。トレイルの数= 4の成功で7、7-1 C 4-1 *(。5)^ 3 *(。5)^ 4