→ gghh:我的计算结果，case3的var还是比较高啊 04/16 12:58
→ gghh:你是怎算var的？ 04/16 13:00
还好我的统计学老师不常请假
Var(X)=E(X^2)-E(X)^2
Outs 0 1 2 3 4 5+ E(X) Var(X)
1st_2nd 0 0.359 0.219 0.165 0.127 0.07 0.059 1.50 2.35
2nd_3rd 1 0.305 0.285 0.218 0.101 0.053 0.038 1.43 1.83
2nd_3rd 0 0.144 0.249 0.307 0.147 0.079 0.074 1.99 1.95
依你说的是看Var(X)不是看E(X)
所以不是0出局2,3垒有人时, 先自杀1个来降低Var(X)吗?
※ 引述《RogerWaters (希望你在这里)》之铭言：
: : 一般来说，机率高不就是因为var低吗？
: 谁说在统计学上机率高就是variance低, 就说你误解原文的意思...
: 就单纯是Run Frequency Table上, 0 out 1,2垒有人得一分机率低于1 out 2, 3垒有人
: 请看Tom Tango提供的1999-2002的run frequency table上的资料
: Outs 0 1 2 3 4 5+
: 1st_2nd 0 0.359 0.219 0.165 0.127 0.07 0.059
: 2nd_3rd 1 0.305 0.285 0.218 0.101 0.053 0.038
: 2012的资料应该也差不了多少
: 得1分的机率1出局2,3垒有人硬是比0出局1,2垒有人多出了6.6%
: 当然这里刚好是1出局2,3垒有人比0出局1,2垒有人的variance要低。
: 但如果你说的成立的话那
: Outs 0 1 2 3 4 5+
: 2nd_3rd 0 0.144 0.249 0.307 0.147 0.079 0.074
: 2nd_3rd 1 0.305 0.285 0.218 0.101 0.053 0.038
: 0出局2,3垒有人的Variance也比1出局2, 3垒有人的Variance要高
: 那岂不是为了较低Variance, 0出局2,3垒有人先自杀1个来增加赢的机会...
: 那你会不会比西瓜还西瓜啊????????