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假设有个游戏,你可以无偿获得五千元,但有百万分之一的几率会当场毙命。那么你会玩多少次游戏? 第1页

     

user avatar   wen-yi-fei-31 网友的相关建议: 
      

这是个早有定论的问题,从上世纪70年代起,斯坦福大学的研究团队就对此进行了专门的研究。

百万分之一的死亡几率,学术上有一个专门的计量单位叫做micromort,记作μmt,构词法是英文micro(百万分之一)和mortality(致命)。

1 μmt = 百万分之一的死亡几率。

那么题主的问题其实就是

用1 micromort为代价换取5000元是否值得?

这里我可以直接回答你,对地球上绝大多数人来说,非常值得。这个游戏需要大玩特玩,玩到你财富自由为止。

即使在发达国家,市面上的 1 μmt价格远远没有到5000元这个量级。

英国交通部的预防致死性伤害价格(VPF Value for Preventing a Fatality)大约是160万英镑,也就是说,英国人1 μmt的市价大约是1.6英镑,约合十几块人民币。

美国政府的VPF更高一些,达到了620万美金,那么减少1 μmt也就花费6.2美金,约合四十多人民币。

由于人类对自己生命比较看重,降低micromort的接收意愿一般低于政府的支付意愿,根据医学决策的各类长期分析,美国人为了降低自己本人1 μmt所愿意支付的价格,在2009年大约是50美金。因此,5000元/μmt不论从任何角度看,都是极好的买卖。

实际上,我们每天都在承受一定量的micromort。

1 μmt的风险大约等于:

坐摩托车9公里

步行27公里

乘坐自行车16公里

乘坐汽车370公里

乘坐飞机1700公里

活在空气污染较高城市12小时


游泳一次的风险有12 μmt,打美式橄榄球一次约为20μmt,你出生第一天就承受了170μmt,而当你活到80岁,你只要每多活一天,就有423 μmt的风险。

攀登珠峰的风险为37932μmt;

随便评论女朋友的体重给你带来的micromort目测大约在七千多亿,上下浮动3.1 μmt。


你看看帅入膏肓的我,颜粉太多经常导致我呼吸不畅,每天出门都承受巨量的micromort,不还是坚强的生存了下来?

毕竟,在中国连A股都有人敢买,5000一次micromort题主大可以玩到尽兴为止,比996的风险小多了。


user avatar   luo-chen-26 网友的相关建议: 
      

汽车上的安全系统,就是这个游戏。

一款汽车,低配版30w,高配版增加了主动刹车/防抱死/侧气囊,40w。在十万分之一的车祸概率下,这10w块钱就是一条命的机会成本。

至于有多少人会玩这个游戏,你去查查汽车低配/高配的销量就知道了。


user avatar   lidayang 网友的相关建议: 
      

用R语言写了个程序模拟一下。

找来100个人,玩这个游戏,看看他们都能玩多少次。

当然,数字是随机的,每次结果都不一样。这里随便运行一次看看结果:

得到的值如下:

看起来很抽象,看看这100个人中的描述性分析数据:

>最小次数

[1] 10771

>最大次数

[1] 5308927

> 中位数

[1] 677303.5

做个图看看:

排序看看:

图中,最小值是10771次。

也就是说,在这100个人里面,最倒霉的那个人在玩过了1万多次后,不幸遇难了。

而最幸运的那个,可以连续玩530万次。

这100个人里面的中位数是67万多次,即有接近一半的人能玩70万次左右而不挂掉。

-----------------分割线-------------

# 假设这群人每个月想得到1万元

# 也就是说,这群人每个月玩2次,

# 看看这群人,大概都能玩多少年

> 最少年数

[1] 448.7917

>最大年数

[1] 221205.3

额,最早的在玩了448年后,会在玩游戏时当场毙命。最长的要玩22万年才game over。

看来,一般人没事。每个月1万,问题不大。

每个月一万,448年什么概念呢?我们熟悉的大明王朝1566发生在大概448年前左右。


还是有点抽象:

也就是一个人一直玩,正常挂掉了,把这个机会留个儿子继续玩,子子孙孙,一直到他孙子的孙子的孙子的,经过大约15代左右,才会因为玩着游戏发生人命案。注意,这是最倒霉的那个家伙。

如果最幸运的那个呢?额,221205年,

他可以玩22万年,什么概念呢?早期智人,生活于22万年前。如果这个游戏能一直作为传家宝传给下一代的话,那最幸运的那个把这个魔法传给下一代,那真是能子子孙孙一直传下去。也许到了某代,就要传给别人啦!因为一个家族的也很难保证在漫长的22万年内不灭灭亡呀!

-----------------分割线----------------------

贪婪点,每个月想拿10万,那每个月要20次才行呀!

# 假设这群人每个月想得到10万元

# 也就是说,这群人每个月要玩20次,

# 看看这群人,大概都能玩多少年

> 最短年数

[1] 44.87917

> 最长年数

[1] 22120.53

-----------分割线----------------------

#观察大家都在得到多少钱后game over的

>最少拿到的钱数

[1] 53850000

>最多拿到的钱数

[1] 26544630000

>中位数

[1] 3386512500

画个图看看


排序看看:

注意,图中最小值:53850000

最倒霉的那个,在拿到5000万后,(被动)离开了。

有兴趣学习一下R语言吧

-------------------分割线-------------------------

附源代码:

       # 你可以无偿获得五千元, # 但有百万分之一的几率会当场毙命。 # 那么你会玩多少次这样的游戏? # 知乎ID:DONT # https://www.zhihu.com/people/lidayang  # 生成一个向量,包含999999个"生",1个"死" live<-rep(c("生"),999999) dead<-c("死") r<-c(live,dead)  # 将上述r随机排序 i<-sample(1:1000000,1000000) rand<-r[i] # 测试"生/死"个数及"死"位置 # sum(rand=="生") # sum(rand=="死") # which(rand=="死") # rand[which(rand=="死")]   #开始游戏啦 gn<-10000000  #迭代次数 n<-100   #参与人数 money<-c() times<-c() for(i in 1:n){   game<-sample(rand,gn,replace = TRUE)   t<-which(game=="死")[1]   m=5000*(t-1)   times<-c(times,t)     money<-c(money,m) } # 看看这群人,大概都能玩多少次 times min(times) max(times) median(times) library(RColorBrewer) cn<-100 color<-brewer.pal(cn,"Set1") barplot(times,col = color) barplot(sort(times),col=color) # 假设一群人每个月想得到1万元 # 也就是说,这群人每个月玩2次, # 看看这群人,大概都能玩多少年 times min(times)/(2*12) max(times)/(2*12) # 假设一群人每个月想得到10万元 # 也就是说,这群人每个月玩20次, # 看看这群人,大概都能玩多少年 times min(times)/(20*12) max(times)/(20*12) #观察大家都在得到多少钱后牺牲的 money min(money) max(money) median(money) barplot(money,col=color) barplot(sort(money),col=color)     


我觉得 @维新思维 的想法不错,其实不需要参与那么多次,赚够了,离场就行啦。


其他关于概率的回答:

连续抛硬币,遇到“正反反”停止和遇到“正反正”停止,两种情况下抛硬币的平均次数是否相同?


user avatar   wang-rui-en 网友的相关建议: 
      

把生死概率摆在台面上,心平气和地讨论风险偏好问题,趋利避害的心态就开始发挥作用了。然而,如果根本没得选呢?

根据钟开斌《煤矿安全:转型期中国政府监管面临的挑战》(《广东社会科学2007年第1期)一文,自改革开放至本世纪初,中国国有统配煤矿千人死亡率长期在 0.5 以上(千人死亡率指每一千人死亡人数),而国有地方和乡镇煤矿的千人死亡率则高出这一水平。即便是安全措施相对完善的美国,煤矿千人死亡率也要到 0.3 左右。至于收入水平,2016 年有统计称,掘进、综采一线煤矿工人平均工资4200元。(xkxm.com/news/20160715-

玩题目中的死亡游戏和当煤矿工人,哪一种更加划算?

玩 X 次游戏不出事的概率是百万分之九十九万九千九百九十九的 X 次方。照这样计算,玩 500 次游戏而不死的概率约等于 99.95%,死亡率为千分之零点五,相当于在国有煤矿当矿工的水平。而完成 500 次游戏收益为 250 万元,粗略来说相当于一线煤矿工人 50 年的收入。更别提,抽出几十分钟时间,玩上 500 回这个游戏,还不会在中年就遭受尘肺、矽肺、关节炎、风湿等职业病的侵扰、不用忍受矿井下恶劣的工作环境。

死亡率听起来很可怕,但为了爬生活这座高山,谁又没扛起过风险了?不知道有没有人和我一样,在听到这个游戏规则时第一反应是抗拒,觉得自己还没有被逼到那个份上。

或许是潜意识中,我们觉得自己还有得选。

--

开个不这么沉重的脑洞,如果现实中真存在这种游戏,而且假设只有很少人知道如何玩,那么,摆在会玩者面前的将是巨大的无风险套利机会:

找到一名只有三个月生命、在疾病的痛苦之下有意愿接受安乐死的绝症患者,告诉 ta,现在有一个机会,我教你如何玩一个游戏。如果你能玩一万次,那么我们平分收益,每人两万五百万,你可以接受最好的临终关怀来缓解痛苦,还能留给家人一笔遗产。微不足道的缺点是,你有百分之一的概率会提前结束只剩三个月的生命。

我们再进一步想象,在这个不合理的架空世界中,可能还存在风险对冲的手段:

还有一个游戏,往一个神奇的机器中投入现金,就有一定概率在下一次死亡后原地满血复活。投的越多,复活概率越大,然而复活概率的增长并不是线性的,随着投入的增加呈现边际递减,且永远不会达到 100%。(比如,投入一万元,50% 概率复活,十万元 73% 概率,一百万 84% 概率)

那么,你会如何在这两个游戏之间配置资产,从而实现风险和收益的最优组合呢?这就是一个金融问题了。


user avatar   divinites 网友的相关建议: 
      

如果把这个问题当作一个决策问题来看的话,算连续次数的「玩10000局之后的期望收益」是个有趣的概率论的练习,但是其实不会对真实的决策产生很大的帮助的啊。因为真的玩了10000局之后还活着的人的收益是一个固定的数字,而在中间挂掉的人已经归零了。所以用这个期望值来衡量自己应该玩多少局没太大意义。

——————在理想主义者眼中,一切都是马尔科夫链。

如果这个人是风险中性,又没有财富效应,那么他就两种选择,要么从一开始就不玩,而一旦玩了就会一直玩下去。因为每次收益是固定的,又不考虑自己过往的财富,那么显然决策的最优解要么永远是0,要么永远是1. 要想得到一个「收手」的时间,只能假设这个人风险厌恶。同时规定游戏失败的时候,自己实现了一个效用损失L。而这个L不是金钱,而是生命的效用,所以存在一个特殊的性质,就是一旦这个L实现了,游戏立刻结束,不存在翻本的可能。

其实这里面可能存在的变化就有两条:

  • 自己的财富积累
  • 自己对风险的忍受或者厌恶程度

首先,随着自己冒险的成功,自己的财富是不断增加的。但是自己的财富的增加可能会反过来影响自己对风险的忍受程度。经济学上,即便是同为风险厌恶者,也存在两种人,一种人是财富越多,对风险的容忍度越高(Decreasing Absolute Risk Aversion,简称DARA),大约的感觉就是:「老子有钱了,输得起!」

另一种人是财富越多,对风险的容忍度越低(Increasing Absolute Risk Aversion,简称 IARA),也就是「光脚不怕穿鞋的,而越有钱越怂」。当然对于这个问题而言,其实还牵扯到对生命的价值的估计L的变化问题,我们往往假设它是一个常数,然而往往是没钱的时候对自己生命的估值比较便宜,有钱了之后对生命的估值更高…… 不过「估值更高」在当前的情形下可以看做是风险厌恶更加的严重,两者可以互换,并且在本问题下无法识别,所以在这里直接假定IARA更加的合理。

事实上,如果是DARA,那么钱越多,越相对更冒险,我们得到的结果还是要么0次,要么无穷次。也只有在IARA的情况下,我们才有可能得到一个停止的时间。

到这一步,其实决定是否停止的公式很简单,定义当前是第N轮,现在要决定是不是玩N+1轮,定义死亡概率为P,当前人的财富为A,定义钱给人带来的效用函数形式为u,u满足IARA的性质,定义死亡带来的效用损失是L:

稍微整理一下就是:

当死亡惩罚L非常非常大的时候,上面的式子可以简化为:

左边的比值比只和概率有关,是一个常数,而死亡惩罚的效用也是个常数,所以其实什么时候停止,就取决于「多这五千块钱到底能给我带来多少的效用」,随着自己财富的不断增加,额外的多5000块钱给自己带来的效用越来越少,直到超过了左边,游戏者就再也不会玩这个游戏了。

因为死亡概率非常的小,所以 ,上面的式子进一步化简为:

这个含义就更加的清晰了,左边是多这五千块钱到底给我带来了多少的好处,右边是死亡的代价。最直接的权衡,一边是金钱的效用,一边是生命的价格。


user avatar   present-is-gift 网友的相关建议: 
      

假如玩一局这样的游戏需要五分钟,那么一小时可以玩十二局,受益为六万元。八小时为四十八万,四十小时为二百四十万,一个月算4.5个周180小时,那么工作一个月不加班的受益是1080万,工作一年有节假日的受益大约是1.2亿元。

一年1.2亿元!假如是一分钟能玩一局那么一年就是六亿元。如果一秒钟能玩一局,那就是三百六十亿,讲句心里话,真这样老子先生三五个娃,然后,做几件痛快的事情,接下来玩到死。

如果每个娃,都有个几千万了。我接着玩,钱捐给国家,捐给我喜欢的科研项目,还是玩到死。

如果我一死钱就清零,不能给孩子也不能捐,那我就不玩儿了。因为可能白白搭上一条性命。


user avatar   Halo_zoom 网友的相关建议: 
      

(上日报了,谢谢大家厚爱)

这个问题很有意思,花10分钟看完这个回答,你可能会从根本上改变你对这个问题的判断

和对人生的理解

以及顺便学点金融知识

一,玩多少次我会妥妥地挂掉?

这其实是一个简单的概率学问题

百万分之一的发生概率,也就是不发生的概率是99.9999%


我们先科普一下,假设A事件发生的概率是40%(那对应不发生的概率就是60%),B事件发生的概率是40%,那么A事件和B事件都发生的概率是多少呢(假设两者是独立事件,两者互不影响)?

答案是:40%*40%=16%


所以对于一系列独立事件而言,他们都发生的概率就是他们发生的概率的乘积

或者,同样的,他们都不发生的概率就是他们各自不发生概率相乘的积。


那么,回到这个问题,为了方便我们决策,我们可以先计算出连续尝试若干次(一千次、一万次)而不挂掉的概率是多少,我相信情况会更加明确。


假设,我们玩1000次,能够获利5000*1000=5000000,也就是500万元

那么玩1000次都不出事儿的概率是多少呢?99.9999%的1000次方,简单用计算器算一下,就可以得出下面这张作死的收益与对应出事儿概率的统计表。

可以看到,当我们玩这个游戏1000次时,我们能赚500万元,有99.9%的概率我们还活着

因为翻车的这个概率实在太低了,百万分之一

所以即使我们往后推算很多次,存活概率依然不小

比如我们为了赚2.5亿尝试了5万次时,我们有95%的概率还活着

99%和95%其实没有实质性差别,但收益从500万跳涨到了2.5亿


那当我们尝试多少次之后,我们的生还概率会低于10%呢?

也就是,我们如果连续尝试231万次,次次生还,依然健在的概率只有10%(原文有歧义,已更改),但这个时候,我们已经赚了115.25亿人民币,相当于马云2018年净资产的……6%

马云爸爸的钱是真的多啊


到底要什么时候急流勇退,悬崖勒马?

当然,概率和发生是两回事,这也就是我们金融上所说的风险

风险不是指会发生的坏事情,而是指坏事情发生的概率

正常情况下,我们所做的所有事情,都是有收益的,不然我们不会去做

正所谓天下熙熙,皆为利来;天下攘攘,皆为利往

但享受收益的同时,也会有风险

人有多大胆,地有多大产就是这个意思

就像我们买国债,会有利息,这是我们的收益;但我们也有本金损失的风险(我国政权灭亡、政府破产),但我国作为一个负责任的大国,这种情况发生的概率微乎其微,可以忽略,所以我们可以视国债的收益为无风险收益

但无风险的情况是极少且特殊的,而且因为没有风险,所以收益很低


正常情况下,收益越高,风险越大,相信看了上面那张表后,大家会有很直观的感受

大家在日常生活中,只要赚取收益,工作也好、存钱也好、买理财也好、买股票衍生品也好

都是为了赚取收益,但同时也会衡量风险,只是大家没有这么专业的知识,不会算的很清楚

但大家都明白,股市有风险,入市需谨慎。

朴素的风险控制意识,大家都有,只是强弱有别。


那收益多高算收益高呢?多大风险算风险大呢?

不同的人有不同的答案,这个在金融学中有个专业的形容词,叫风险偏好

为了便于理解,我们先忽略课本的概念,简化一下对风险偏好的描述。给大家一个直观印象

有人讨厌冒险,本能的会规避有风险的投资选择——比如直接不玩这个游戏,这种叫风险厌恶型投资者

有人觉得风险和收益匹配的前提下,为了更高的收益冒点风险也值得——比如 @孙瑞昊 的回答,觉得玩1000次,能赚500万,99.9%的概率还活着,那就值得尝试,这是大多数人的状态。这叫风险中性型投资者。

当然,有厌恶就有喜好,世界上就有这么一群人,秉持富贵险中求的人生哲学,风险越高,越刺激,越爽,比如——赌徒。对于他们而言,如果收益足够高,哪怕只有10%的胜率,也会去博一次。这就是风险喜好型投资者。


所以什么时候急流勇退,金盆洗手,不同的人有不同的答案。


三、为什么这个问题下,风险厌恶者这么多?

正如题主总结的,原来预估至少90%的人会玩这个游戏

但实际上30个回答里有接近一半的人选择了不玩这个游戏

这明显不符合我们所说的,风险中性才是大多数人的常态的比例

为什么呢?

因为对于不同后果,大家会形成不同的风险偏好。

比如,如果这个问题的设置是,如果百万分之一的概率会损失所有所得,或者会损失1块钱

那么可以预期,大家都会选择玩到自己手断为止

但这个题目的不良后果设置是失去生命,对大多数人而言,在失去生命这个结果上,大部分人都是风险厌恶者。只要听到有生命危险,大家都会本能的退避三舍

所以,这个比例低于提问者预期,并不奇怪

因为大家都不愿意拿自己生命开玩笑,哪怕概率很低很低。


四、那要怎么提升大家参与的意愿呢?换个问法就可以

就像前面所说的,风险意识大家都有,但是绝大多数非金融经济相关专业的人

风险意识都很朴素,对于要承担多大的风险只有很模糊的概念

大家不仅对风险没有太具体的概念,对太高的收益也没有太具体的概念

#贫穷限制了我的想象系列#


一说到“你的生命会有危险”,大家会本能的规避,才会有40%多的答主选择敬而远之

但这主要是因为大多数人对于“百万分之一”这个概率,没有直观的认识

其实,百万分之一的概率,是非常非常非常非常低了。


如果我们把我们日常的事情列一个概率,我们会发现,我们每天都在冒着各种生命危险

大多数都不比百万分之一高


我们换个问法,如果给你5000块,让你坐一次飞机,你愿意吗?

或者给你2500万,让你打的200次,你愿意吗?

我相信没有几个人会说不愿意,毕竟,飞机是现目前最安全的交通工具

那飞机发生空难的概率是多大呢?最近5年,每百万个航班发生事故的5年均值为0.58次,也就是坐飞机不出事儿的概率是99.999942%——非常接近我们所说的,玩1次出事儿的概率99.9999%

遇到空难的概率有多大?

也就是说,你玩5000次都不出事儿的概率,和坐5000飞机都不出事儿的概率是几乎一样的

而坐车出事儿的概率有多高呢?我们简单粗暴地测算一下

根据交通部数据,我国万车死亡率2.2,也就是平均保有量每增加1万辆车,一年就会有2.2人死于交通事故,这还只是1年,是0.022%,按一辆车一年跑300天,一次搭载3人计算,每坐一次车,发生车祸的概率是0.0024%。

那坐/开200次车,不发生车祸的概率是99.5%;

而这个概率水平,对应到我们前面的表,大概就是2500万,玩5万次所需要承担的风险。


如果大家有了这个概念,不参与的比例还会这么低吗?相信不会


更不要说,那些擦高层建筑外玻璃墙的、开出租车的、扫大街的、当警察消防的,他们所冒的生命危险,从概率上说,远远高于百万分之一,但他们一辈子都赚不了2500万。

我们每天打车、坐地铁、赶公交、炒菜、逛街,这些看似平常的活动,其实都是有一定的概率出人命的,只是这个概率特别特别小,小到我们忽略了

但是就算这些概率再小,也不比百万分之一小多少

然而,你打车、坐地铁、炒菜、逛街一辈子,能赚2500万吗?


2500万什么概念?

500万的存款,理财得当就可以衣食无忧(每月躺着拿1万元的投资收益)

2500万的存款,光理财收益就可以吊打一线城市95%以上的工薪阶层

2500万存银行,4%收益率,一年是100万,存3年就可以在二线城市中心地段全款买房,如果拿来还房贷,可以支撑1400万的房贷,买2000万的房子。

上海平均月工资8000多,2500万需要不吃不喝地攒260年。

而你需要承担的,只不过是打车200次出事儿的风险


一些答主口口声声说,多少钱我都不会拿我的生命开玩笑,拒绝了2500万的诱惑

一边每天为了赚几千几万块钱,承受着更高的风险去打车赶公交赶高铁……

如果这么一对比,你还会去做吗?

反正我就想问——这种游戏在哪儿做??

我能玩到你破产

===============更了个新===========

评论区很多朋友还是不太能够区分“条件概率”和“独立事件概率”的差别

和大家讨论讨论挺有意思的,概率学我也没怎么认真学过,友善探讨互惠互利


在这里稍微做一下科普吧,毕竟高中数学隔太久大家忘掉了也正常

港真,这玩意儿很抽象,且有的时候反直觉

搞混是常事

但非有一上来就义正言辞说我错了鄙视我的……昂……大哥你这又是何必……

Overconfidence也是金融学的大忌好么……


就拿高大上的伯努利试验(其实就是扔钢镚儿看正反面,伯努利这哥们儿叫的早,所以以他命名,占了个年纪大的便宜)来举例吧。


伯努利大哥扔了N多次硬币后,得出的结论是——不管之前扔了多少次,下一次的概率依然是正面50%,反面50%,哪怕前面扔的1000次,都是奇迹般地正面朝上,第1001次扔硬币,出现反面的概率仍然是50%。

简单的说,第一次和之后1万次、一亿次的扔硬币结果都是互不影响的,每一次扔硬币硬它都有自己的想法,大家是相互独立的,这是独立事件概率


但我们现在所要求的,不是独立事件的概率,而是由独立事件组成的连续事件中某个特定组合发生的概率

这完全就是两回事

这里我们用经典的二叉树模型做一次推导,为了简洁,我们只看连续扔三次,可能出现多少种情况(实际上是因为我懒)

第一次扔,有(正)(反)两种可能,各50%

第二次扔,有(正,正)(正,反)(反,正)(反,反)4种可能,这个时候连续两次为正的概率就只有4种中的1种,即25%

第三次扔,已经有了2的3次方也就是8种,分别为(正,正,正)(正,正,反)(正,反,正)(正,反,反)(反,正,正)(反,正,反)(反,反,正)(反,反,反),可以看到,连续三次为正的情况,在8种中只有1种,可能性是1/8=12.5%

如果正是生,反是死,那不管是3个人同时扔色子都活着,还是1个人扔了三次之后还活着的概率,都是12.5%


所以独立事件发生的概率不受之前发生的事情结果影响

但当所求的事件概率为一系列独立事件构成的整体事件中,某一条件发生的概率时,就需要叠加前面事件的概率,因为这是这个游戏仍然能继续进行的前提

比如本问题中,要赚2.5个亿,那就是连续5000次都生还的概率的乘积,中间任何一次,出现了没有生还的事件,都会让游戏者当场去世。那可能性就只有一种,就是5000次都生还,只有第一次,第二次都生还了,才有后续的可能。所以,连续生存5000轮,和连续生存2轮,存活率自然是不一样的。


有的答主非常机智,说,那我玩完100次之后,我决定不干,骗一下概率

然后我突然!决定再玩!概率不就重置变回百万分之一了吗??

欺骗一时爽,一直欺骗一直爽


可是……你之前玩的那100次,虽然都活了下来,但每次都积累了挂掉的概率啊……你之所以玩了100次还能欺骗概率,欺骗硬币和伯努利,是因为你运气好玩了100次都没挂啊,风险并不会因为没有发生就消弭,也不会因为发生了之后就一路坦途,虽然可能有点反常识,但想要欺骗概率,恐怕不行。

其实,不管你骗不骗,你每次玩游戏,新开的那一局的概率都是百万分之一,不会变的……

而我们所追求的,每次玩都不出事的概率,随着游戏次数的增多,也还是不断变小的。


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补充另一种更直观的比较:按20岁开始工作60岁退休计算,这40年你因交通事故去世的概率保守估计为:1-(1-万分之一)^40=0.4%,这相当于玩问题中的游戏:log(1-0.4%)/log(1-百万分之一)=4000次。玩4000次能白得2000万元,而累死累活工作40年的风险不但比玩4000次更高,并且除非你年薪50万以上,否则连这2000万都挣不到。

——————————

这正是我们的生活啊!!!而且比生活美好至少十倍……(没错,你每个月意外去世的概率至少是百万分之一的十倍,但绝大多数人根本拿不到五千块的十倍的月薪。)

比如说你每天上下班去工作,无论是步行骑车公交还是开车,都有一定的概率遇到交通事故而去世。

这个概率有多大呢?随便百度一下,排第一的结果是这个:

看起来还算靠谱,我就不继续查证了。结合世界范围的情况,可以保守地说:

中国每年每10万人交通事故死亡人数大概在 10 人这个数量级。

也就是说,一个人每年之中大约有万分之一的概率因交通事故去世。

换算成每个月,中学数学题:1-(1-万分之一)^(1/12)=百万分之8.33,比百万分之一还高啊!

考虑到每年万分之一的交通事故死亡率很可能是低估的,且城市人口交通事故死亡率很可能高于农村,对于一个在城市里每天出门上下班的人来说,完全可以说每个月有十万分之一的概率因交通事故去世。比问题里的百万分之一要高一个数量级!生活比这个问题里的游戏危险十倍!

这还只是交通事故。其他意外多的是,更何况即使没有任何意外,一个人也有概率因生病或猝死之类的去世啊。

想想看:你,每天出门上班,每个月都有百万分之一的十倍的概率遭遇交通事故去世。而且你还得累死累活地工作,甚至加班熬夜996,然后每月拿着那么一点点工资!

生活中出门工作每个月去世的概率是这个游戏的十倍,工作的危险比起这个游戏扩大了十倍,可有几个人的月薪能达到游戏给的五千块的十倍,也就是月薪五万、年薪60万?在中国,甚至还有很多人连月薪五千块都拿不到!

然后有人问,百万分之一的概率去世,无偿得五千块???

首先,比起生活现实,百万分之一只是你每个月去世的概率的十分之一甚至几十分之一。其次,这五千块还是白拿的,不用上班干活听领导数落勾心斗角更不用996!

危险下降为十分之一,钱还是白拿的。你说,这个问题怎么回答?

我们每天不都在用生命来回答嘛……

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如果你看完这个回答感到恐慌焦虑或者绝望,可以读读这个回答,相信可以解决一些关于“既然生活如此艰难那该怎么办”的困扰:

其实以前回答过一个类似的问题,涉及“如何给生命定价”,感兴趣的话戳这个链接:

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本文收录于 @王绎心 的列数据、摆资料、讲计算类“硬核”回答合集:数据才是硬道理,欢迎关注。

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听起来比在公司猝死的概率低多了。


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话说蹦极还要付钱参加呢!




     

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