有哪些很好笑的地狱笑话? 第2页

根据计算，四等奖的中奖概率大约为 1 / 2303， 但在最近 300 期里，它中了 1 次四等奖，中奖率还高于平均值呢。

• （2）为什么有些彩民会觉得 “1，2，3，4……” 这样的号码不容易中奖？
  

用我自己创造的词语来说：他们被 “归类假象” 蒙蔽了。

什么叫 “归类假象” 呢？

就是看似有意义的归类，在我们所关心的维度下没有意义，反而对我们的判断造成了干扰。

就概率而言，似乎可以用一种很有意义的方式将所有情形进行归类，而看上去不同类别的发生概率差别很大，然而实际上，这个差别只是由于它们在总数上的差异造成的。从任何一个类别中抽取相同个数的例子，其发生的概率或期望并无任何不同。

就本题的来说，我们不难理解彩民们的想法：

他们不自觉地把彩票中奖号码归类成了 “有规律组” 和 “无规律组”。

以双色球为例：“有规律组”的情形可能包括： 7个数呈等差数列，7个数都小于10，7个数都是偶数，7个数包含了两个等比数列等等……其他的都为 “无规律组"。

彩民们研究了一下以往的中奖号码，发现过去好像极少开出”有规律组“ 的情形，所以他们认为：

• 【买无规律的号码组比买有规律的号码组中奖概率更大】
  

这个推论有道理吗？看起来好像很像回事呢。

但实际上，上面的那句话是不对的，正确的说法是：

• 【中奖结果是无规律的号码组比有规律的号码组概率更大】
  

这两句话有什么不同呢？简单地说，后者是 有规律组 和 无规律组的 等比例抽样，而前者是 有规律组 和 无规律组的 1：1 抽样，样本大小就不一样，概率分布又怎么会一样呢。

举个例子，假设有 100000 个号码组合，其中有规律的有 1000 组，无规律的有 99000 组。

假如彩票中心抽奖了 100 次，每次中奖 1 个号码组合

• 那平均来讲，只有 1 次是有规律组的， 99 次是无规律组的。无规律组的中奖结果占了 99%。
  

然而，对彩民来说，

中彩票的平均次数= 买彩票的次数 * 中奖号码属于这个分类的概率 * 买的彩票数在该分类中的比例

如果买了 100 次彩票，每次 1 注，

• 如果 100 次都是买有规律组，那他的平均中奖次数 E1= 100* (1/100) * (1/1000)=0.001
  
• 如果 100 次都是买无规律组，那他的平均中奖次数 E2= 100* (99/100) * (1/99000)=0.001
  

毫无差异。

以上的推导非常简单，连小学生都很容易理解吧？

但是在生活中，这种看似简单的 “归类假象” 可骗了不少人哦。

举个例子，这是一个古老的故事：

曾经有一个女子学院，有一天校长提议道，为了活跃学院的气氛，建议招一部分男生。董事会的成员坚决反对：千万不能这样，否则的话，一年后会有一半的女生退学的！
在最终的妥协下，校长决定，当年招收 1% 的男生做试验。
一年后，校长宣布：“招收男生的计划取得了圆满成功。诚然，学院的女生数量确实有所减少，但一年后她们在该届全体学生中的比例仅仅下降了 1 %”。

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参考链接：

【小米手机官网】[1]

【华为手机官网】^[2]

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【HTC手机官网】^[20]

【摩托罗拉官网】^[21]

参考

1. ^小米手机官网 https://www.mi.com/
2. ^华为手机官网 https://www.huawei.com/cn/
3. ^荣耀手机官网 https://www.honor.cn/
4. ^vivo手机官网 https://www.vivo.com.cn/
5. ^oppo手机官网 https://www.oppo.com/cn/
6. ^一加手机官网 https://www.oneplus.com/cn
7. ^魅族手机官网 https://www.meizu.com/
8. ^IQOO手机官网 https://www.iqoo.com/cn
9. ^realme手机官网 https://www.realme.com/cn/
10. ^努比亚手机官网 https://www.nubia.com/cn/
11. ^黑鲨手机官网 http://www.blackshark.com/cn/
12. ^中兴手机官网 https://www.ztedevices.com/cn/
13. ^锤子手机官网 https://www.smartisan.com/
14. ^苹果手机官网 https://www.apple.com.cn/
15. ^三星手机官网 https://www.samsung.com/cn/
16. ^索尼手机官网 https://www.sonystyle.com.cn/
17. ^联想手机官网 https://www.lenovo.com.cn/
18. ^诺基亚手机官网 https://www.nokia.com/
19. ^LG手机官网 https://www.lg.com/cn
20. ^HTC手机官网 https://www.htc.com/cn/
21. ^摩托罗拉官网 https://www.motorolasolutions.com/

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  fu-tao-4-22 网友的相关建议: 
      比如对学业啦 导师啦 入党啦 兼职实习啦等等等 。有什么你走过的弯路 吃过的教训，可否分享？

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  pu-pu-pu-519 网友的相关建议: 
      

这是我看到的最准确的总结。

总的来说，就是中国的高考相对公平，所以性价比极高，所以其他活动都可以适当让步。

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  melo-7-47 网友的相关建议: 
      

把buff机制做成一个图（graph）。

每个buff是一个节点，每个状态也是一个节点。

现在无敌状态受两种状态影响（A、C），那么A、C各有一条边指向无敌状态。

无敌状态判定时，遍历所有输入节点（也就是A、C），有一个buff生效就生效。A、C如果也有自己的状态依赖，那就进行深度遍历依次判定。

如果存在“覆盖”，比如例子中b buff覆盖a buff，那么B有一条边指向A，判定时B的优先级比A高。A取消了，B还在生效。

整个graph必须是个有向无圈图（DAG），有圈说明循环依赖，判定时会宕机（halting）。

DAG可以进行拓扑排序，排完序后就是个一维数组，每帧可以按照这个优先级进行判定，省去了深度遍历的消耗，实现更简单。

不建议手动给状态排优先级，维护起来费劲。

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