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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2023-08-24 18:52:51
看板 C_Chat
作者 justgetup (Kono Dio Da!)
標題 [閒聊] 樣本數要多大才能適用大數法則?
時間 Thu Aug 24 15:51:00 2023


從比較老的骰子比大小,百家樂的莊閒,
總會有一派人覺得開了10次獲更多一樣的結果後,
下一次開相反的機率比較高,因為他們覺得照理來說,
這個大小或莊閒應該要趨近一半一半,結果總是要補正的,
但這時更常見的理論是,每一次執骰或發牌,都是獨立事件,
看所謂的"路",是不存在的,你不管壓哪邊,贏的機率都是約50%。

近期的手遊的抽卡或橘子的紫布等等,
就照理來說也是每次都獨立事件,
假如中獎機率10%好了,你也依然有可能抽1000次都還是歪掉,
之前有個數學youtuber算過,丁特的樣本是足夠支持橘子公布的機率騙人,
當時他算的樣本數是475次,這樣本數放在遊戲上很多沒錯,
但對於整天泡在賭場的人,這樣本數應該很低?


所以獨立事件到可以採用二項分布有沒有一個明定的次數啊?
如果500次是一個坎,那手遊有在課金抽卡的是超容易超過,
例如賽馬娘抽中3星的機率是3%,

但抽100、200次以上都沒出彩的狀況也很常見。

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 60.248.181.122 (臺灣)
※ 作者: justgetup 2023-08-24 15:51:00
※ 文章代碼(AID): #1avmlcwi (C_Chat)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1692863462.A.EAC.html
nahsnib: 看你p值1F 08/24 15:52
lolic: 統計課本寫30吧2F 08/24 15:52
hk129900: 一般要達到統計有效就30啊3F 08/24 15:54
Yukirin: 用二項分布沒有門檻 你要說的是二項分布會逼近常態分佈4F 08/24 15:55
Ayanami5566: 統計什麼的都沒用  我覺得臉比較有關係5F 08/24 15:55
arrenwu: 你講的大數法則是 law of large number嗎?6F 08/24 15:55
arrenwu: 如果是,那跟你的取樣沒什麼關係
emptie: 感覺你要先定義一下你真正想問的是啥8F 08/24 15:56
lolic: 為什麼以前統計課本寫30我也是搞不懂 50不是更好看嗎9F 08/24 15:57
kirimaru73: 大數法則沒有所謂的上限,他就跟你講要越大越好了10F 08/24 15:57
tacticalandy: 植木法則11F 08/24 15:58
justgetup: 就是比如我抽卡要抽多少的量,12F 08/24 15:58
justgetup: 才能足以證明官方公布的機率是沒有騙人的?
justgetup: 開大小要開多少次?才能證明賭場沒有作弊?
zyxx: 看你的機率分佈15F 08/24 15:59
zyxx: 算信賴區間
justgetup: 像丁特這個就是法官認為他有達到證實義務了?17F 08/24 15:59
ki80655: 請翻開抽樣統計課本18F 08/24 15:59
arrenwu: 你看起來想問的是假設檢定?19F 08/24 16:00
justgetup: 或許應該這樣問,多少樣本量是法律上認為的足夠取樣?20F 08/24 16:01
arrenwu: 這可能要...看法官? XD21F 08/24 16:01
ki80655: 讀法律的又沒學統計 他們哪真的知道22F 08/24 16:02
arrenwu: 這樣問好了,一個人丟硬幣連續丟出 10 個正面,法律上23F 08/24 16:02
arrenwu: 能說「這個人丟硬幣絕對有問題」嗎?
crimsonmoon9: 你覺得法官懂統計嗎25F 08/24 16:03
arrenwu: 我也不太清楚實務上是怎麼樣26F 08/24 16:03
arrenwu: 假設檢定的統計知識很多社會組的都學過吧?
arrenwu: 不是還有用 SAS 還是 SPSS 的?
kirimaru73: 法官有義務去找懂的人問啊,連程式碼都能找人來看29F 08/24 16:03
zseineo: 統計課本有寫 但我整堂課上完還是搞不懂統計怎麼來的30F 08/24 16:03
kirimaru73: 法官不懂不是問題,不作為才是問題31F 08/24 16:04
zseineo: 為什麼我算個檢定就可以說他達到我要的效果32F 08/24 16:04
lolic: 純文組跟商科還是有差別的謝謝33F 08/24 16:04
arrenwu: 但統計沒辦法回答上面那個 連續丟出10個正面 的問題吧XD34F 08/24 16:04
zseineo: 法官不懂就是問專家意見啊 法官哪可能什麼都懂35F 08/24 16:04
arrenwu: 以假設檢定的角度來說一般會覺得那硬幣絕對有問題36F 08/24 16:04
arrenwu: 可是問題不就在妤要怎麼知道是不是剛好那個人運氣好?
jerrykuo0518: 現在不少管院的會教R吧 經濟系可能會選修STATA38F 08/24 16:05
kirimaru73: 假設宣稱硬幣公正,則連續丟出10個正面勉強落在99%的39F 08/24 16:05
aiiueo: 都2023了還是有人把法官當包青天或玉皇大帝40F 08/24 16:05
nahsnib: 十次還好啦,大概千分之一的機率41F 08/24 16:05
kirimaru73: 信賴區間內,連續20正面則超出了99.99%的信賴區間外42F 08/24 16:05
justgetup: 但連續開大或開小10次,去問有在賭博的都會說很常見?43F 08/24 16:05
arrenwu: 這等於是在問「怎麼樣的機率邊界」才是能接受的44F 08/24 16:05
aiiueo: 還不如叫回推事,起碼比較貼切實務態樣45F 08/24 16:06
nahsnib: 真的二十次要嘛硬幣有問題要嘛拋硬幣的人有問題46F 08/24 16:06
kirimaru73: 這東西絕對不可能100%,但法律上不可能讓被告拿著那一47F 08/24 16:06
arrenwu: 如果正面機率0.5,10個正面大概在 99.9%48F 08/24 16:06
kirimaru73: 點點機率在凹,所以在無其他證據可以判的情況下應該是49F 08/24 16:07
kirimaru73: 會有個公定標準
zseineo: 問某人的記憶是最不準的 就跟你去問抽卡歐非一樣51F 08/24 16:07
arrenwu: 20次正面我會說上帝要收他 去死吧XDDDD52F 08/24 16:07
kirimaru73: 99%是信賴區間的算法,單純機率是約千分之一53F 08/24 16:08
justgetup: 一樣舉丁特,被算出如果機率正確,54F 08/24 16:09
justgetup: 那200億人只出現他一個,
justgetup: 很明顯不正常,但硬要說他臉黑,我不能反駁什麼
crimsonmoon9: 是說擲筊能超過15次是不是很常見啊 不過是不是505057F 08/24 16:09
crimsonmoon9: 就不知道了
kirimaru73: 法官可以在嫌疑夠大的情況下要求被告把程式碼交出來給59F 08/24 16:10
kirimaru73: 專家審,專利權訴訟就會做這種事情,至於你說把證據先
arrenwu: null hypothesis 是 正面=反面=0.5 的話,10個正面的61F 08/24 16:10
kirimaru73: 搓掉這件事,法官也想的到,怎麼制衡就要問專家了62F 08/24 16:11
arrenwu: p-value 是千分之二吧?63F 08/24 16:11
homeboy528: 統計課本不是說30,適用樣本數是另外有公式的,30是大64F 08/24 16:11
homeboy528: 數法則的抽樣數
k960608: 你會記得你(或是身邊所有人)天胡的那次 但是不會記得剩下66F 08/24 16:11
jimmy12332: 大數法則是說樣本數趨近於無限的時候 樣本平均數趨67F 08/24 16:11
jimmy12332: 近於期望值 你說要多少?無限啊
k960608: 的次數69F 08/24 16:11
justgetup: 擲筊有連擲20個聖筊的紀錄70F 08/24 16:12
kirimaru73: 啊抱歉,我道歉,是我看錯了,99%是(01正和01反)相加71F 08/24 16:12
zseineo: 擲筊紀錄本來就是 你連過一堆的才會被記得吧72F 08/24 16:12
zseineo: (是說擲筊那個形狀本來應該就不是5050吧?)
kirimaru73: 美國有人用美國硬幣統計過1/7000會出現側面朝上74F 08/24 16:13
homeboy528: 形狀有沒有影響哪面朝上這就不是統計學的範圍了XD75F 08/24 16:13
justgetup: 擲筊本身就有三種結果了,至少絕對不是505076F 08/24 16:14
homeboy528: 他說的不是結果50,而是單一個丟下去哪面朝上的機率77F 08/24 16:15
homeboy528: 是不是剛好各一半
zseineo: 是說單個筊79F 08/24 16:15
justgetup: 單一個丟下去,光那個形狀也不會是5050就是了80F 08/24 16:16
homeboy528: 不過以結果來說,聖筊確實占1/2沒錯XD81F 08/24 16:16
arrenwu: 一般來說「取樣」這行為牽扯到的就是統計了82F 08/24 16:16
justgetup: 連硬幣都不能真的5050 orz83F 08/24 16:16
kirimaru73: 那種形狀可以調整內餡到接近50/50 但大概撞兩天就沒了84F 08/24 16:16
crimsonmoon9: 這樣抽卡用的亂數演算法是不是要也列入考慮XD85F 08/24 16:16
homeboy528: 畢竟就正正、正反、反正、反反,聖茭1/2,另外兩個1/486F 08/24 16:16
zseineo: 要吧 反正就是抽卡有關的通通都要交出來 然後給專家驗87F 08/24 16:18
zseineo: 應該是這樣吧
kirimaru73: 正常的偽隨機產生器不足以造成公平性的質疑89F 08/24 16:19
kirimaru73: 機率造假是參數直接寫錯,不會是產生器的問題
k960608: 每個結果出現的機率不是一樣的阿91F 08/24 16:20
Bugquan: 答案就是要問專家92F 08/24 16:20
minuteC: 正反沒50/50的話聖茭不會1/2喔93F 08/24 16:22
kirimaru73: 40/60的話聖筊會是48/100,筊越破神越不高興94F 08/24 16:23
k960608: 你想成極端一點的10/90下去算就不是50%了95F 08/24 16:23
lolic: 硬幣側面向上或然輪低於0吧96F 08/24 16:29
pauljet: 反推法 以前就是廣發垃圾廣告信 10次都中的機率1/1024 197F 08/24 16:30
pauljet: 000人有一個白癡中就夠啦
kevinduh4: 3099F 08/24 16:38
Peurintesa: 我很好奇就算法官要到程式碼要怎麼知道版本沒問題100F 08/24 16:40
Bugquan: 跟專業的人審啊101F 08/24 16:45
Bugquan: 給
Peurintesa: 我是不知道權力有多大 除非能要到完整GIT歷程103F 08/24 16:47
Peurintesa: 不然單純給一兩個版本做測試驗不了什麼的
homeboy528: 不如問說,法官要到的怎麼知道是遊戲裡真的抽卡那段的105F 08/24 16:51
homeboy528: 我搞不好提供的程式碼裡面機率那邊改過了,不然就是你
homeboy528: 看的時候我貼這段,你看完我hot fix玩我自己的
Peurintesa: 我已經先假設工程師有給抽卡段落了 但版本可以不老實108F 08/24 16:53
JER2725: 30109F 08/24 16:59
ifiamadj: ……前一兩週不是才版上人稱四大國立理科百萬年薪,作為110F 08/24 17:43
ifiamadj: 商理通用的統計學網路上都有資源,結果怎麼討論都像門外
ifiamadj: 漢?
ifiamadj: 台大有生物統計的開放課程,裡面就已包含日常生活常見統
ifiamadj: 計,也會解答為何民調僅需1024樣本即有很高的信賴區間且
ifiamadj: 兼顧效益
EXlikeim5: 講三十的絕對會被我教授當 最簡單的判斷就是看樣本標116F 08/24 17:44
EXlikeim5: 準差啊 越大代表其為期望值的機率越小
Bugquan: 這邊有讀過統計的當然不多118F 08/24 17:45
ifiamadj: 每年高考的衛生技術、衛生行政也有生物統計的考科,這個119F 08/24 17:48
ifiamadj: 考科是試金石,因為這是不需要論述就能拿90分以上,比免
ifiamadj: 疫學都還好拿分,真想知道自己有沒有通徹理解可以立刻去
ifiamadj: 拿歷年考題寫了
papertim: 你知道嗎,高中老師也可以百萬年薪,所以百萬年薪真的123F 08/24 17:49
papertim: 不代表程度多好
papertim: 至少當老師沒有考統計
ifiamadj: 如果瞧不上眼高考三級也可以考慮博弈工程師126F 08/24 17:55
ifiamadj: 軟體工程師不排斥灰色產業的話就以博弈工程師上限最高,
ifiamadj: 如果不排斥國外菲律賓、香港、澳門也有相關博弈工程師工
ifiamadj: 作職缺,統計相關通透理解又懂球版相關內容的,是能輕鬆
ifiamadj: 領高薪,前幾年帶我的前輩也常常說自己未來摸透球版就要
ifiamadj: 加入博弈
Gjerry: 其實可以用貝氏的統計隨著抽樣逐步去修正機率,跟以頻率132F 08/24 18:35
Gjerry: 基礎假設母數不變的統計觀點不同

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