|
一等はすでに出尽くしてた…^^;
but…
友人が見事2等を当てた…
ドレッシング3種…
その1本を別の友人ちへのお土産にあげた ^^v
期間限定?の張り紙だったもので…
いつものごとくその撒き餌に食らいつく…^^;
いつものカレーの方がわたしには合うようで…Orz…
これも、食べてみなきゃわからないっていう生き方そのものあるね…
人の嗜好ってのは十人十色・蓼喰ふ虫も好きずき…だもんで…
それが人生の醍醐味そのものなのよね…
お見合いしたときの定理ってやつみたいなのと同じかも知れんなぁ…?…
http://ja.wikipedia.org/wiki/秘書問題 より Orz〜
「秘書問題(英: secretary problem)は、最適停止問題の一種で、応用確率論、統計学、決定理論の分野で特に研究されている。結婚問題 (marriage problem)、スルターンの持参金問題 (sultan's dowry problem)、最良選択問題 (best choice problem) などともいう。具体的には、次のような問題である。
応募者がそれまで面接したどの応募者よりもよい場合は「候補者」となる。問題の目的は1人の最良の応募者を選ぶことであるから、採用を考慮するのは候補者だけでよい。秘書問題が注目された理由の1つとして、この問題の最適ポリシーが驚くべき特徴を持っている点が挙げられる。特に http://upload.wikimedia.org/math/7/b/8/7b8b965ad4bca0e41ab51de7b31363a1.png が大きい場合、最適ポリシーでは最初の http://upload.wikimedia.org/math/5/7/0/570bb28c1913b82739b7fffd71d08d42.png 人の応募者をスキップし(http://upload.wikimedia.org/math/e/1/6/e1671797c52e15f763380b45e841ec32.png はネイピア数)、それ以降に面接した応募者がそれまでよりよいと判断したら採用する。http://upload.wikimedia.org/math/7/b/8/7b8b965ad4bca0e41ab51de7b31363a1.png が大きくなると最善の応募者を選択する確率は http://upload.wikimedia.org/math/7/7/b/77ba8b5890d6b78574f77b26713dbc1b.png すなわち約 37% になる。応募者が100人でも100,000,000人であっても、最適ポリシーに従えば約 37% の確率で最善の応募者を選択できる。」
画像:http://tokyo.atso-net.jp/index.php?UID=1256520872 より 引用 Orz〜
「この問題の答えに、驚くべきことに、オイラー数またはネイピア数とよばれる e = 2.71828・・・ が出てくる。不思議ですね。実は、この1/eは、最適停止問題における1/e法則と呼ばれており、1984年に発見されて驚きの衝撃が走りました。一般にnを大きくしても成功確率は1/eにだんだん近くなります。下限なのです。」
*ってことは…最初にスキップしたN/e人の中に最高の宝物があったら諦めざるをえないってのが欲望に際限のない人間にとってのジレンマねぇ...後の祭り…^^;…
というか...スキップしたものより良い確率は37%しかない…?
ってことは…スキップした方に63%と、約倍の確率でよいものがあったってこと?...逃がした魚は大きい…^^;…
↑
わたしの理解は間違ってました…^^;
↓
・鍵コメT様からのもの Orz〜
スキップした方に最高の宝物がある確率は約37%です.
「スキップしたものは諦めざるを得ない」と同時に, 「スキップした後の残りに最高の宝物があっても, それを確実に手にすることはできない」ところがジレンマ状況ですね. スキップを増やせば, 最高のものをスキップしてしまう確率は増えますが, まだ最高のものが残っているとき,それを手にできる確率も増えます. *なるほどねぇ☆ グラッチェ♪
|

- >
- Yahoo!サービス
- >
- Yahoo!ブログ
- >
- 練習用


