パスカルの三角形 [データサイエンス、統計モデル]
Fantasic Chanceの確率を考えていますが、良いアイデアを発見しました!
(・∀・)!
今、話を簡単にするために、問題を下記のように定義します。
今、ボールがn個(3個以上)あります。
ボールは(A, B, C)のどれかに入ります。
この時、少なくとも(A, B, C)の各1個にボールが入る組み合わせの数は?
を考えます。
n=3の時
これは、
ボール1 ボール2 ボール3
A B C
A C B
B A C
B C A
C A B
C B A
の合計6通りあります。
n=4の時、同様に計算すると、36の組み合わせが発生します。(笑
いちいち組み合わせを考えていては、間違いなく見落とします。
そこで、発見した方法とは、、、
パスカルの三角形というものがあります。
これは、(a+b)のn乗を考えるもの。
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 5 1
1 6 15 20 15 6 1
この応用でパスカルの三角錐へと発展させます。
つまり、(a+b+c)のn乗を考えるわけです。
ttp://www.nikonet.or.jp/spring/sanae/report/katati/katati_1.htm
↑
ここを参照。
ここで、少なくとも(A, B, C)の各1個にボールが入る組み合わせの数は
実は、三角錐の内部に入っている数のことになります。
n=3の場合は、6。
n=4の場合は、12+12+12=36。
n=5の場合は、20+30+30+20+30+20=150。
と計算できます。
また、(A, B, C, D, E)の各1個にボールが入る組み合わせの数は
(a+b+c+d+e)のn乗(nは5以上)の計算で導かれるのですが、
2乗の場合は、パスカルの三角形
3乗の場合は、パスカルの三角錐
4乗以降は、四次元の世界となり、残念ながら、図示することはできなくなります。。。
何はともあれ、確変中のFantasic Chanceの成功確率は、
これで【少しは】簡単に計算することができます。
またまた、続く。。。
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