自動ニュース作成G
「100人を部屋に集めてお金をランダムな相手に渡し続ける」とだんだんと貧富の差が生まれる
http://gigazine.net/news/20170711-random-people-give-money-to-random-other-people/
2017-07-11 14:24:14
理由は不明。
・別に、当たり前のことに思える。ランダムに渡して結果が均等になるなんて、母数を相当増やさないと無理だろ。
・ソシャゲガチャそのままだな。
・母数警察です。母数とは平均や分散のように分布の特徴を表す値のことです。この場合は「母集団」または「分母」が適切です。
・試行回数が増えれば増えるほど、大数の法則に従い、理論上の期待値である+-0に収束するはずだが、現実にはむしろ乖離は増えている。という疑問は母数増やしても解決しないよ
・c言語のランダム関数に既に偏りがある様に、ランダムが完全なランダムである様に設定出来てないとか?
・まあ統計に於いて、5000なんて微々たる施行回数なんだろうね。人間の一生を左右するには十分過ぎるけど。
・#4 試行回数増やせば、1回辺りの分散は小さくなるよ。平均値以下の貧乏人が、貧乏でいた期間の割合も下がる。マクロな試行をミクロな視点で見てるから片寄って見えるだけ。あまり意味のない統計結果だよ。
・前回までの結果と独立だから各試行毎での増減0との期待値は皆同じだけど、回数が増える程値域が広がるので当然「貧富の差」は広がるだろ。何故予測出来なかったん?無限にやろうが皆同じになんかならないよ。値域の中でばらけるだけ。
・本当にランダムな受け渡しならなら、回数を増やせば回数を増やすほど、プラマイゼロに収束するに決まってるだろ。サイコロ転がして、偏りが拡大しても当たり前というのか?100人集めて100人にコイントスさせるのと、理論上の期待値同じだろう?
・もっと単純に考えた方が良い。真にランダムな試行であれば、回数を増やして誤差が増えることはあり得ない。http://pi-project.org/wp/wp-content/uploads/2013/12/35b889adb7e7e78fd6a4e14aae0e95f3-e1388979475215.png すなわちこの実験の知見は「ランダムのつもりでも、実はランダムではない」ということ。
・要は単に、人が受ける印象、気持ちといった部分が受け渡しに影響しているであろうということ。近代になって確立してきた「人は完全合理的に消費せず、感情や印象による影響のほうが大きい」という知見を改めて証明しただけともいえる。
・3行も使って語ってるとこ悪いけどR言語で書いたシミュレーションの話だよ。もちろん実装依存でもない
・#12 あ、、、、ゴメン。失礼しました。が、しかし。それなら話はもっと早い。乱数器の問題じゃん。
・だから実装依存じゃないってば… https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%A0%E3%82%A6%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%82%AF >正・負のそれぞれの領域に半々ずつ点がいる確率よりも、どちらかの領域に多くいる確率の方がはるかに高い結果となる。
・この実験方式だと何億回繰り返そうが収束するわけなくね。
・理由は不明じゃなく逆正弦法則、http://www.kyoto-su.ac.jp/project/st/st16_01.html、http://www.geocities.co.jp/WallStreet/2077/money/20041106arc.html、一見直感に反しているように感じるが大勝ちしたり大負けした人がゼロに戻るには同じ回数だけ大負けと大勝ちしないといけないので一旦ゼロから大きく乖離するとゼロに戻りにくいという話
・これ、渡す回数が増えると分散が増えることは解析的に示せるよね。言っちゃなんだけど、工学系の学生ってどこかで数学を強制的に忘れさせられてるのかと思うくらい、解析的に解ける問題も「シミュレーションで解」いて恥ずかしげもなく発表するよね。なんなんだろ、あれ。
・数学とか難しく考えなくても、全員同額に収束した瞬間が開始時と同じ状態なわけで、結局また分散するに決まってるし、試行回数増やしてどうなるものでもないの当たり前じゃん
・正規分布になるんかな。あれこれ考えるより、プログラムの課題にしたいな
・大当たり要素(複数人から一度にもらう)があるから、コイントスよりはバラケルよね。一回のやりとりで1$も貰えない確率が36.6%で、1$しか貰えない確率が37.0%。赤字と現状維持で7割超えるのだな。ジャンケンより敗者が多い。サイコロの期待値が3(笑)の自分も破産しちゃう予感。
・#18分散するということが肝ではなく、100ドルから始めたから100ドル付近にみんな収束していきそうなのに実際は遙かに多い値や小さい値に偏っていくところが人間の直感と反している
・#19正規分布にはならない、逆正弦法則というようにhttp://www.dwdem.com/math/lec/page23.htmlにあるグラフのような分布になる
・#22 トン。直感と違うのね。べき分布みたいに流行るかもね
・勘違いする人がいるかも知れないけど丁半ばくちを無限にやったらちゃんと0に収束するしこのゲームだと100ドルに収束する、だけどやってる最中に丁半博打なら0付近、このゲームなら100ドル付近にいる頻度が少ないってことがポイント、勝ってる人が勝ち続けて負けてる人が負け続けるということじゃないよ
・#23ごめん、正規分布になる気がする、大勝ち、大負けの人数が少なくてプラマイ0が付近が一番多いはずだよね、http://www.dwdem.com/math/lec/page23.htmlは人数の分布じゃなくてプラスとかマイナスにいる割合だよな、自分もちゃんと理解してるわけじゃないからがんばって数式読み解いて考えてみて(笑)
・誤差を率で表すなら、試行回数が多いほど小さくなる。が、絶対値で表すと大きくなる。それだけの話。
・丁半ばくちの収支はゼロに収束するけど、このゲームは収束しないでしょ。個々人で統計取って、特定の一人の平均所持金を出せば100ドルに収束するだろうけど、全員の所持金が100ドルに収束することなんてないよ
・半丁博打でも収束しないよ。この場合の収束というのは、試行回数をM<NとしてNの方の所持金が0に近い事が期待されると言う事。記事の奴はこれが複数存在するモデルで、収束しないから貧富の差が無くなる方向には働かない。一方で取り得る値の幅が回を重ねる毎に広がるから貧富の差が大きくなるんだよ。
・半丁博打の例で、(L)回目にたまたま0になったとして、(L+1)回目と初手との違いは何もないから、回数を重ねる毎に0に近付く訳ではないって話。
・最初が一番均等な状態なのだから、ある程度ばらけていくのが自然、というところまでしか理解できない。