从概率论的角度分析备胎的成功率

引言

现如今,随着男女比例的时调,与女权意识的觉醒,许多女性对男性的要求十分之高,导致了很多男性找不到女朋友(比如说我了)。在这种社会背景下,备胎成了一个令人调侃的词语,但是备胎真的这么失败吗?或者说备胎的成功率有多高呢?
本着学术研究的态度,我从概率论的角度对备胎的成功率进行分析,计算出怎样做备胎,才能最大可能性脱单。

模型假设

  1. 我们可以同时是很多个女性的备胎,
  2. 不同情侣间概率相互独立,
  3. 在情侣分手后,我们一定可以竞选成功,
  4. 我们竞选成功后,不影响后面的概率,即之后再有情侣的分手概率,

目标概率的确立

我们记第nn对情侣的“有效期”为XnX_n,也就是说,第nn对情侣会在第nn天分手。基于模型的假设2,可知,只要有一对情侣分手了,我们的备胎生涯就结束了,并取得了成功。所以我们需要计算的概率就是,
P{mini=1n(Xi)<x} P\{min_{i=1}^n(X_i) <x \}
其中,xx代表当前的天数,也就是计算第xx天时已经有情侣分手的概率。
又基于假设2,XnX_n之间相互独立的,所以我们可以对目标概率做如下处理,
P{mini=1n(Xi)<x}=1P{mini=1n(Xi)x}=1P{Xixi=1...n}=1Πi=1nP{Xix}=1Πi=1n(1Fi(x)) P\{min_{i=1}^n(X_i) <x \}\\ = 1 - P\{min_{i=1}^n(X_i) \geq x\} \\ =1 - P\{X_i \geq x | i = 1...n\} \\=1 - \Pi_{i=1}^nP\{X_i\geq x\}\\ =1-\Pi_{i=1}^n(1-F_i(x))
其中Π\Pi代表累乘,Fi(x)F_i(x)代表概率P{Xi<x}P\{X_i < x\}

再化简了目标概率后,只取取定XnX_n的概率分布,就可以计算出备胎的成功概率了。

概率模型的选取

为了简化模型,方便求解,我们需要增加如下的模型假设,

模型假设

  1. 不同的情侣服从相同的概率分布,
  2. 情侣的分手的数学期望值为30天,
  3. 对于每对情侣,每天的分手概率是相互独立的。

基于上述假设,我们发现,e指数分布可以较好的描述情侣的分手概率。

指数分布

基于概率论知识,我们知道,e指数分布通常用于描述电子设备的有效期,因为其从时间上看是相互独立的。我们认为这个爱情,或者说现充,就像电灯泡,指不定哪天就烧断芯了。所以,我们也使用了电子设备中最常用的e指数分布来描述情侣的有效期。其概率密度函数如下,
f(x)=λeλx,x>0 f(x) = -\lambda e^{-\lambda x}, x > 0
其在,x < 0 处,概率密度处处为0。
容易求得,其数学期望值为
E(X)=1λ E(X) = {1 \over \lambda}
基于假设6,我们可计算出
λ=1E(X)=130\lambda = {1 \over E(X)} = {1 \over 30}
又由于假设7, 可得到概率分布函数为,
Fi(x)=xf(x)dx=1eλx F_i(x) = \int^x _{-\infty}f(x)dx = 1 - e^{-\lambda x}

模型求解与分析

将上述Fi(x)F_i(x)带入目标概率,可得到
P{mini=1n(Xi)<x}=1Πi=1neλix=1eλnx=1enx/30 P\{min_{i=1}^n(X_i) <x \}\\ =1-\Pi_{i=1}^n e^{{-\lambda_i x}}\\ =1- e^{{-\lambda n x}}\\ = 1- e^{-{nx} / {30}}
终于求解完了,结果非常的amazing。
我们先来看看在置信度为0.95的条件下有什么结果,也就是
P{mini=1n(Xi)<x}>0.95nx>30ln20 P\{min_{i=1}^n(X_i) <x \} > 0.95 \Rightarrow n x > 30 ln20
可以得到其图像如下,
备胎的概率论我们发现,在n较大时,在10天内就能成功竞选!!
我们再假设一个备胎愿意等上30天,那么他的成功概率就是
P{mini=1n(Xi)<30}=1en P\{min_{i=1}^n(X_i) <30 \} = 1 - e^{-n}
竟然是个指数函数!!!
此时,只要他同时成为5个女性的1号备胎,在30天内脱单概率就能有惊人的0.993!!!

稳定性分析

写道这我已经快累死了,就别分析稳定性了。

模型的优缺点

优点

模型简单准确

缺点

要怎么成为5个女性的1号备胎并保持30天呢?

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