TA的每日心情 | 衰 14 小时前 |
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上会说到信息完全的赌局是无趣的.那我们看看有趣的情况,信息不完全赌局.1 ], w# Z w$ T4 Q0 b6 {" b9 V7 `
$ ^$ n; e k4 z7 Y+ S2 c在这样的赌局中,我们是不知道1赢的概率p的.而且我们也不能用当前的赔率来估计这一概率p(原因见上一节).而且我们也不知道其他赌客对p的估计.而获利的期望是依赖于这一概率的,所以期望并不是这种情况下一个好的效用函数.& ]3 k3 a1 E! J0 I2 N6 P/ X
+ N0 Z* j- j& j# i3 _当然,我们可以把期望当作一个可变的参数,从而得到某种条件策略.不过如果我们真这么做,做完计算,我们就会发现结果不过告诉我们,如果p高就多押选项1,反之就多押选项2.就像你问一个人应该如何下注,他告诉你如果你觉得川普胜面大就押川普,你觉得拜登赢面打就押拜登一样,完全正确的废话,另一个无趣的结论.
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如果不用最大化数学期望,那么应该用什么准则呢,我觉得可以用极大化极小原则,通俗的说,就是最大化最不利情况下的收益.# Z' [& Y4 g# \/ ?, T0 F% Q) C
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