TA的每日心情 | 衰 2025-7-18 08:55 |
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下面继续.4 {! E4 d- w9 Z7 E0 S. S, D" E( t0 b
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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.) L; Z, _, ?$ Y" h: G! y9 G6 B
q2 }' t/ T+ C W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.
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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.2 c/ e! h' N( `- s
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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. B" v) |: `8 F! ^. n7 X. u
0 r. j8 p3 Y+ D7 w9 d. x下面继续待续... |
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