摇大话骰子游戏戏什么意思??

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个软件,那么你今年的春节很可能是在下面这样的场景中
微信抢红包牛牛软件 :如果你有一台智能手机或苹果手机,如果你在上面装了某个软件,那
么你今年的春节很可能是在下面这样的场景中度过的:
这也使得众多的网友发出了下面的感慨:
而最近几天不少群里面又流行起来一种&红包接力&的玩法,大概的规则是:群里面先由一
人发一个红包,然后大家开始抢,其中金额最大的那个人继续发新一轮的红包,之后不断往
这时候大家或许就会问了,一直这么玩下去会有什么结果呢?是&闷声赚大钱&了,还是&
错过几个亿&了?是最终实现&共同富裕&了,还是变成&寡头垄断&了?要回答这些问题
,我们不妨用统计模拟的方法来做一些随机实验,得到的结果或许会让你大跌眼镜呢。
& & & & & &红包进阶模型&&分布
复习一下刚才的切面条模型要点。
1 一次可以生成n个随机数,且总和为1,这样每个数乘以红包总金额就是每个人分得的钱;
2 每个随机数的期望应该均等,即n分之一,这是为了保证大家抢红包机会平等;
现在我们为它增加一个第三条:
3 有一个参数可以用来调节红包的&公平&程度。这里的公平不是指机会公平,而是说每次
发红包大家实际拿到手的钱是不是相近,即金额分配的波动性是大还是小。 比如100元的红
包发给10个人,如果每人都是10元左右,我们认为这种分配更公平些;如果最少的才0.8元,
最多的有20元,显然就有失公允了(不幸的 是作者好几次碰到这种情况&&)。
幸运的是,在众多的随机变量分布中,有一个&狄利克雷分布&非常适合上面列出的这些情
况。狄利克雷分布本身有n个参数,但为了满足条件2,我们可以只用一个参数 & 来决定它
的具体形式。& 越大,每人分得的金额比例就越倾向于平均,反之则波动性越大。
更幸运的是,我们开始提出的切面条分法,恰恰就是当&=1的时候,狄利克雷分布的最简单
刚才切面条的结果,也就是&=1时的狄利克雷分布生成的随机数
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而下面是&=10时的一组随机数:
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可以看出,当&=1时,金额分配的变动性非常大,而在&=10的情形下,金额的分配就平均多
& & & & 模拟接力游戏,开始&
有 了这个假想的红包分配机制,我们就可以来模拟红包接力的游戏。首先假设我们有一个50
人的群,每人初始手头上的可用金额为50元(这里是为了产生&破产& 现象而故意放低的,
土豪们请忽略此设定),根据规则,每次红包的总金额是20元,发放给10个人,其中抢得最
大红包金额的人将发出下一轮的红包。如果某人 发完红包后余额变成了负值,就不能再继续
抢红包(请原谅这个丧心病狂的设定&&),因为他/她已经发不起下轮红包了,但允许现在
其余额为负。
在我们的模拟中,依然对实际情况做了很多简化,比如假设抢到红包的人是在参与游戏的人
中间均匀分布的(排除了资产为负的人)。在实际情况中,大家可能会根据自己余额的多少
来决定是否继续参加,但在此我们忽略了这种可能。
我们设定 &=2,并让红包接力100次,最后大家的余额如下:
31.24 82.69 18.07 44.56 62.87 33.40 47.00 45.55 77.11 70.44
54.28 26.98 54.74 80.30 28.32 43.98 48.80 82.69 82.94 -11.00
34.30 80.64 60.68 47.34 40.13 52.55 23.39 62.67 92.20 72.43
41.55 40.12 50.51 81.30 51.17 43.36 34.93 64.38 42.70 -8.90
9.10 78.61 46.35 64.18 61.90 13.61 50.01 68.51 41.21 54.14
可以看出,有两位朋友不幸破产了,而最后资产最多的有92.20元,几乎翻了一倍。一个很
明显的事实是,破产的玩家都是因为&中头奖&中得太多了, 导致入不敷出。相反,最终收
得92.20元的这位玩家属于&闷声发大财&。经统计,他/她获得第一名0次,第二名3次,第
三名2次,第四名2次,第五名4 次,等等。
下面展示了每个人的金钱变动状况:
当然,概率面前人人平等,没有谁能预知自己抽中红包后会是最大的还是最小的,所以从对
称性的角度考虑,个人选择的结果是完全随机的。但是,从整个群的角度来看,有一个指标
却在悄悄发生变化,那就是这个群的&贫富差距&。
& & & & & & & & 平均还是独大?基尼系数来判断
我 们注意到,在游戏最开始的时候,大家的资金都是一样的(50元),而在100次接力之后
,几家欢喜几家愁,贫富差距被拉大了。于是我们有两个很自然的问 题:1. 如何量化这种
贫富差距?2. 随着游戏的进程,贫富差距会有怎样的变化?
对 于第一个问题,我们可以借用经济学中的一个概念来予以回答,那就是所谓的&基尼系数
&(Gini Coefficient)。基尼系数通常被用来衡量一个国家居民收入的公平性,其取值在0
到1之间,越大表示贫富差距越大,即少部分的人掌握了这个经济体 大部分的收入。基尼系
数的计算公式可以在它的维基页面中找到,对于之前的模拟游戏结果,计算出的基尼系数是
这个结果的绝对数值可能并没有太大的意义,因此我们在每一轮接力之后都计算出当时这个
群的基尼系数,然后观察它的变化。结果如下:
在 这里我们将接力次数延长到了500次。可以看出,随着接力的进行,基尼系数的整体趋势
是在不断变大的,意味着贫富差距会随着游戏的进行变得越来越大。这其 实很好理解:总是
会有人因为拿了太多头奖而破产,这样财富会在越来越少的人中间进行分配,所以相应地贫
富差距就拉大了。
& & & & & & 红包越&公平&,贫富差越大
前 面提到,在我们的模型中有一个参数 & 用来控制红包金额分配的&公平&程度(或者更
准确地说,是&平均&的程度,因为就机会而言,每个人分得金额的可能性都是相同的,但
就每一次实际分得的金额 而言,& 越大,这种分配越倾向于平均,即结果的波动性越小)
。下图展示了一组随机模拟实验的结果,其中我们模拟了20次红包接力的游戏,10次取 &=2
, 另外10次取 &=20。每次游戏中,红包都接力了500次。
可以看出,红线和蓝线虽然有所重叠,但总体来看蓝线的取值要比红线更大,也就是说,红
包金额越&公平&,贫富差距反而会越大。
这 个结论看起来可能有些反直觉,但其实也合情合理:如果红包的分配是绝对公平的,那么
第一名得到的金额就将是2元,而下一轮又必须送出20元,所以 总共亏损18元;如果红包金
额的波动性很大,就会有一部分人得到的金额小于2元,而第一名就会得到更多,也就更不容
易破产。所以说,一个规则是否真的&公 平&,不能只看其表面。
& & & & & & & & & &出人意料的更多玩法
除了前面提到的这个规则,我们还可以考虑一系列其他的玩法:
1. 之前的规则记为1号;
2. 玩法2:第一个红包金额为20,第二个为21, 第三个为22,&&到30后又递减至20,以此
3. 玩法3:下一个红包的总金额是上一轮的最大金额加10;
4. 玩法4:下一个红包的总金额是上一轮最大金额的4倍,30封顶;
5. 玩法5:下一个红包的总金额是上一轮最大金额的5倍,30封顶;
你一定奇怪玩法4和玩法5只差一个数,为什么要单独列出来。这里可以先剧透一下,原因是
它们有着天壤之别。在给出结果之前,大家可以先根据自己的直觉给这几种玩法排个序,然
后再和下面的结果对比一下,看看是否真的让你大跌眼镜了。
下面是这五种玩法的对比图,全部取10个红包,&=2,初始20元。每种玩法我们模拟10次,
也就是有10条基尼系数曲线。
可以看出,按照贫富差距排序,从大到小分别是玩法5&玩法2&玩法1&玩法3&玩法4。怎么样,
你猜对了吗?
我相信你一定被4和5之间的&天壤之别&惊呆了。为什么一个是最大,而另一个甚至是平坦
微信号:qianda1388
其 实,规则里面4和5这两个系数非常关键。在&=2、分10个包的条件下,第一名平均能拿到
红包金额的23%左右。4乘以23%得到0.92&1,换 言之红包会变得越来越小。比如第一轮最大
如果是4,下一轮的总金额就是16;这一轮最大可能就变成了3,那么再下一轮总金额就变成
了12&&到了后来,总 金额小于1分钱,就保持不变了(图中的水平线部分)。相比之下,5
乘以23%得到115%,结果红包会变得越来越大,而由于我们设定了30块钱封顶,会让 每个红
包稳定在30元附近,因此贫富差距就按照&正常&的趋势逐渐加大了。
可以想见的是,在4倍和5倍之间应该会有一个临界值,把这两种极端情形分隔开来。时间所
限我们没有进行严谨的理论推演,但随机模拟表明这个数字在4.35左右。 &&
& & & & & & & & & & & & & & & & &&
& & & & & & & 最后的话&
正 如开篇所言,这只是红包算法的一个模型,并不一定就是背后的真实源代码。从经验和直
觉上来看,这个模型(特别是在&较小时)对现实的模拟还算令人满意,不 过严格的科学方
法当然要做统计分析来验证这一模型是否符合现实了&&鉴于验证繁琐,红包数据收集不易
,而且本身就是个娱乐项目,此处就不再对此较真。欢迎 感兴趣的读者进行更深入的验证。
除了本文考察的这些可能影响金额分配的因素之外,读者还可以利用文中用到的代码继续考
察其他因素对贫富差距的影响(可能需要对代码稍作修改),比如红包人数,初始金额等等
最后提醒大家的是,红包主要还是在过年的时候图个喜庆,游戏有风险,抢包需谨慎。
全球贝者技娱乐有限公司
联系电话:136-000-74074 :联系人:方先生
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不得不说的是.很多人在春节一波又一波红包流中失去了“自我".面对赤裸裸的“金钱诱惑".平时伪装的再好的“大神"也失去了分寸.实属罕见.
[微信红包“外挂"惊现]
近几天.多个微信群都在讨论微信红包“外挂"的出现.首先是某人直接贴出了微信红包“外挂"的链接.紧接着多人在群内测试.均发现有外挂存在的痕迹.尔后.便在多处看到微信红包“外挂"的痕迹.甚至有人直接给出了相关截图.
1:微信官方在日前发布了相关声明:1. 对于此类利用第三方软件刷抢红包的危害用户安全和体验的行为将给予严厉打击,2. 对于屡次违反微信运营规则.利用第三方软件抢红包的用户将会暂时将其微信帐号关闭.直至用户卸载已安装的抢红包插件后方可解封.微信声明的推出从侧面证实了微信红包存在“外挂"的可能性.
:2:微信红包“外挂"出现后.迅速引起了不会用外挂用户的“愤懑".用了外挂的用户每次都抢得到且经常是第一个.而另外一批人却一次也抢不到.在红包数量较少的情况下.他们只能“干等着看别人吃肉".这种苦闷和辛酸很难让他们保持理智的心态.
3:于 是乎.有人宣称.将使用微信红包“外挂"的用户踢出微信群.随着这股言论兴起后.与之而来的是多个用户在旁边吆喝.甚至为了测试究竟是谁在使用微信红包 “外挂".而发出了不少金额较小的测试红包.以便测试出究竟是谁在“作弊".经过几轮测试以后.不少人都开始在“猜忌"是谁在使用外挂.一股相互猜忌的风 潮兴起.
谁失去了理智?
:4:微 信官方贴出打压微信红包“外挂"的声明后.还是有人不“理智"的去使用微信红包“外挂".针对微信红包“外挂".有两个对象.一个是使用者.一个是非使用 者.使用者肯定能希望使用该工具让自己“发大财".而非使用者则不喜欢该工具.因为该工具破坏了微信红包的游戏规则.让这部分用户很难再人流中抢到红包.
:5:很 难相信仅仅因为微信红包“外挂".而让彼此熟悉的群友之间出现“猜忌".且发出踢对方出群的行为.拿某媒体群为例.都是抬头不见低头见的人物.即使再不熟 悉.彼此好歹也听过对方的名字.平时也会有诸多交流.仅仅是因为微信红包“外挂".就闹得彼此“反目成仇".真的值得吗?
:6:首 先要明白的是(作者微信公众号:郭静的互联网圈).微信红包的制定规则是微信官方.不是某个用户.也不是那小部分人.他们只是4.68亿用户当中的几十个 用户.代表不了所有.作为规则制定者.作为裁判.他们才是决定这部分用户是否是违规的.作弊的.这小部分用户是无法判定使用微信红包“外挂"的具体性质.
也 就是说.在不违反微信官方规则的情况下.用户使用任何行为都是微信官方“允许"的.如果不允许.那么真正的裁定还是靠微信官方.而不是用户.这个逻辑得 通.用户能够使用微信红包“外挂".说明就是在微信官方“许可"的条件下进行的.退一步说.他们是在钻微信红包的漏洞.即使修补.也是微信官方来做.用户 始终不是裁判员.当然了.用户自己建立微信群.自己去判定也不是不行.但是这个肯定是小范围的行为.绝对代表不了整个微信大环境下的规则.
彼 此熟悉的环境下.作为媒体人.主动与对方闹得不愉快.这是很不理智的行为.应该说是很“小孩儿"的行为.既然微信外挂“红包"能够使用.那就说明它有它存 在的可能性.真要做出“判决".那是微信官方的事.之所以如此不理智.归根结底还是因为其涉及到的是真正的“钱".用户必须在乎.必须“清除"作弊者.来 维护自己的利益.
“外挂"会“杀死"微信红包吗?
据悉.很多游戏的“终结".不是因为别的原因.恰恰就是因为“外挂"过多.导致正常的游戏环境无法生存.最终的结果就是人人“开挂".这种游戏肯定会死亡.微信红包“外挂"的出现.难道也会像游戏一样被外挂“杀死"吗?
我认为这是一个伪命题.犹记得去年微信红包刚兴起的时候.某浏览器迅速推出了相关的抢红包插件.但是不久之后该插件就失效了.根据我在百度上搜索“微信红包外挂"的结果也发现.2014年陆陆续续的出现了多款微信红包“外挂".但是不久之后这些外挂也失效了.
基本上所有的互联网产品都会出现漏洞.微信的用户达到了4.68亿.其中出现一些漏洞也属正常.用户能够在短期内“钻漏洞".是他们的本事.但是微信官方会放任这些作弊者出现吗?微信官方会忍心让自己的蛋糕被别人“瓜分"吗?肯定不会.
早期的QQ游戏当中.经常有外挂产品出现.不少程序员利用QQ游戏的漏洞.开发出了相当高明的“外挂"工具.但是随着QQ游戏的不断升级.这些外挂也必须得跟着升级.在整个大的QQ游戏环境中.并没有因为有外挂的出现而导致用户不去玩QQ游戏.
同理.短期内.用户利用微信红包的漏洞.开发出一些“作弊"软件是正常的.但是要想长期且对微信的主流用户造成巨大影响是不可能的.微信没那么傻.
和2014年初不一样的是.2015年初的微信红包中多了企业的参与.诸多企业的参与.彻底将互联网红包这一产物推开.微信红包.QQ红包.支付宝红包.微博红包.各种各样的互联网红包开始扩散.
据 我观察发现.今年的微信红包已经扩散到了二三线城市.且微信用户基本上都开始在使用微信红包.微信红包用户的体量在急剧扩大.这个和2014年初.仅是小 范围的“中高端"用户使用区别很大.微信红包用户的急剧增加.势必会导致诸如微信红包“外挂"这类产品出现.究竟是好是坏.难以分辨.从大规则上来说.微 信官方是不允许的.但既然用户能使用.也说明这是用户被微信“许可"了的.否则是用不了的.从道德的角度去批判微信红包“外挂".实在太不理智了.我们应 该理性看待这些“外挂"行为.想必.微信官方不会让这些“外挂"产品蹦Q太久.
最 后我再说说关于微信红包的一些思考.首先.微信红包用户的增加.导致了更多从银行卡的“钱"到微信支付“钱"的转移.用户的整个数据流转.都是从银行卡里 的钱出去的.实际上很少有用户会把它提现出来.更多的还是在不停的用户之间流转.用户即使不将这些红包转发.这些“钱"也是留在微信红包上的.用户可能会 使用它进行微信上面的购物行为.充话费等.但是都是在微信支付上的.从这方面来看.微信官方是最终的受益者.用户并不受益.
其 次.微信红包的快速扩张.让微信支付开始“成长"起来.支付宝真正的竞争对手出现了.甚至比当初的财付通要凶猛的多.4.68亿用户足以改变任何行业.并 不仅仅只是手机支付.即使支付宝已经有足够多的用户量.但是微信依托微信红包扩散用户.进而递进到微信支付上.再加上微信支付接口开放的话.要比支付宝红 包方便的多了.
另外.微信的安全问题.随着微信红包的出现.微信ID并不是免费的.上面可能有大笔 & 钱存在.这就给诸多不怀好意者提供了机会.会不会像当年的QQ一样.一旦有Q币的账号.就会被盗取.如今可不仅仅只有几个破Q币.其拥有的可能是数千块钱啊.安全.又该如何保障呢?
[微信红包赢钱软件]
如果你有一台智能手机或苹果手机.如果你在上面装了某个软件.那么你今年的春节很可能是在下面这样的场景中度过的:
这也使得众多的网友发出了下面的感慨:热线咨询
而最近几天不少群里面又流行起来一种“红包接力"的玩法.大概的规则是:群里面先由一人发一个红包.然后大家开始抢.其中金额最大的那个人继续发新一轮的红包.之后不断往复循环.
这时候大家或许就会问了.一直这么玩下去会有什么结果呢?是“闷声赚大钱"了.还是“错过几个亿"了?是最终实现“共同富裕"了.还是变成“寡头垄断"了?要回答这些问题.我们不妨用统计模拟的方法来做一些随机实验.得到的结果或许会让你大跌眼镜呢.
红包进阶模型DD分布
复习一下刚才的切面条模型要点.
一次可以生成n个随机数.且总和为1.这样每个数乘以红包总金额就是每个人分得的钱,
每个随机数的期望应该均等.即n分之一.这是为了保证大家抢红包机会平等,
现在我们为它增加一个第三条:热线咨询:
有一个参数可以用来调节红包的“公平"程度.这里的公平不是指机会公平.而是说每次发红包大家实际拿到手的钱是不是相近.即金额分配的波动性是大还是小.&
比如100元的红包发给10个人.如果每人都是10元左右.我们认为这种分配更公平些,如果最少的才0.8元.最多的有20元.显然就有失公允了(不幸的&
是作者好几次碰到这种情况--).
幸运的是.在众多的随机变量分布中.有一个“狄利克雷分布"非常适合上面列出的这些情况.狄利克雷分布本身有n个参数.但为了满足条件2.我们可以只用一个参数&
α 来决定它的具体形式.α 越大.每人分得的金额比例就越倾向于平均.反之则波动性越大.
更幸运的是.我们开始提出的切面条分法.恰恰就是当α=1的时候.狄利克雷分布的最简单状态.
刚才切面条的结果.也就是α=1时的狄利克雷分布生成的随机数&
而下面是α=10时的一组随机数:
0.....1703169
可以看出.当α=1时.金额分配的变动性非常大.而在α=10的情形下.金额的分配就平均多了.
模拟接力游戏.开始
了这个假想的红包分配机制.我们就可以来模拟红包接力的游戏.首先假设我们有一个50人的群.每人初始手头上的可用金额为50元(这里是为了产生“破产"&
现象而故意放低的.土豪们请忽略此设定).根据规则.每次红包的总金额是20元.发放给10个人.其中抢得最大红包金额的人将发出下一轮的红包.如果某人&
发完红包后余额变成了负值.就不能再继续抢红包(请原谅这个丧心病狂的设定--).因为他/她已经发不起下轮红包了.但允许现在其余额为负.
在我们的模拟中.依然对实际情况做了很多简化.比如假设抢到红包的人是在参与游戏的人中间均匀分布的(排除了资产为负的人).在实际情况中.大家可能会根据自己余额的多少来决定是否继续参加.但在此我们忽略了这种可能.热线咨询:
α=2.并让红包接力100次.最后大家的余额如下:
82.69 18.07 44.56 62.87 33.40 47.00 45.55 77.11 70.44
26.98 54.74 80.30 28.32 43.98 48.80 82.69 82.94 -11.00
80.64 60.68 47.34 40.13 52.55 23.39 62.67 92.20 72.43
40.12 50.51 81.30 51.17 43.36 34.93 64.38 42.70 -8.90
78.61 46.35 64.18 61.90 13.61 50.01 68.51 41.21 54.14
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