-全8種類 http://www.mcdonalds.co.jp/happyset/index.html
-自分で任意に選ぶことも触ることもできない(前提で)
-参考:↓の左側です。
http://www.mcdonalds.co.jp/happyset/graphic/mainvisual.jpg
http://www.mcdonalds.co.jp/happyset/graphic/mainvisual2.jpg
マクドナルドホールディングのニュースリリースによると年間販売個数1億個!
http://www.mcd-holdings.co.jp/news/2011/promotion/promo1005a.html
「ハッピーセット」は、ハンバーガーやチキンマックナゲットにサイドメニューやドリンク、そしてマクドナルドオリジナルの楽しいおもちゃがセットになったお子様向けのメニューで、年間販売個数が1億個を超える大人気の商品です。
ハッピーセット『プラレール/メゾピアノ』
販売期間 - 2011年10月14日(金)~約3週間(予定)
種類 - 「プラレール」 全8種類
「メゾピアノ」 全8種類
(※「プラレール」「メゾピアノ」のどちらかをお選びいただいた上で、どのおもちゃがもらえるかはお楽しみです。各おもちゃには数量の限りがございますので、なくなり次第終了いたします。)
下記ニュースリリース一覧にもあるとおりハッピーセットはほぼ年間を通じて販売されているので、
期間中に販売されるハッピーセットは1億*(3週間/365日)で5,753,425食と推測してみたいと思う
http://www.mcd-holdings.co.jp/news/index_2011.html
第二四半期決算資料によるとマクドナルドの店舗数は3302店
http://www.mcd-holdings.co.jp/pdf/2011/2011_half_j.pdf
5,753,425食/3302店=1743個が1店舗1日あたり
仮にプラレール8種類が均等に配分されるとして1743/8=218個
・・・などと無意味な御託を並べてみたりすると、、、、
答えは既に出てたり・・・(苦笑)
http://blog.livedoor.jp/mojin_no_tsue/
ちなみに当家は10セット購入で全8種類が集まりました。
かなりの打率じゃないですか?
8種類のおもちゃをコンプリートするために
平均何個のハッピーセットを買うことなるかという「期待値」ですが、
8/8 + 8/7 + 8/6 + 8/5 + 8/4 + 8/3 + 8/2 + 8/1 = 21.7428 (セット)
平均すると22セットくらい購入すれば8種類コンプリートできる計算なので、
これより少ない購入数でそろった人は「運のいい人」、
22セット以上買わないとそろわなかった人は「運の悪い人」ということです。
リセットしますそう言う意味でしたかすみません
全種コンプは最低で8個だがそこまで運がいい人はいませんね
8種だと確率的にほぼわかりませんONZ
やはり運にかけるだけですよ
計算をしても会わない可能性が半分ほどあります
認識するのは不可能に近いですね・・・
おやくにたてなくてすみませんそこまで欲しいのですか?
マクドナルドホールディングのニュースリリースによると年間販売個数1億個!
http://www.mcd-holdings.co.jp/news/2011/promotion/promo1005a.html
「ハッピーセット」は、ハンバーガーやチキンマックナゲットにサイドメニューやドリンク、そしてマクドナルドオリジナルの楽しいおもちゃがセットになったお子様向けのメニューで、年間販売個数が1億個を超える大人気の商品です。
ハッピーセット『プラレール/メゾピアノ』
販売期間 - 2011年10月14日(金)~約3週間(予定)
種類 - 「プラレール」 全8種類
「メゾピアノ」 全8種類
(※「プラレール」「メゾピアノ」のどちらかをお選びいただいた上で、どのおもちゃがもらえるかはお楽しみです。各おもちゃには数量の限りがございますので、なくなり次第終了いたします。)
下記ニュースリリース一覧にもあるとおりハッピーセットはほぼ年間を通じて販売されているので、
期間中に販売されるハッピーセットは1億*(3週間/365日)で5,753,425食と推測してみたいと思う
http://www.mcd-holdings.co.jp/news/index_2011.html
第二四半期決算資料によるとマクドナルドの店舗数は3302店
http://www.mcd-holdings.co.jp/pdf/2011/2011_half_j.pdf
5,753,425食/3302店=1743個が1店舗1日あたり
仮にプラレール8種類が均等に配分されるとして1743/8=218個
・・・などと無意味な御託を並べてみたりすると、、、、
答えは既に出てたり・・・(苦笑)
http://blog.livedoor.jp/mojin_no_tsue/
ちなみに当家は10セット購入で全8種類が集まりました。
かなりの打率じゃないですか?
8種類のおもちゃをコンプリートするために
平均何個のハッピーセットを買うことなるかという「期待値」ですが、
8/8 + 8/7 + 8/6 + 8/5 + 8/4 + 8/3 + 8/2 + 8/1 = 21.7428 (セット)
平均すると22セットくらい購入すれば8種類コンプリートできる計算なので、
これより少ない購入数でそろった人は「運のいい人」、
22セット以上買わないとそろわなかった人は「運の悪い人」ということです。
中学生の考え。
8種類のおまけに対し、機関的に売られるのは4種類ずつ。では、最初の期間をA、2回目の期間をBとします。
A=4で、まず最初のおまけ、A-1は手に入ります。ココで、A-2~4がでるか、A-1がでるかでは、1/2です。しかし、これは飽くまでA-1が出る確率なので、A-2~4は3つ、つまり、簡単にすると1/4の確率です。ということは、すでにA-1が出ているので、仮にA-2を出そうとした場合、1/3となります。ここで、A-1が出る確率はほとんどないので、ココまでで2個は確実の手に入る物と言えます。
次にくるのが、A-3とA-4です。簡単に、ココから一気に出るとするならば、1/2ですが、すでに半分は出ているので、2/4となります。ここで、A-1もしくはA-2がでる確率は、2:2なので、50%となります。ということは、出る場合もあるし、出ない場合もあると考えてよいです。しかし、連続で違うものが出てくる確率としては、50%ではないので、ココで1つダブってしまう計算になります。そして、次の購入でA-3が出るとすると、最後のA-4は、確実ではなく、4/1となる訳です。すると、A-4が出る確率は25%で、残りの75%がダブってしまいます。かなりの高確率から、おおよそ2つダブることになります。そして、A-4が次の購入で手に入ると計算すると、最小で『7回の購入』でAシリーズをコンプリートで来ます。
このことから、Bも同じことが言えるので、最小で合計14回の購入となります。と、僕は考えました。
全期間で8種類同時にもらえるんですよ。
初めはどれをもらっても1回、次はすでに持ってる1個を除いた7個を全部の8個のうちからもらえるのは…と最後まで考えていくと良いと思います。
確率、期待値をキーワードに人に聞いたり自分で調べたりしてみてください。
確率的には、8回連続当たるのは不可能に近いです。
考えると、1つ目=1ハッピーセット 2つ目=2.3ハッピーセット
3つ目=3.8ハッピーセット 4つ目=5.9ハッピーセット
5つ目=8.6ハッピーセット 6つ目=12.3ハッピーセット
7つ目=16.1ハッピーセット 8つ目=23ハッピーセット
って感じでで、結局23回ぐらい買うとコンプリートすると思います。
ちょっとでも参考にして下されば幸いです。
(あくまで推測です)(大体の推測です)(後は運次第です)
1つ目=1ハッピーセット
2つ目=2.3ハッピーセット
…
の理由をもう少し詳しく教えてもらえますか?
2つ目=1+1.3ハッピーセット→1.3を求めた根拠
ちょっと計算間違いがあるような…
無料で手に入る方法なんですが
「プラレール」と「メゾピアノ」の期間が
終わった3日以内に電話で
例「プラレールの5番ください。」
と言えば予約できます。
隠しテクみたいなのを聞いているわけではありません。
算数/数学の問題なんですよ~^^;;
コメントにも書いたとおり、算数的には、さっぱり理解できません。
なので、プログラムで無理矢理。
class Toys COMPLETED = 0b11111111 def initialize @collection = 0 end def store (n) @collection |= (1 << n) end def to_s s = sprintf("has %08b", @collection) end def complete? @collection == COMPLETED end end class Problem def initialize @n = 0 @sum = 0 end def challenge(try_n) try_n.times { |i| n = 0 mytoys = Toys.new until mytoys.complete? toy = rand(8) mytoys.store(toy) n += 1 end @sum += n } @n += try_n end def report puts "average is #{@sum / @n.to_f}" end end p = Problem.new 10.times { p.challenge(10000) p.report }
10万回試行して、8個そろうまでにかかった回数の平均値を求めます。1万回ごとに、経過報告も。
結果は、こんな感じになりました。
average is 21.8048
average is 21.7363
average is 21.69493333
average is 21.6928
average is 21.67944
average is 21.68865
average is 21.71261429
average is 21.69645
average is 21.69582222
average is 21.69976
22回かかるっぽいです。
# もう、みんな知ってるって
算数的にも、多少納得したので、追記。
http://www2.odn.ne.jp/~cdh88520/toys.html
ここで、「これは、幾何分布の期待値です」というキーワードを入手。
確率統計論とか、そういう方面を調べてみれば良いのか。
定義と計算式が手に入れば、とりあえず納得。
幾何分布は『初めて成功するまでに失敗した回数』である離散型確率変数が従う分布である.
まさに自分もシェルスクリプトを少しずつ動かしながらパイプでつないで…で魅力を感じた口です。
最後に期待通りの動きになった時は細やかながら感動モンですね。
今回に限っては、期待通りというよりは、「ちぇ、式があってるんだなあ」って
感じでしたけどね :-)
それは相当運が良いと思います。
どうやって答えを導いたかを書いて欲しいです。
確か大体9回とのお答えだったと記憶していますが、削除してしまったのですね。
「そこまで欲しいのか?」は、問題としてコンプするとしたら平均何回購入する必要があるか?という設定にしました。