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Note per Studenti Esercizio - coppie di compleanni uguali e indipendenza a coppie

Esercizio - coppie di compleanni uguali e indipendenza a coppie

Teoria: Momenti e deviazioni - Markov, Chebyshev e mediana randomizzataVar(ΣX_i) = ΣVar + 2ΣCov, e basta l'indipendenza a coppie perché la varianza si sommi. Chebyshev dà code polinomiali (collezionista: P(T ≥ nH_n + cn) ≤ π²/(6c²)); il metodo del secondo momento dà P(X=0) ≤ Var(X)/E[X]². Algoritmo della mediana: campione di n^(3/4) elementi, due estremi d e u a ±√n, ordinamento dei soli elementi tra d e u; fallisce con probabilità ≤ n^(-1/4) ed è Las Vegas con 2n + o(n) confronti.Momenti e deviazioni - Markov, Chebyshev e mediana randomizzata → (secondo momento, indipendenza a coppie). Il paradosso del compleanno è trattato in Palline e urne - compleanno, carico massimo e approssimazione di PoissonModello palline e urne (m palline, n urne, scelte indipendenti e uniformi): paradosso del compleanno con soglia sqrt(2 n ln 2), urne vuote attese n e^(-m/n), carico massimo ln n / ln ln n con dimostrazione (first moment e union bound), approssimazione di Poisson con il fattore e sqrt(m), potere delle due scelte (ln ln n / ln 2).Palline e urne - compleanno, carico massimo e approssimazione di Poisson →.

Testo. nn persone hanno compleanni indipendenti e uniformi su d=365d=365 giorni. MM è il numero di coppie {i,j}\{i,j\} con lo stesso compleanno, M=∑i<jAijM=\sum_{i<j}A_{ij}, Aij=1{bi=bj}A_{ij}=\mathbf 1_{\{b_i=b_j\}}.

  1. Mostrare che gli eventi AijA_{ij} sono indipendenti a coppie ma non a tre a tre.
  2. Calcolare E[M]E[M] e Var(M)\mathrm{Var}(M).
  3. Per n=23n=23 usare il metodo del secondo momento per limitare dal basso P(M>0)P(M>0) e confrontare con il valore esatto.
  4. Per n=100n=100 limitare P(M=0)P(M=0) con Chebyshev e confrontare con il valore esatto.

Soluzione

1. Indipendenza a coppie. P(Aij)=1dP(A_{ij})=\frac1d (dato bib_i, il giorno bjb_j coincide con probabilità 1d\frac1d). Due coppie {i,j}\{i,j\} e {k,l}\{k,l\}:

  • se sono disgiunte, AijA_{ij} e AklA_{kl} dipendono da compleanni diversi: indipendenti;
  • se hanno una persona in comune, per esempio {i,j}\{i,j\} e {i,k}\{i,k\}: dato bib_i, bjb_j e bkb_k sono indipendenti e ciascuno coincide con bib_i con probabilità 1d\frac1d, quindi P(Aij∩Aik)=1d2=P(Aij)P(Aik)P(A_{ij}\cap A_{ik})=\frac1{d^2}=P(A_{ij})P(A_{ik}).

A tre a tre invece: Aij,Ajk,AikA_{ij},A_{jk},A_{ik} si verificano insieme se e solo se bi=bj=bkb_i=b_j=b_k, probabilità 1d2\frac1{d^2}, mentre il prodotto sarebbe 1d3\frac1{d^3}. Quindi non sono indipendenti insieme.

2. Media e varianza. Con (n2)\binom n2 coppie, E[M]=(n2)1dE[M]=\binom n2\frac1d. Le covarianze sono nulle, quindi la varianza si somma e Var(Aij)=1d(1−1d)\mathrm{Var}(A_{ij})=\frac1d\big(1-\frac1d\big): Var(M)=(n2)1d(1−1d).\mathrm{Var}(M)=\binom n2\frac1d\Big(1-\frac1d\Big). (Controllo per enumerazione con n=4n=4, d=5d=5: E[M]=65E[M]=\frac65, Var(M)=2425\mathrm{Var}(M)=\frac{24}{25} ✓.)

3. n=23n=23. (232)=253\binom{23}2=253: E[M]=253365=0,6932E[M]=\frac{253}{365}=0{,}6932, Var(M)=0,6932⋅364365=0,6913\mathrm{Var}(M)=0{,}6932\cdot\frac{364}{365}=0{,}6913, E[M2]=Var(M)+E[M]2=0,6913+0,4805=1,1717E[M^2]=\mathrm{Var}(M)+E[M]^2=0{,}6913+0{,}4805=1{,}1717. Il secondo momento dà P(M>0)≥E[M]2E[M2]=0,48051,1717=0.410.P(M>0)\ge\frac{E[M]^2}{E[M^2]}=\frac{0{,}4805}{1{,}1717}=0.410. Il valore esatto è P(M>0)=1−∏i=022365−i365=0,5073P(M>0)=1-\prod_{i=0}^{22}\frac{365-i}{365}=0{,}5073. Il limite 0,410{,}41 non è stretto ma dice già che con 2323 persone una coppia uguale è tutt'altro che improbabile. Il limite di Chebyshev per P(M=0)P(M=0) (VarE2=1,44\frac{\mathrm{Var}}{E^2}=1{,}44) qui sarebbe inutile: il secondo momento nella forma E2E[M2]\frac{E^2}{E[M^2]} è migliore.

4. n=100n=100. (1002)=4950\binom{100}2=4950: E[M]=4950365=13,56E[M]=\frac{4950}{365}=13{,}56, Var(M)=13,56⋅364365=13,52\mathrm{Var}(M)=13{,}56\cdot\frac{364}{365}=13{,}52. Chebyshev: P(M=0)≤13,5213,562=0,0735,P(M=0)\le\frac{13{,}52}{13{,}56^2}=0{,}0735, mentre il valore esatto è ∏i=099365−i365=3,07×10−7\prod_{i=0}^{99}\frac{365-i}{365}=3{,}07\times10^{-7}. Il limite è corretto ma molto largo: la probabilità vera decresce in modo esponenziale, e a pari quantità di informazione (EE e Var\mathrm{Var}) Chebyshev non può saperlo. Una simulazione di 2000020000 gruppi da 100100 dà media 13,5613{,}56 e varianza 13,413{,}4, d'accordo con le formule.

Risultato. E[M]=(n2)/365E[M]=\binom n2/365, Var(M)=E[M](1−1365)\mathrm{Var}(M)=E[M](1-\frac1{365}); per n=23n=23: P(M>0)≥0,410P(M>0)\ge0{,}410 (esatto 0,5070{,}507); per n=100n=100: P(M=0)≤0,0735P(M=0)\le0{,}0735 (esatto 3,07×10−73{,}07\times10^{-7}).

Verifica.

python
import math, random
from itertools import product
from fractions import Fraction as F

d = 365
for n in (23, 100):
    E = math.comb(n, 2) / d; V = E * (1 - 1 / d)
    p0 = math.prod((d - i) / d for i in range(n))
    print(n, E, V, E * E / (V + E * E), 1 - p0, V / E**2, p0)

# controllo di Var(M) per enumerazione: n = 4, d = 5
vals = [sum(t[i] == t[j] for i in range(4) for j in range(i + 1, 4)) for t in product(range(5), repeat=4)]
N = len(vals); Em = F(sum(vals), N)
print(Em, F(sum(v * v for v in vals), N) - Em**2)          # 6/5 24/25

Versione ripasso

Indipendenza. Aij=1{bi=bj}A_{ij}=\mathbf 1_{\{b_i=b_j\}}, P(Aij)=1dP(A_{ij})=\frac1d. Coppie disgiunte: indipendenti. Coppie con una persona comune: dato bib_i, P(AijAik)=1d2=P(Aij)P(Aik)P(A_{ij}A_{ik})=\frac1{d^2}=P(A_{ij})P(A_{ik}). Tre a tre: P(AijAjkAik)=1d2≠1d3P(A_{ij}A_{jk}A_{ik})=\frac1{d^2}\ne\frac1{d^3} (Momenti e deviazioni - Markov, Chebyshev e mediana randomizzataVar(ΣX_i) = ΣVar + 2ΣCov, e basta l'indipendenza a coppie perché la varianza si sommi. Chebyshev dà code polinomiali (collezionista: P(T ≥ nH_n + cn) ≤ π²/(6c²)); il metodo del secondo momento dà P(X=0) ≤ Var(X)/E[X]². Algoritmo della mediana: campione di n^(3/4) elementi, due estremi d e u a ±√n, ordinamento dei soli elementi tra d e u; fallisce con probabilità ≤ n^(-1/4) ed è Las Vegas con 2n + o(n) confronti.Momenti e deviazioni - Markov, Chebyshev e mediana randomizzata →).

Momenti. E[M]=(n2)1dE[M]=\binom n2\frac1d, Var(M)=(n2)1d(1−1d)\mathrm{Var}(M)=\binom n2\frac1d(1-\frac1d) (covarianze nulle; controllo n=4,d=5n=4,d=5: 65\frac65 e 2425\frac{24}{25}).

n=23n=23. E[M]=0,6932E[M]=0{,}6932, Var=0,6913\mathrm{Var}=0{,}6913, P(M>0)≥E2E[M2]=0,48051,1717=0,410P(M>0)\ge\frac{E^2}{E[M^2]}=\frac{0{,}4805}{1{,}1717}=0{,}410; esatto 0,50730{,}5073.

n=100n=100. E[M]=13,56E[M]=13{,}56, Var=13,52\mathrm{Var}=13{,}52: Chebyshev P(M=0)≤VarE2=0,0735P(M=0)\le\frac{\mathrm{Var}}{E^2}=0{,}0735; esatto 3,07×10−73{,}07\times10^{-7} (prodotto ∏365−i365\prod\frac{365-i}{365}). Chebyshev è largo: la coda vera è esponenziale (Palline e urne - compleanno, carico massimo e approssimazione di PoissonModello palline e urne (m palline, n urne, scelte indipendenti e uniformi): paradosso del compleanno con soglia sqrt(2 n ln 2), urne vuote attese n e^(-m/n), carico massimo ln n / ln ln n con dimostrazione (first moment e union bound), approssimazione di Poisson con il fattore e sqrt(m), potere delle due scelte (ln ln n / ln 2).Palline e urne - compleanno, carico massimo e approssimazione di Poisson →).

Errore tipico. Usare Var(M)/E[M]2\mathrm{Var}(M)/E[M]^2 come limite per P(M=0)P(M=0) quando vale più di 11.

Teoria collegata