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这时分咱们或许就会问了，一向这么玩下去会有什么成果呢？是“闷声赚大钱”了，仍是“错失几个亿”了？是终究完成“共同富裕”了，仍是变成“寡头独占”了？要答复这些疑问，咱们无妨用统计模仿的方法来做一些随机试验，得到的成果或许会让你大跌眼镜呢。
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1 一次能够生成n个随机数，且总和为1，这样每个数乘以红包总金额即是每自个分得的钱；
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如今咱们为它添加一个第三条：
有一个参数能够用来调理红包的“公正”程度。这儿的公正不是指时机公
平，而是说每次发红包咱们实践拿到手的钱是不是附近，即金额分配的波动性是大仍是小。 比方100元的红包发给10自个，假如每人都是10元摆布，咱们认
为这种分配更公正些；假如起码的才0.8元，最多的有20元，明显就有失公允了（意外的 是作者好几次碰到这种情况……）。
走运的是，在许多的随机变量散布中，有一个“狄利克雷散布”十分合适上面列出的这些情况。狄利克雷散布自身有n个参数，但为了满足条件2，咱们能够只用一个参数 α 来决议它的具体方式。α 越大，每人分得的金额份额就越倾向于均匀，反之则波动性越大。
更走运的是，咱们开端提出的切面条分法，恰恰即是当α=1的时分，狄利克雷散布的最简单情况。
方才切面条的成果，也即是α=1时的狄利克雷散布生成的随机数
0.， 0.，0...
而下面是α=10时的一组随机数：
0.....1703169
能够看出，当α=1时，金额分配的改变性十分大，而在α=10的景象下，金额的分配就均匀多了。
仿接力游戏，开端有了
这个设想的红包分配机制，咱们就能够来模仿红包接力的游戏。首要假定咱们有一个50人的群，每人初始手头上的可用金额为50元（这儿是为了发生“破 产”
表象而成心放低的，土豪们请疏忽此设定），依据规矩，每次红包的总金额是20元，发放给10自个，其间抢得最大红包金额的人将发出下一轮的红包。如
果或人 发完红包后余额变成了负值，就不能再持续抢红包（请原谅这个丧尽天良的设定……），由于他/她现已发不起下轮红包了，但答应如今其余额为负。
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现在我们为它增加一个第三条：
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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0.， 0.，0...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，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。
们设定 α=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 /.55 23.39 62.67 92.20 72.
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
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？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？
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“尼系数”（Gini
Coefficient）。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。尼系数的计算公式可以在它的维页面中找到，对于之前的模拟游戏结果，计算出的尼系数是0.2551。
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尼系数，然后观察它的变化。结果如下：
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，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。
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方才切面条的成果，也即是α=1时的狄利克雷散布生成的随机数
0.， 0.，0...而下面是α=10时的一组随机数：&.....1703169
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模仿接力游戏，开端有了 这个设想的红包分配机制，咱们就能够来模仿红包接力的游戏。首要假定咱们有一个50人的群，每人初始手头上的可用金额为50元（这儿是为了发生“破 产” 表象而成心放低的，土豪们请疏忽此设定），依据规矩，每次红包的总金额是20元，发放给10自个，其间抢得最大红包金额的人将发出下一轮的红包。如 果或人 发完红包后余额变成了负值，就不能再持续抢红包（请原谅这个丧尽天良的设定……），由于他/她现已发不起下轮红包了，但答应如今其余额为负。
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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0.， 0.，0...而下面是α=10时的一组随机数：
0..2722147， &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，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。
们设定 α=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 &http://www. 62.67 92.20 72
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？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“尼系数”（Gini&:Coefficient）。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。尼系数的计算公式可以在它的维页面中找到，对于之前的模拟游戏结果，计算出的尼系数是0.2551。&
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，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。
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