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微信红包有没有可以自己决定尾数出多少的
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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 80.64 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
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假如你有一台智能手机或苹果手机，假如你在上面装了某个软件，那么你今年的新年很也许是在下面这样的场景中度过的：这也使得许多的网友发出了下面的感慨而近来几天不少群里边又流行起来一种“红包接力”的玩法，大约的规矩是：群里边先由一人发一个红包，然后咱们开端抢，其间金额最大的那自个持续发新一轮的红包，以后不断往复循环。
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。
红包进阶模型——散布
温习一下方才的切面条模型要害。
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；
2 每个随机数的希望应当均等，即n分之一，这是为了确保咱们抢红包时机对等；
如今咱们为它添加一个第三条：
3 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：&.....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。
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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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 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。
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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。
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31.24 82.69 18.07 44.56 62.87 33.40 47.00 45.55 77.11 70.44
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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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