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缺陷：在现实中每个立场的选民数非均匀分布；非所有人都投票；选民不只考虑政治立场，还有性格，甚至外貌；政治候选人的口号与实际行动未必一致；候选人不止两位。 第三节、
之前的几节课中，各个案例都是有严格劣势策略的。接下来的几个案例中没有严格劣势策略，通过对这些没有严格劣势策略案例，可以模拟更复杂的现实情况，同时对数学的要求会加深。 例：
S1=u,m,d S2=L,R 表格中的数值为play1,2选择不同策略时的得分，两个玩家都想得到更高的得分。
在这个博弈中没有严格劣势策略，因为当play2选择不同策略时，play1的策略中没有一个是始终劣势于其他策略的。
我们可以用画图的方式来分析没有严格劣势策略时Play1应该如何选择策略的案例。
如图：X轴P（r）表示 、play2选择R策略的概率；Y轴表示play1的预期得分。 当P（r）＝0时，就是说play2选择L策略。play1选择u,m,d 时的得分分别是5，1，3。 当P（r）＝100%时，就是说play2选择R策略。play1选择u,m,d 时的得分分别是0，4，2。 将这六个点分别在图中标出，然后连成直线。就得出了三个函数：
U1(u,p(r))=5-5p(r); ... ...(play1选择u策略时，得分随play2选择R策略的概率变化而变化的函数) U1(m,p(r))=3p(r)+1; U1(d,p(r))=-2p(r)+4.
其中三条直线有三个交点，分别位于P（r）＝1/3；1/2；3/5 三处。
结论：从图中可以看出，Play1要得分最高，要根据Play2的P（r）不同分三段来选择策略。 当P（r）小于1/3时，应该选择u策略；当P（r）大于1/3小于3/5时；应该选择中间的线外外代表的策略d；当P（r）大于3/5时，应该选择m策略。
上面这个案例是一个纯理论阐述，下面介绍足球比赛中点球时，射手应该如何选择的问题。这个案例的数据是基于实际比赛中的统计数据。 例：点球
表格中前列数字表示射手射中球的概率，如4表示40%中球率。L表示左，R表示右，M表示中。
用前例中的方法画图：
从图中可得出：为得到最高的点球成功率，当P(r)<50%时，应该射手应该选择踢左边；当P(r)》50%时，应该射手应该选择踢右边；表示踢中路成功率的那条线始终没有最高概率，所以射手最好不要选择踢中路。
这个模型的缺陷：没有考虑射手踢球的习惯；没有考虑守门员守中路的情况（考虑三个要素很复杂，而且中路是可以排除的严格劣势策略）；没有考虑球速。
比赛中的真实概率数据：
最佳对策定义：Ui(Si^,S-i)>=Ui(Si`.S-i) 或者 Si^=Max Ui(Si,S-i) Si^表示对手策略S-i的最佳对策。Si`表示Play i的其它对策。 第四节、 例 合伙人博弈：
2个股东都持有公司50%股份；两者平分利润；每个股东要选择为公司投入多少时间，用工作小时数代表双方策略Si=(0,4)[0~4是连续的数，而非只能选整数]，双方可以在0至4个小时之间选择。
这家公司利润： 4*[S1+S2+b*S1*S2] (0 所以，U1(s1,s2)=1/2[4*(S1+S2+b*S1*S2)]-S1的平方。{S1的平方表示股东1的努力成本} 假设S2给定 对U1(s1,s2)求导数 U1(s1,s2)`=2(1+bS2)-2S1 当U1(s1,s2)`=0时U1(s1,s2)值最大。 所以当S1=bS2+1时，U1(s1,s2)最大。也就是S1的最佳策略（BR）。同理S2＝bS1+1是S2的最佳策略。[BR意为best response ]