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關(guān)于《三門問題》的多角度分析和蒙特卡洛模擬

2023-02-17 05:41 作者:Incubator4  | 我要投稿

Suppose you're on a game show, and you're given the choice of three doors: Behind one door is a car; behind the others, goats. You pick a door, say No. 1, and the host, who knows what's behind the doors, opens another door, say No. 3, which has a goat. He then says to you, "Do you want to pick door No. 2?" Is it to your advantage to switch your choice?

上述內(nèi)容摘自維基百科,大意為 假設(shè)你在參加一個游戲,該游戲有三扇門

  • 其中一扇門后面為汽車,另外兩扇門后面都是羊

  • 勝利的條件為選中有汽車的門

  • 當(dāng)你進行了選擇時,預(yù)先知道后面有什么的主持人會打開一個錯誤的門,而后問你“是否選擇更換的門”


基于以上三個前提條件,延伸出來一個問題,玩家是否應(yīng)該需要進行“換門”操作。


理論支持


考慮到當(dāng)隨意調(diào)換羊和門的位置時,概率不會發(fā)生變化,所以默認一號門二號門都是羊,而三號門是車

可以看到, 沒有交換門贏的總概率是 1/3?, 交換門贏的總概率是2/3


貝葉斯公式

首先,貝葉斯公式的重點是,兩者并不是獨立事件,這里引用一下上面的圖。當(dāng)主持人操作打開門為前提條件下的概率公式

P(B)%20%3D%20%20%5Csum%20P(A_%7Bi%7D%20)%20%5Ccdot%20%20P(B%5Cvert%20A_%7Bi%7D%20)

E_%7Bi%7D%20來表示事件Event,i的序號標(biāo)明車在哪個門后面

X_%7Bj%7D%20來表示玩家Play,j的序號標(biāo)明玩家選擇了幾號門

H_%7Bk%7D%20來表示主持人Host, k的序號表明了主持人選擇打開幾號門

基于上述內(nèi)容,可以簡單得出一些常數(shù)

P(H_%7B3%7D%20%5Cvert%20%20E_%7B1%7D%2CX_%7B1%7D)%20%3D%201%2F2%0A

車在1,選擇1,主持人打開3的概率是1/2

P(H_%7B3%7D%20%5Cvert%20%20E_%7B2%7D%2CX_%7B1%7D)%20%3D%201%0A

車在2,選擇1,主持人打開3的概率是1(由于主持人一定會打開不是車的門,所以概率為1)

P(H_%7B3%7D%20%5Cvert%20%20E_%7B3%7D%2CX_%7B1%7D)%20%3D%200

車在3,選擇1,主持人打開3的概率是0(由于主持人一定會打開不是車的門,所以概率為0)

P(E_%7Bi%7D)%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B3%7D%20

每一個Event發(fā)生的概率都為1/3

P(E_%7Bi%7D%2CX_%7Bj%7D)%20%3D%20P(E_%7Bi%7D)P(X_%7Bj%7D)

事件E和玩家的選擇X互相獨立,因此當(dāng)“車在i門且玩家選擇了j門”的概率為“車在i門”和“玩家選擇j門”的概率乘積

P(H_%7B3%7D%5Cvert%20X_%7Bi%7D)%20%3D%201%2F2

這個表達式說明,當(dāng)主持人開啟3號門后,玩家會選擇每扇門的概率都為1/2,由于不依賴事件E,自然只剩下兩個門可以選擇了。 特別的P(H_%7B3%7D%5Cvert%20X_%7B3%7D)%20%3D%200表明,由于主持人總是會打開錯誤的門,所以在“主持人打開3號門下” 條件成立時 “玩家打開3號門” 的概率為 0


考慮其中一種情況,當(dāng)汽車在2號門后時,主持人打開了3號門且玩家打開了1號門的概率為

P(E_%7B2%7D%20%5Cvert%20H_%7B3%7D%2CX_%7B1%7D%20)%20%3D%20%5Cfrac%7BP(E_%7B2%7D%2CH_%7B3%7D%2CX_%7B1%7D%20)%20%7D%7BP(H_%7B3%7D%2CX_%7B1%7D%20)%20%7D%20%20%3D%20%20%5Cfrac%7BP(H_%7B3%7D%20%5Cvert%20E_%7B2%7D%2CX_%7B1%7D%20)%20P(E_%7B2%7D%2CX_%7B1%7D%20)%7D%7BP(H_%7B3%7D%2CX_%7B1%7D%20)%20%7D%20%3D%20%5Cfrac%7BP(E_%7B2%7D)P(X_%7B1%7D)%7D%7BP(H_%7B3%7D%5Cvert%20X_%7B1%7D)P(X_%7B1%7D)%7D%20%3D%20%5Cfrac%7B1%2F3%7D%7B1%2F2%7D%20%3D%20%5Cfrac%7B2%7D%7B3%7D



蒙特卡洛模擬


如果覺得概率論和圖標(biāo)風(fēng)格反常識,反直覺,或者和事實不符,那我們使用最暴力的方式,用大量的頻率來模擬概率。


模擬十次

1.

在不更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 333176 ,獲勝概率為 33.32%

在更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 666824 ,獲勝概率為 66.68%

2.

在不更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 333313 ,獲勝概率為 33.33%

在更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 666687 ,獲勝概率為 66.67%

3.

在不更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 333672 ,獲勝概率為 33.37%

在更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 666328 ,獲勝概率為 66.63%

4.

在不更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 333464 ,獲勝概率為 33.35%

在更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 666536 ,獲勝概率為 66.65%

5.

在不更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 333311 ,獲勝概率為 33.33%

在更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 666689 ,獲勝概率為 66.67%

6.

在不更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 333325 ,獲勝概率為 33.33%

在更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 666675 ,獲勝概率為 66.67%

7.

在不更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 333207 ,獲勝概率為 33.32%

在更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 666793 ,獲勝概率為 66.68%

8.

在不更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 333942 ,獲勝概率為 33.39%

在更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 666058 ,獲勝概率為 66.61%

9.

在不更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 333874 ,獲勝概率為 33.39%

在更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 666126 ,獲勝概率為 66.61%

10.

在不更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 333337 ,獲勝概率為 33.33%

在更換選擇的情況下,獲勝次數(shù)為 666663 ,獲勝概率為 66.67%



總結(jié)

無論用什么方法,都能得出換門的總概率2/3是大于不換的概率1/3的


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