【算法】三门问题

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首先,计算概率有下面两个最简单的原则:

原则一、计算概率一定要有一个参照系,即「样本空间」,也就是随机事件可能出现的所有结果。事件 A 发生的概率 = A 包含的样本点 / 样本空间的样本总数。

原则二、计算概率一定要明白,概率是一个连续的整体,也就是所谓的条件概率,不可以把连续的概率分割开。

 

三门问题:

游戏参与者面对三扇门,其中两扇门后面是山羊,一扇门后面是跑车。参与者只要随便选一扇门,门后面的东西就归他(跑车的价值当然更大)。但是主持人决定帮一下参与者:在他选择之后,先不急着打开这扇门,而是由主持人打开剩下两扇门中的一扇,展示其中的山羊(主持人知道每扇门后面是什么),然后给参与者一次换门的机会,此时参与者应该换门还是不换门呢?

【算法】三门问题

最简单稳妥的方法就是把所有可能结果穷举出来:

【算法】三门问题

对于不换与不换来说,样本空间总数都是3

根据原则一,很容易看到选择换门中跑车的概率是 2/3,不换的话是 1/3。

 

换一个问题,

蒙选择题(一共4个选项),先蒙了其中一个,后来灵机一动排除了 两个错误答案,请问你是否要换答案?

同样可以用穷举法:

【算法】三门问题

对于不换与不换来说,样本空间总数都是4

根据原则一,很容易看到选择换然后选对的概率是 3/4,不换的话是 1/4。

所以要换!!!

 

蒙选择题扩展一下,先蒙了其中一个,后来灵机一动排除了1个错误答案,请问你是否要换答案?

【算法】三门问题

对于不换来说,样本空间总数是4,

对于换来说,样本空间总数是4*2=8

根据原则一,很容易看到选择换然后选对的概率是 3/8,不换的话是 1/4。

3/8>1/4,所以还是要换!!!

 

再解数学题上面还是要灵活运用多种模型解题,这种题目虽然可以套用贝叶斯概率公式,

虽然推导过程看起来会更数学,但是确实容易看晕,

而从穷举法和样本空间的角度出发的话,过程虽然不那么数学,但是结果却很容易求出!

当然如果能够套用贝叶斯公式得出一样的结果也可以用作交叉验证,这个就得后续有时间再说吧~

 

后续:

贝叶斯定理用来描述两个条件概率之间的关系,比如 P(A|B) 和 P(B|A)。

按照乘法法则,可以立刻导出:

【算法】三门问题

如上公式也可变形为:

【算法】三门问题