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小科学之蒙蒂*霍尔问题——使用贝叶斯公式的证明

分类:数理逻辑 | 科学探索  标签: | | |

horf我真是闲到一定程度了……

事情的起因是这样的:我订阅了科幻作者长铗老师的这一篇博客,里面对《科幻世界》上发表的《抽签佯谬》所阐述的问题做了批判性的讨论(原话是非“探讨”的),指出了抽签佯谬并不存在。于是勾起了我对文中提到的车羊问题的兴趣,百度了一下,在豆瓣上看了一个很神奇的帖子(这 个帖子里面对于这个问题的讨论荡气回肠,跌宕起伏,是我看到网络上难得的有知识氛围的地方,强烈建议前去围观),里面在各种精妙的探讨和解答之后有一位仁 兄提出“用贝叶斯公式,完破”,猛然在记忆的旮旯里找到了贝叶斯公式这个东西,于是决定跟着该仁兄指明的方向,用贝叶斯公式尝试一下,几次三番的失败之 后,经过调整思路,终于看起来完成了用贝叶斯公式对该问题的证明。现在写出来,承蒙各位不弃,想搞一搞自己的脑子的话可以一阅。

先来看这个问题:

蒙提霍尔问题(Monty Hall Problem)也称为车羊问题或三门问题,是一个源自博弈论的数学游戏问题,大致出自美国的电视游戏节目“Let’s Make a Deal”。问题的名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔(Monty Hall)。

节目的规则是:参赛者会看见三扇关闭了的门,其中一扇的后面有一辆汽车,选中后面有车的那扇门就可以赢得该汽车,而另外两扇门后面则各藏有一只山 羊。当参赛 者选定了一扇门,但未去开启它的时候,节目主持人会开启剩下两扇门的其中一扇,露出其中一只山羊。主持人其后会问参赛者要不要换另一扇仍然关上的门。

明确的限制条件如下:

  1. 参赛者在三扇门中挑选一扇。他并不知道内里有什么。
  2. 主持人知道每扇门后面有什么。
  3. 主持人必须开启剩下的其中一扇门,并且必须提供换门的机会。
  4. 主持人永远都会挑一扇有山羊的门。
  5. 如果参赛者挑了一扇有山羊的门,主持人必须挑另一扇有山羊的门。
  6. 如果参赛者挑了一扇有汽车的门,主持人随机在另外两扇门中挑一扇有山羊的门。
  7. 参赛者会被问是否保持他的原来选择,还是转而选择剩下的那一道门。

米国某专栏作者建议参与者改变自己的决定,选择另一个未被开启的门。她认为另一个门有大奖的概率已经升为2/3。因为主持人已经开启了另一个,而参与者原来选择的门有大奖的概率仍然是1/3。所以应该更改选择。

这个结论明显是违不同于直觉的,正常人也许都会想:这不是1/2么?

我的证明如下:

贝叶斯公式是这样的,B1,B2,B3…Bn为一系列互不相容事件(不可能同时发生),且B1,B2,B3…Bn构成全体样本Ω(P(B1)+P(B2)+…+P(Bn)=1),则对任意事件A⊂Ω,有:

P(Bi|A)=P(Bi)P(A|Bi)/[P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+...+(P(A|Bn)P(Bn)]

其中P(Bi|A)表示在A发生的条件下Bi发生的概率,以此类推。

具体到这个问题中,就是嘉宾换门(A)这一事件发生的条件下,抽中车(B1)的概率。

由于只需考虑换门和中车这两个事件,故对全体样本Ω作如下设定:

  1. 第一次选羊a,换,中
  2. 第一次选羊b,换,中
  3. 第一次选羊a,不换,不中
  4. 第一次选羊b,不换,不中
  5. 第一次选车,换,不中
  6. 第一次选车,不换,中

从而按照B1(中),B2(不中)的划分为

B1,中,1/2概率(注意是在已经打开一扇门二选一的前提下)

B2,不中,1/2概率

所要求的概率表达式为

P(B1|A)=P(B1)P(A|B1)/[P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)]

接下来求P(A|B1)和P(A|B2)。

P(A|B1)即在抽中的情形下之前换门的概率。依照对样本Ω的设定和条件概率公式:

P(A|B1)=P(AB1)/P(B1)=中车且换门的概率/中车的概率=(2/6)/(3/6)=2/3

同理,P(A|B2)=1/3。

代入贝叶斯公式,有:

P(B1|A)=(1/2)(2/3)/[(2/3)(1/2)+(1/3)(1/2)]=(1/3)/(1/2)=2/3

故而所求的嘉宾换门的情形下中车的概率为2/3。

既然用贝叶斯定则证明过了,我想这个问题到此可以CLOSE了。

在豆瓣小组的这个讨论帖子里,还有关于这个问题更多精辟的见解(当然,也有错误的论述,这个帖子的LZ貌似就犯错误了XD),强烈建议各位去围观。

最后关于不完备的一点说明: 有哪位同学告诉我我上述对样本的设计(红色部分)是合理、科学的?我找不到特别好的相关论述来支持自己。

第二篇>> 小科学之蒙蒂*霍尔问题——有关分类完备性的讨论和另几种思路

著作权信息(站外使用本文请保留以下内容)


文章作者:horf
原始站点:嘻来嚷往 – IF YOU SEE SOMETHING, SAY SOMETHING.
原文标题:小科学之蒙蒂*霍尔问题——使用贝叶斯公式的证明
发表日期:2009年11月16日
原文链接:http://xirang.ca/2009/11/monty-hall-problem
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这个需要慢看,Bayes公式都忘得差不多了……

Tim怎么把我的链接删掉了……还有华丽丽的下标怎么显示不出来……

非常抱歉+不好意思!我刚才想帮你美化排版,结果不小心按了清除格式,我按照记忆恢复了一些,你在自己加一下吧。

我还专门去你博客找了链接,加上了两个,其它地方你本来是啥样的,确实想不起来了……

下标估计要用我们后台编辑器的下标按钮来添加。

哈哈,相比与我今天让it空白的行为你这小CASE了~

嗯,已阅,很感兴趣。

很想知道 作者学的什么专业?

工科……不是数学,哈哈

说实在的,看了半天,还挺复杂的。看了我要慢慢读了。

有点看懂哦,好奇怪,我理科一向不灵光的。

Horf的证明很独到,即使不用贝叶斯展开,按条件概率展开P(B1|A)=P(AB1)/P(A),结果也是一样。我的理解是:第一次选,1/3中签。(很明显,不用争论了)。当主持人拿掉一只羊后,MS变成1/2的概率了?为什么证明出来选没被选过的那扇门是2/3呢?多出来的1/6是哪里来的呢?做个假设,如果主持人也不知道哪个门是羊,他也是自己抽掉一扇(他抽中车的概率1/3)。那其实最后那扇门是车的概率也是1/3了,这就变成了抽签的公平性。问题恰恰是主持人知道哪个是羊,他抽掉的那扇在帮助加强条件。我感觉主持人抽掉羊不是独立事件。假使主持人先抽羊,然后再让来宾从门里面选,那中签率才是1/2。
至于为什么多了1/6,待我再想想

嗯嗯!条件概率也可以直接得出来!我只是为了套贝叶斯而已……
多出来的东西应该从信息的角度考虑。

这让我想起了11月科幻世界上的小说抽签样缪,里面很详细的解释了这个问题

呵呵,你去看 长铗 的博客,我文中也提到了。
那篇文章所说的那个车羊问题的论述是对的,但是和抽签的情况有所不同,所以把这个问题套用到抽签上面是欠妥的。

Stop using my photo as your avatar!

Stop using my copyrighted photograph as your avatar. Remove my image from all web pages. You are using my photo without my permission. This is a formal demand that you cease using my work.

H M Bascom

All right,and I’m sorry about that

my new

I have changed,but I don’t know why it sitll shows that picture .

当年硕士论文抽盲审的时候,也听大家辩论过:是早抽的中标几率大呢?还是晚抽的中标几率大呢?:)
早知道就用这个车羊问题去解释了,哈哈!

嗯?怎么一回事哈~

来晚了~~~搬个板凳先~~~

坐了这么久,还没悟出点啥?

厄~~~刚才TVB召唤俺了~~~~咔咔

比较复杂,逻辑乱了。。。
友情支持

我穷举了一下,好像就是二分之一吧?一会做完事情慢慢看,看公式很头痛的
不知怎么贴图,复制打开看看
http://www.tianhe.com.cn/images/gz.gif

正如链接里面的DreamXway同学说的那样:

2008-05-29 19:42:44 DreamXWay
两句话可以说清楚的问题:

1. 开始选的如果是羊, 换肯定变车; 开始选的是车, 换肯定变羊.

2. 开始选到羊的几率为2/3, 选到车的几率为1/3

回答完毕”
或者说,现在要知道的是事件“当主持人打开了一扇羊的门后,玩家换门能拿到车”的概率,
于是就变成是找事件“玩家一开始拿到羊”的概率了。

想了很久,看见公式就烦,结果还是想通了
确实是换了之后的概率大一些

假设我一开始选A门,那么中车的概率是1/3,有2/3的概率是在B与C
然后主持人把去掉一个羊,那2/3的概率就在剩下的那个门里了

是主持人把2/3的概率给了那个没有选的门里面,懂么??

应该还是1/2

其实不用公式:
假设不更换选择:选中的的概率=最初选中的概率1/3
假设更换选择:选中的概率=最初不中的概率2/3*更换后必中的概率1=2/3

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