モンティホールの問題で絶対選び直す奴www [無断転載禁止]©2ch.net
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コイントスで表が出たら次に出るのは絶対に裏を選択するんだな? そもそもプレイヤーがアタリを当てるかどうかわからんのに、なんで当たった前提で話進んでるん? >>142 『何かが起こる頻度』を粘土の大きさに置き換えても 完全に等価であるという証明はありますか? >>154 だんだんわかってきました まず前提が間違っています これは確率の話ではありません >>158 ネタなんかよ なんかマジレスしてるワイ恥ずかしいやんけww >>160 え? なんの話しやねん モンティホール問題ちゃうんか? >>157 同じになりますか? 99%の確率を確定させるのに100回だけの調査で足りますか? 『客観確率は、ある事象が起きる頻度の観測結果に基づいて、 無限回繰り返した際の極限値』です >>164 同じになります 100回調査を行うなんて言ってません >『客観確率は、ある事象が起きる頻度の観測結果に基づいて、無限回繰り返した際の極限値』です そうでっか、あってんちゃう? 理論って言葉も覚えた方がええで 学校で確率習うときに君が無限回観測せんで済むようにな >>165 じゃあ、何回くらいですか? 99%の確率を確定させるには最低2000〜2500回ぐらいの 調査が必要なのではありませんか? 少なくとも正確に100回にしておかないと粘土の重さに バラつきが生じてしまいます >>165 確率を求めるのに調査が必要やと思ってるん? サイコロ振って1が出る確率も無限回行わな確率わからんの? 明日の天気も無限回同じ天気を続いてくれな降水確率わからんの? コイン投げて表が出るか裏が出るか無限回行わなわからんの? >>167 生じません 行いたければ何回でも行えます けどそれがめんどくさいから理論というものがあります >>168 無限回ではなく最低2000〜2500回ぐらいではないかと 書いてあります >>171 ほな君は確率を求めるとき2000~2500回調査を行ってから確率を出してるんか? コンピューター上でいくらでもシミュレーション可能だと思いますが >>174 んじゃ サイコロを振って2が出る確率は? テスト中はコンピュータ持ち込み禁止やと思うけどなぁ 確率のテストとかどうするんや? 粘土は99/100で質量は完全に固定ですが ドアの場合99.218%確率のような曖昧さを含んでいると思います ですから、正確に当たりの頻度99/100を粘土に置き換える ことはできないと思います ですから、 『何かが起こる頻度』を粘土の大きさに置き換えても 完全に等価であるという証明はできないと思います まあ、1度だけ、真面目に意見をつけてみますか。 そもそも確率とは、試行回数を無限に増やした場合の極限を扱うことが前提です。確率の話をするにあたり、試行回数=1に限定したケースを強引に仮定しようという姿勢は、そもそも間違っているのです。 いいですか? 試行回数を1回に限定した場合の話は簡単で、引いたドアが当たりである「確率」は、 当たりの場合は1 ハズレの場合は0 この2通りしか「ありえません」 1/2とか1/3とか、ましてや2/3とか、そんな中途半端な値は取りようがありません。なぜなら当たりのドアは1か2か3か、それらのどれかに「決定済」だからです。 挑戦者が当たりのドアがどれか知らない?そんなの関係ありません。 試行回数=1の前提からはそういう結論しか出ません。これは他のひとが展開している確率論とは異なる話です。 「本当に」確率の話をしたいのなら、「試行回数=1」の前提を捨てないと、他の論者と話が全く噛み合いませんよ。 でなきゃもうネタとして扱うだけです。 >>177 最初から質量の話はしてません 君みたいにコンピュータで観測してから確率を求めてたら誤差は出るやろな けど理論の話をしてるから99% 君もシミュレーションの話はしてないって言うてたやん >>179 試行回数が1回でも 指さすドアを変更すれば 当たる確率は2/3やぞ >>179 それともあれすか? んじゃサイコロの目が1が出る出ないも 試行回数が1回なら出るか出ないかの50%ってこと? >>179 最初から『ゲームを1回に限定した場合』の話しかしていません >>181 指さすドアを変更すると1回ではなくなります だんだん面白くなってきたでしょう? >>184 あのさぁ >>152 で同じこと言ったやんな?けど関係ないっつったよな? 自分のいうたこと忘れたん?意見ぶれぶれなん? おっけわかった サイコロで1が出る確率も出るか出ないかの50% 明日の降水確率も降るか降らないかの50% って話やな! よく頭の悪い人が言う謎理論や けどまぁそれは数学じゃないから別のところで言うてほしかったな >>185 モンティホール問題って知ってる? ここから言わなあかん? 試行回数=1が持つ奇妙な性質について最初から話しています なんやこいつ 自分から話しかけてきといて 自分ルールぶっこむなやwww 試行回数=1はその他の数と違って猛烈な魔力を持っています 2や3ではだめです 何かが起こりそうな傾向の完全な無効化力 それが試行回数=1です >>190 あなたの能力評価については下方修正されますが 存在価値がマイナスに転じるわけでなく、運営上あなたは 依然として特質した価値を持つ個人であり、明晰な頭脳、判断力は 来たるべき新たな時代、市民に示す指標として十分な理想形といえます >>191 なるほど! 今この時に大地震が来る確率も 今この場で彼女ができる確率も 今隕石が自分の頭の上に落ちる確率も 起こるか怒らんかの50%ってことやな 楽しいな! まぁ彼が何を言ってるんかわからんけど とりあえずモンティホール問題の答えは「選び直した方がいい」です たとえプレイ回数が1回でも 確率に従うことが分かってたら変えた方が確率が高いのは理論としてはわかるけど、そういう場面が実際にあったとして実際に変える選択ができるかは微妙だな そのままならハズレになる場合当りに変える選択肢が与えられるという行為自体が怪しいから つまり必ずハズレを開けて選び直すことができることが決まってるような場合じゃないと確率に従ってると信用できない >>194 選びなおしてハズレ引いた時はどうすんの? >>197 1/3ではずれた結果 なんもおかしくないで レモンが99個、リンゴが1個あります あなたがレモンを1個選択します 残り98個のレモンが取り除かれます 最後に残ったレモンとリンゴの内、 リンゴが当たる確率は50%です >>199 それは、箱に入ってて中が見えない状態っていう前提でいいのかな?あと「レモンを選んで」って書いてるけど自分は何を選んだかわかってない状態やんな? とすると>>199 は 最初は100個のうち1つがリンゴやから箱Xを選んでその中がリンゴである確率は1/100で、 98個取り除かれるとレモンである確率もリンゴである確率も1/2 って言いたいんやな? それおかしいぞ >>199 の理論でいくと 最初に何が入ってるかわからない箱Xを選ぶ その箱の中がリンゴである確率は1/100 そのあと選んでない箱から 1つ取り除くとXがリンゴである確率は1/99 2つ取り除くとXがリンゴである確率は 1/98 3つ取り除くとXがリンゴである確率は 1/97 … 98個取り除くとXがリンゴである確率は 1/2 ってことやんな? そしたら99個取り除くとXがリンゴである確率は 100% それがリンゴってことになるぞ? 最初は何が入ってるのかわからんかったのに、他の箱を取り除くだけで、リンゴである確率が上がるなんてことはないで >>199 詳細でシンプルな説明で分かりやすい。 レモンとリンゴだと、分かりやすいですね。 当方も>>199 の正しさの証明にチャレンジ。 次の通りぢゃ。 確率変数と、ベイズの定理のより 求める確率を算定してみる。 確率変数A = 98個のレモンが取り除く 確率変数B = リンゴの確率 P(A) = 1 ∵無条件に98個レモンが取除くから P(B) = 1/2 ∵リンゴが好きかレモンが好きかは1/2 たくさんある方を選択しやすい となどと勝手に解釈する奴らは、 勿論イケナイ奴らぢゃ で1/2ぢゃ! P(B|A) = P(A|B) * P(B) / P(A) ∵ベイズの定理ぢゃ よって、 P(B|A) = 1/2 この確率変数を変数を含む数式を日本語化 98個のレモンが取り除くと、 リンゴの確率は、1/2 さらに意訳 最後に残ったレモンとリンゴの内、 リンゴが当たる確率は50%です となる。 証明完了 レモンとリンゴを1個づつ外から見えない 100個の箱に入れて同じゲームをしても リンゴが当たる確率は50%です 結果は同じになります レモン99個とリンゴ1個をひとつづつ外から見えない 100個の箱に入れます その中から1個の箱を選びます レモンが入った98個の箱を取り除きます 最後に残った2個の箱の中から1個の箱を選びます リンゴが当たる確率は50%です 結果は同じになります >>203 私は、論理性よりも客観性に重きを置く あなたの価値基準を高く評価しています >>199 と>>206 は箱があるかないかだけで同質のものです >>204 確かにイエテル 100満点ぢゃ。 この確率の計算においては、勿論ぢゃが 見えようが、見えまいが、 箱の中のリンゴやレモンの個数に関係ない。 プレイヤーが リンゴを当たりとするか レモンを当たりとするかは、五分五分ぢゃ! リンゴが食べたい人ならリンゴを当たり、 レモンを食べたい人ならレモンを当たり、 とするワケぢゃ! レモンの個数も、リンゴの個数も そして、箱の中が見えても見えなくとも 当たる確率は50%のままぢゃ 「偶数が表に書かれたカードの裏は赤色である」という 仮説を検証するにはどのカードをひっくり返すべきか? http://jump.5ch.net/?https ://ds055uzetaobb.cloudfront.net/image_optimizer/315d3d3cdc153302a1892adb9216e9f0570abbeb.png 赤色のカードをひっくり返したくなるのが『確証バイアス』といいます ■モンティホール問題 ゲームの回数を1回に限定すると 当たりの確率は50%になります 「ベイズ更新」≒「サンプルサイズ増えた」 で選び直すじゃないの? これ意味わからん 黒木玄(数学家) https://twitter.com/genkuroki/status/783660733066125312 > モンティホール問題とベイズ統計は関係ないよね。 天よりパンが降ってきた ある者はなぜ肉でないかと大いに嘆いた 天より肉が降ってきた ある者はパンが良かったと大いに嘆いた 天より神様が降りてきた 全員が喜ぶ物がわかるまで、当分は水を降らせます カジノで儲ける ↓ 儲かる物理 技術評論社 アマゾン 物理一般書第1位獲得! 第5章 神はサイコロを振らない!? (カジノ必勝法) 第6章 物理と金融工学 (株価が上がっても下がっても儲かる) 第7章 エントロピーと会話力 (ジャパネット高田社長登場!」 第8章 自由度と働くリスク・リターン (OLの水商売は有効) 第9章 物理現象と不動産投資 (六本木ヒルズを1,000万円台で買う方法) モンティホール問題を1回だけ行う時の当たる確率は 最後に二者択一を1回行うだけですので 必ず50%です ドアが100万枚あっても変わりません これは否定できません 'Let's Make a Deal' host Monty Hall dies aged 96 ITV News-2017/09/30 Monty Hall, one of the US's most popular television game show hosts, has died aged 96, his son has said. Born Monte Halperin on 25 August 1921, for nearly three decades Hall hosted 'Let's Make a Deal', the hugely successful television show that he co-created. ■ハーディング効果. 集団からはずれた行動をとりたくないという人間の性向を示す また集団と同じことをしていれば安心感を得られる傾向をも示す 「赤信号みんなで渡れば怖くない」はハーディング効果の典型だ >>220 奇をてらえば考えたことになる というわけでもないんだがね この問題はカジノの必勝法に 繋がる ↓ 儲かる物理 技術評論社 アマゾン 物理一般書第1位獲得 第5章 神はサイコロを振らない!? (ギャンブル必勝法) 第6章 物理と金融工学 (株価が上がっても下がっても儲かる方法) 第7章 エントロピーと会話力 (ジャパネット高田社長登場!) 第8章 自由度と働くリスク・リターン (OLの水商売はリスクを減らしてリターンを増加させる) 第9章 物理現象と不動産投資 (六本木ヒルズを1,000万円台で買う方法、筆者はこれで6年住んでみた) ■大数の法則が成立しないケース 大数の法則は期待値の存在を前提としている そのため、期待値の存在しない場合に大数の法則を適用する ことは適切ではない つまり、「サイコロを1回投げて1の目の出る確率」は、 観測不可能なのである 例えば、「サイコロを1回投げて1の目の出る確率」というは、 6分の1であることを、みんな信じて疑わない でも、その「6分の1」という数値は、どこかで観測可能なのだろうか? あなたが、いま、サイコロを投げたみたとする そこで「4の目が出た」としよう さて、その確率「6分の1」というのは、どこにあるんでしょうか? どこで観測できるのでしょうか? 大数の法則は裏を返せば「サンプルサイズが小さい方が、 より極端な値をとる確率が高い」ということでもある この性質によって差が出ただけのものに対しても、 人はそれが偶然によるものではなく、何か意味があると錯覚してしまいやすい もちろん、それは、運良く「1の目が出た」という場合だって同じだ どちらにしたって、「6分の1」はどこからも演繹できない そこで、数学者たちは、それを「多数回の試行の頻度」に求めようとした それが、いわゆる「頻度主義」という考えかたである >>226 「6分の1」を観測から帰納しようというのが 頻度主義の立場で、主に統計学者がこの立場をとる。 観測ではなく、各面が等確率という仮定から 演繹しようというのが主観確率の立場で、 数学者はこちらの立場の人が多いと思う。 「主観確率」という名前は、各面等確率などの 基礎確率分布の内容が主観的に置かれることによる。 数学では、仮定を置かなければ何も出てこない。 仮定自身は演繹によって得られるわけではないからだ。 ∩ 新年 ∩∪ あけまして ∪.| |∩ おめでとう . | |.| |∪ ございます . | |.| |.| | (∩∩∩∩) 2018年元旦. (∪∪∪∪) |≡≡≡| /≠≠≠\ ■2つの封筒問題(two envelopes problem) 2種類の小切手があり、1つの小切手には 他方の4倍の金額が書き込まれています 中身が分からないように、それぞれ封筒に入れます あなたは、どちらか1つの封筒を選ぶことができます 封筒を開けると10万円の小切手が入っていました もし不満なら、残りの封筒と交換できます あなたは交換しますか?しませんか? >>232 追加問題 その小切手がもし借用証書だったら あなたは交換しますか? しませんか? 問題 2以上の偶数の自然数から無作為に数字を選びます この時100000が選ばれる確率はどのくらいか 2封筒問題 ベイズで解けるみたいだけど http://www.math.keio.ac.jp/ ~ishikawa/QLEJ/indexj067.html 難しいね。・゚・(ノД`)・゚・。 >>235 それは徒歩で行ける場所に飛行機で行くような証明 回答者が当たりの扉を選んでいる場合は、 残りの扉からランダムに1つを選んで開けるとするという条件は、 頻度確率では何の意味も持たないことに留意すべきである もっとも、ベイズ確率の計算においても、 理由不十分の原理を適用すれば、 「Aが当たりである場合に司会者が Bを開ける確率P(B | A) 」を 1/2とすることに合理性がある ■経路依存性(Path dependence) 「あらゆる状況において、人や組織がとる決断は、 (過去の状況と現在の状況は現段階では全く無関係であったとしても) 過去のにその人や組織が選択した決断によって制約を受ける」 という理論です ■Obituary - John Forbes Nash, Jr. (1928 - 2015) Swarajya-2015/05/25 Nash is mostly known for his equilibrium concept called as “Nash Equilibrium”. For many years before his seminal paper, legends like von Neumann were working on the theory of games with a special focus on Zero-sum games. 頻度主義とは、『ある事象が起きる頻度の観測結果に基づいて、 無限回繰り返した際の極限値』として定義される したがって、一度きりの出来事に当てはめることはできない 1.初めから正解の位置が決まっている 2.モンティが外れのドアを開けるという行動を必ず行う 3.プレイヤーが1と2を事前に認識している この3つの前提条件を出さずに「モンティホール問題って知ってる?」とか言ってる人をたまに見かけるわ >>251 その条件がそろっている問題を 「フル・モンティー問題」と呼ぶ。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
read.cgi ver 07.5.5 2024/06/08 Walang Kapalit ★ | Donguri System Team 5ちゃんねる