乙個有趣的概率問題 40

因為三扇門後面的概率是一樣的，每扇門都是1 3，就算你告訴我兩扇門什麼都沒有，我選擇的門也是1 3，這就說明了為什麼**是公平的原則。 "假設你選擇了一扇門 A，現在我告訴你 B 沒有獎品"這句話說明了乙個問題，就是選擇了A，而B沒有獎品，所以A的概率是1 3

大家都同意哇，答案是1 3

這是乙個條件概率題（大學數學系學過概率論和數理統計，學過這本書後，帶著分析的思路，這個題目很簡單。 ）

我將以基本的方式做到這一點。 首先，分類 1 並選擇 a 的概率是 1 3，這時候你告訴我 b 沒有，那麼獎品在 a、c 中，在 c 中的概率是 1 3 * 1 2 = 1 如果我不選擇 A，那麼概率是 2 3，沒有條件， 獎品在 A、B、C 中，那麼此時在 C 中的概率是 2 3 * 1 3 = 2 9。

因此，c中獎的概率是1 6 + 2 9 = 7 18正解，這個答案也是通過高階方法得到的。

2 3，開始時每扇門的概率是 1 3，你選擇 A 那麼 A 的概率是 1 3，BC 中的概率是 2 3，現在排除 B，A 的概率仍然是 1 3，C 的概率會是 2 3

我認為是 1 2。 排除 b，只有 A 和 C 是可能的，並且它們彼此相等，因此每個都是 1 2。

這個話題本來就模稜兩可，如果前提是：“如果你選了一扇門A，現在我告訴你B沒有獎品”，那麼獎品就在A和C的中間，選擇A和C的概率是1 2！

我鄙視LS裝模作樣深奧，看不懂標題，哼！

1 6，前面的概率是1 3，當你說b不是時，它是1 2，乘以它是1 6

2 3 可以列出 b 是 1 3 這是美國科學家研究的乙個問題。

2 3 我似乎在我的教誨中看到了這一點。

概率問題是這樣的：假設有一種疾病的發病率為1 1000，並且測試結果的準確性相當高。 如果您得了疾病並且檢測結果呈陽性，則準確率為; 如果不生病，檢測結果為陰性，準確率也為。

問：如果有人檢測呈陽性，他們生病的幾率有多大？

大多數人給出的答案是; 有些人會警覺到問題可能沒有那麼簡單，想了想，似乎不明白，所以只是猜測乙個數字。

從問題開始，我們收到的關於疾病發病率的最早資訊，其次是測試的準確性，最後是乙個人的測試的陽性結果，然後是返回以確定該人患病的概率。 我們逐漸獲得資訊，當我們獲得新資訊時，我們對整個事情的判斷就會改變。

大多數人認為，檢測結果的準確性是這個人得病的概率（大多數人給出的答案是。 可以看出，後來收到的資訊在人們的判斷中佔了很大的比例，甚至使頭腦忽略了原來已知的事實基礎。 隨著事件的發展，新的資訊不斷湧入，最終，我們的判斷依賴於最近的資訊和經驗，以至於它們有偏見。

從概率的角度來看，這個問題確實相當複雜，單靠大腦就能計算出來的人並不多，所以需要借用計算器來計算。 如果我們從概率到頻率的角度來思考，問題就簡單了。

無論檢測結果是陰性還是陽性，其準確性都只是，因此存在誤判。 每 1000 人中就有 1 人生病了，所以這 1 個人去檢測感染，可能是陽性。 其餘 999 名未生病的人由於存在測試誤判而可能檢測呈陽性 （999x）。

每1000人中，有陽性檢測結果（其中只有感染，其餘被誤判，所以生病的真實概率是：1，遠小於.

在現實生活中，我們的情況也差不多，不斷接收新的資訊和知識，更新我們的舊觀念、判斷等等，是不是經常有很大的偏差，思考這個概率問題有助於我們糾正過去的決策偏差，思考它可以用到哪裡。

雖然數學在學生時代是一門落後的學科，但數學知識在生活和工作中的有效和廣泛應用是不可否認的，當然也很有趣，但我們並不總是以這種方式概括和理解它。

我們經常談論的大數定律是關於概率的有趣事實之一。 以拋硬幣為例，一般來說，正面的概率應該是50%。 但是，第二次折騰，一定是相反的嗎？

不一定。 也許你甚至連續扔了十幾次，都在檔案的前面。 但是，如果你繼續投擲，100 次投擲，1000 次，最後是正面和反面的數量，它應該是一樣的。

也就是說，只要你折騰的次數足夠多，結果應該是穩定的。

難道不能以這種方式思考正確的事情：一遍又一遍地做正確的事情嗎？ 如果1次或2次都沒成功，再做幾次，成功的概率就會大大增加。 也就是說，將個人的不確定性轉化為群體的確定性。 這是“概率”思維的乙個有趣的應用。

當我們和何巨集同行時，也要正視和敬畏“極概率”。 因為無論你怎麼增加概率，你都無法達到 100%。 換句話說，雖然概率很小，但仍然存在極端的概率。 仍然會有驚喜。

生活和工作是無限的遊戲，你必須始終承諾不讓自己出去。 輸贏是暫時的，你可以繼續玩。 但是一旦你出局，遊戲就結束了。

極端事件之所以極端，是因為它們不太可能發生，但它們具有極強的破壞性。 上一次，你會失去所有的運氣。 因此，我們必須盡可能地隔離這種風險。

保持自己的選擇，知道路在哪裡，知道自己為什麼選擇這條路，知道怎麼走，為什麼要害怕？

從標題的意思可以明顯看出，贏的概率是3 4，輸的概率是1 4，因為贏了就拿到1元，輸了就拿到1元。所以每次我賺：（3 4 乘以 1） （1 4 乘以美元，所以我賺了穩定的利潤。

關鍵是你下注的學生知道今天早餐吃什麼，如果他們知道了，那麼他們只會猜到另外3個中的乙個，也就是說，獲勝的概率是1 3，失敗的概率是2 3，失敗的概率是中國的2倍。

所以不要輸或贏。

如果你今天不知道早餐吃什麼，那麼獲勝的概率是1 4，失敗的概率是3 4，失敗的概率是中等的3倍。

那麼你就賺了。

粥包子在天上是沒有的，所以我不去想它。

關鍵是炒麵、炒飯、麵條和湯粉。

而且按照你說的，你不會有同樣的兩天，所以你同學不是傻子，他肯定不會猜到他今天吃了什麼，而剩下的三天，而且答對的幾率是三分之一，答錯的幾率是三分之二，而且成功的幾率更大， 但不能保證你每次都能賺錢。

這表明你不太了解概率。

每個正數的概率是1 2，至少一次正射十次的概率是1-（1-1 2）10=1023 1024，這個概率的意思是：做1024次，連續扔十次，大約1023次會有正面，可能有一次（十次）是反面。

這與一次 1 個 2 並不矛盾。

概念不明確，你說的十次概率很大，也就是說十次中至少有一次的概率很大，而這個十次的反面都是負數，這個概率很小，它和十次中至少有一次的概率是1， 所以其實至少出現一次十次的概率是非常大的，單次正面出現的概率總是二分之一

概率，是指一種可能性，丟擲一枚硬幣，在丟擲硬幣之前，可以知道丟擲後，要麼是正面就是反面（忽略邊緣剛好站立的情況），正反面的概率是1 2，但一定的票數，正面和反面的數量不一定正好是一半， 只有當票數無限大時，正面和反面的數量才會幾乎相等，出現的頻率才會接近1 2，這就是大數定律。

回過頭來看，看高概率，高概率是指某件事發生的概率高，比如十票，正數不一定是1 2，但至少有乙個正數概率非常高，可以說是：連續十次，正數情況就是高概率事件。 （概率是 1023 1024。

概率問題是邏輯歸納推理。 例如。 有100次。

多雲，然後下雨。 然後人們會說陰天會產生降雨。 但歸納推理並非完全不可避免。

完全封閉的推理。 因為如果你把它拉伸到1億次。 不下雨的時候，可能有數千萬個陰天。

概率是乙個不確定的學科。

施放10次，不一定是正面出現的幾率，還是背面出現的幾率更大（因為測試次數太少）......

但是，如果你投擲的次數非常多，那麼結果是無限數量的正面和反面，接近二分之一。

解決方案，前面的每次外觀都是 1 2。 不管你投了多少次。

但至少出現一次的概率與票數n次有關。

1-（1 2） n，n 越大，n 越大。

當 n=10 時，則 =1-（1 2） 10。

解，每次出現的概率是恆定的。

但是 10 頭的概率是。

n=1-（1 2） 10，這個概率是。

非常大。

同意一樓的演算法，這是高中數學中的概率計算問題。 只需計算十次中每一次都不是正的概率，然後減去 1。

它似乎是 1 2 的 10 次方。 你可以自己試試，比如兩枚硬幣，有四種情況，頭和尾，頭和尾，頭和尾，那麼頭是1 4。 三個呢？ 您可以將它們全部列出以找出模式。

首先，丟擲 1 2 個頭，頭出現了 10 次，這是兩個命題。

概率是他多次出現一次，就像保險公司買保險，投資5塊錢，投保20萬他們也用概率一樣，如果是人為黑匣子操作，那就不好說了。

要解決這個問題，首先需要知道不同點的出現對應的概率是多少，這個問題適合使用分割槽法求概率。 擲四個骰子共有6 4種情況，點數為4種（均為1）時只有一種情況; C4的點數為5分（有2分），3例; 有6個點（兩個是2個，乙個是3個），有c5個，3個情況......點數是 24，有 c23，在 3 種情況下，將病例數除以病例總數 6 4 是發生這種情況的概率。 要了解誰具有成本效益，您需要檢視每個的平均收益，即 e 的預期大小，它應該同時考慮獲勝 x 的數量和 x 獲取每個值的概率。

贏取的金額之和 x 乘以這種情況的概率是預期的 e。

e=50*1/6^4+20*c4,3/6^4+10*c5,3/6^4+..1)*c9,3/6^4+(-1)*c10,3/6^4+..1)*c17,3/6^4+1*c18,3/6^4+2*c19,3/6^4+..

50*c23,3 6 4 當數字為正時，你贏了，當結果為負時，莊家贏了，數字（期望值）是你的平均收益，也就是你贏了多少。 歡迎，記得加分和評論，呵呵！