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Tue, 25 Jun 2024 22:47:58 +0000
…これであればどうですか? 最初の選択によほど自信がある場合以外、変えた方が良いですよね??? このとき、ドア $C$ に変更して当たる確率は $\displaystyle \frac{9}{10}$ です。 なぜなら、ドア $A$ のまま変更しないで当たる確率は $\displaystyle \frac{1}{10}$ のまま変化しないからです。 ウチダ ドアの数を増やしてみると、直感的にわかりやすくなりましたね。本当のモンティ・ホール問題の確率が $\displaystyle \frac{2}{3}$ となることも、なんとなく納得できたのではないでしょうか^^ 最初に選んだドアに注目 実は最初に選んだドアに注目すると、とってもわかりやすいです。 こう図を見てみると… 最初に当たりを選ぶと → 必ず外れる。 最初にハズレを選ぶと → 必ず当たる。 となっていることがおわかりでしょうか!
  1. モンティ・ホール問題の解説を通して考える「数学の感覚」の話|大滝瓶太|note
  2. モンティ・ホール問題とその解説 | 高校数学の美しい物語

モンティ・ホール問題の解説を通して考える「数学の感覚」の話|大滝瓶太|Note

背景 この問題は, モンティ・ホールという人物が司会を務めるアメリカのテレビ番組「Let's make a deal」の中で行われたゲームに関する論争に由来をもち, 「モンティ・ホール問題」 (Monty Hall problem)として有名である. (1) について, 一般に, 全事象が互いに排反な事象 $A_1, $ $\cdots, $ $A_n$ に分けられるとき, 「全確率の定理」 (theorem of total probability) P(E) &= P(A_1\cap E)+\cdots +P(A_n\cap E) \\ &= P(A_1)P_{A_1}(E)+\cdots +P(A_n)P_{A_n}(E) が成り立つ. (2) の $P_E(A)$ は, $E$ という結果の起こった原因が $A$ である確率を表している. このような条件付き確率を 「原因の確率」 (probability of cause)と呼ぶ. (2) では, (1) で求めた $P(A\cap E) = P(A)P_A(E)$ の値を使って, 条件付き確率 $P_E(A) = \dfrac{P(A\cap E)}{P(E)}$ を計算した. モンティ・ホール問題とその解説 | 高校数学の美しい物語. つまり, \[ P_E(A) = \dfrac{P(A)P_A(E)}{P(E)}\] これは, 「ベイズの定理」 (Bayes' theorem)として知られている.

モンティ・ホール問題とその解説 | 高校数学の美しい物語

条件付き確率 問題《モンティ・ホール問題》 $3$ つのドア A, B, C のうち, いずれか $1$ つのドアの向こうに賞品が無作為に隠されている. 挑戦者はドアを $1$ つだけ開けて, 賞品があれば, それをもらうことができる. 挑戦者がドアを選んでからドアを開けるまでの間に, 司会者は残った $2$ つのドアのうち, はずれのドアを $1$ つ無作為に開ける. モンティ・ホール問題の解説を通して考える「数学の感覚」の話|大滝瓶太|note. このとき, 挑戦者は開けるドアを変更することができる. (1) 挑戦者がドア A を選んだとき, 司会者がドア C を開ける確率を求めよ. (2) ドアを変更するとき, しないときでは, 賞品を得る確率が高いのはどちらか. 解答例 ドア A, B, C の向こうに賞品がある事象をそれぞれ $A, $ $B, $ $C$ とおく. 賞品は無作為に隠されているから, \[ P(A) = P(B) = P(C) = \frac{1}{3}\] である. 挑戦者がドア A を選んだとき, 司会者がドア C を開ける事象を $E$ とおく.

勝率が変わるなら、どのように変わるのか? こういうときの鉄則は 「極端な例を考える」 ということだ。 たとえばドアの数を10000個あったとする。そのなかでアタリはやっぱり1つ。そしてモンティはアタリと挑戦者が選んだドアを残してぜんぶ開けます(9998個のドアを開ける)。 そしたらどうだろう? 勝率は本当に1/2だろうか?