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#21 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 14:37
(ヅ)
FGH 写了: 2024年 5月 11日 22:18 两个信封里面各放着一些钱。只知道一个是另一个的两倍。
你任选一个,里面的钱归你。你打开一个信封,发现里面是10元钱。
主持说你可以选择是否换成另一个信封。
你是否应该换?如果换信封,获益期望是多少?
改一下,选一个信封后可以选择有一次投币机会(也可以选择不接受),投币后本金要不变10x,要不变0.1x

#22 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 14:56
Yellen
这个不是老问题吗?当年还是Barry Nalebuff亲自教的。这个按说不是概率问题,而是用来质疑decision theory的基础的问题。

Smullyan认为是logic问题,这个本人不太懂,因为没有本人没有数理逻辑的训练。

https://en.wikipedia.org/wiki/Two_envelopes_problem

https://pubs.aeaweb.org/doi/pdfplus/10.1257/jep.3.1.171

#23 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 15:02
Caravel
dalaofu 写了: 2024年 5月 14日 13:03 没有啥悖论。

与这个题相关的样本空间是:{5,10}, {10,20}。在没有其他信息的条件下,可以认为这个两个的可能性是0.5,0.5
你随机抽取一个信封的期待值是 0.25*(5+10+10+20) = 11.25块钱。

现在你打开一个信封看见10块钱。另外一个信封里的钱是5或者20,概率是一半一半。期待值是12.5块。该换另外一个信封。

总体来说,期待值还是 0.5*(10 + 12.5) = 11.25块钱。
按照这个理论,应该换信封才对

#24 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 15:03
Yellen
nk 写了: 2024年 5月 14日 14:31 这个题和三门Monty Hall problem不一样,这个信封题里打不打开信封,主持人都没有去参与从而改变概率,或者提供有用信息

而在Monty Hall problem里,由于主持人根据你的选择去显示了一个不是答案的门,这个参与(把门打开)改变了概率的情况,或者说提供了有用的信息。
这个不是三门问题,三门还有三个死囚问题用条件概率容易解释,还能用频率验证,确实是概率问题。这个问题按说不是概率问题。如果你一开始拿A信封,我拿B信封,如果换更好的话,你我都愿意换。如果换不换一样的话,你我也都觉得一样,其实都不矛盾。

#25 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 15:07
nk
Yellen 写了: 2024年 5月 14日 15:03 这个不是三门问题,三门还有三个死囚问题用条件概率容易解释,还能用频率验证,确实是概率问题。这个问题按说不是概率问题。如果你一开始拿A信封,我拿B信封,如果换更好的话,你我都愿意换。如果换不换一样的话,你我也都觉得一样,其实都不矛盾。
这个解释很精辟,说明了换不换都一样。

#26 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 15:14
nk
Yellen 写了: 2024年 5月 14日 14:56 这个不是老问题吗?当年还是Barry Nalebuff亲自教的。这个按说不是概率问题,而是用来质疑decision theory的基础的问题。

Smullyan认为是logic问题,这个本人不太懂,因为没有本人没有数理逻辑的训练。

https://en.wikipedia.org/wiki/Two_envelopes_problem

https://pubs.aeaweb.org/doi/pdfplus/10.1257/jep.3.1.171
粗粗看了一下,原题的标准答案是换信封不会给明显的好处,除非改问题或者假定那个50%的概率(比如4楼,14楼,19楼,21楼),那种情况下肯定换有好处。

以后有时间好好读一下wiki里的这个东西

#27 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 15:29
justChat
“没有重复试验,无从讨论随机。” 那是很久之前的理论。
随机(或说概率)理论早就不依赖重复试验了。
例如,天气预报,明天70%概率下雨
nk 写了: 2024年 5月 14日 13:04 没有重复试验,无从讨论随机。

随机要从重复试验来讨论,也许我的第一句要修改一下,以后有时间再来仔细讨论,我的第一句的严格的讨论,需要用条件概率

#28 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 15:42
nk
条件概率的叙述:

记 p(x) 为主持人的手中拿的两个信封是(x,2x) 的概率

记 L1 为观众取出的第一个信封的钱, L2 的观众的第二个信封的钱.

可以假定观众从主持人的两个信封是等概率50% 的取出。

这个题讨论的是条件期望 E(L2 |L1=10) ?

用Bayes 公式,可以算出 P(L2=20|L1=10)= p(10)/[(p(10)+p(5)]
P(L2=5|L1=10)=p(5)/[(p(10)+p(5)]

因此 Y= E(L2 |L1=10) = [5*p(5)+20*p(10)] /[(p(10)+p(5)]=(5+20*r)/(1+r) where r=p(10)/p(5)

如果 r>0.5, 则 Y>10
如果 r<0.5, 则 Y<10

也就是说,换是否有好处,和 r 有关, 我们不能假定 r=1 或者其他数。

因此这个题的结论是 换信封 有时有好处 (r>0.5), 有时有坏处 (r<0.5), 哈哈

注意有的人想用 non-informative prior 的假定,即p(x) 都是相等的, 这个无法做到 sum_x [ p(x) ] =1, 无法构造有效的概率。

#29 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 15:49
nk
justChat 写了: 2024年 5月 14日 15:29 “没有重复试验,无从讨论随机。” 那是很久之前的理论。
随机(或说概率)理论早就不依赖重复试验了。
例如,天气预报,明天70%概率下雨
概率的理解是要用从重复实验或者找出那个随机变量。有了那个随机变量,至少可以做 Monte Carlo simulation.

天气预报的70% 不是真实概率,只是对概率的一个估计而已,很多时候这个估计和真实概率会偏差很远的,哈哈

#30 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 16:09
FGH
justChat 写了: 2024年 5月 14日 15:29 “没有重复试验,无从讨论随机。” 那是很久之前的理论。
随机(或说概率)理论早就不依赖重复试验了。
例如,天气预报,明天70%概率下雨
我一直不理解这个70%概率下雨是什么意思。能不能以事后的观测数据证实或者证伪?
或者,如果有两家气象台做天气预报,怎么制定一个合理的规则判断谁预测的准?

#31 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 17:17
FoxMe
这个答案与你之前的答案不同,是怎么回事?
nk 写了: 2024年 5月 14日 15:42 条件概率的叙述:

记 p(x) 为主持人的手中拿的两个信封是(x,2x) 的概率

记 L1 为观众取出的第一个信封的钱, L2 的观众的第二个信封的钱.

可以假定观众从主持人的两个信封是等概率50% 的取出。

这个题讨论的是条件期望 E(L2 |L1=10) ?

用Bayes 公式,可以算出 P(L2=20|L1=10)= p(10)/[(p(10)+p(5)]
P(L2=5|L1=10)=p(5)/[(p(10)+p(5)]

因此 Y= E(L2 |L1=10) = [5*p(5)+20*p(10)] /[(p(10)+p(5)]=(5+20*r)/(1+r) where r=p(10)/p(5)

如果 r>0.5, 则 Y>10
如果 r<0.5, 则 Y<10

也就是说,换是否有好处,和 r 有关, 我们不能假定 r=1 或者其他数。

因此这个题的结论是 换信封 有时有好处 (r>0.5), 有时有坏处 (r<0.5), 哈哈

注意有的人想用 non-informative prior 的假定,即p(x) 都是相等的, 这个无法做到 sum_x [ p(x) ] =1, 无法构造有效的概率。

#32 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 14日 18:36
nk
FoxMe 写了: 2024年 5月 14日 17:17 这个答案与你之前的答案不同,是怎么回事?
这个涉及到不同的概率建模。

6楼的第一句话 “因为当你选定了一个信封之后,另一个信封的钱要么是100%的20块,要么是100%的5块,而不是50%的20块和5块。”, 一点没有用任何概率建模,其实也是说明了不知道换之后是好还是坏。

6楼的第二部分 没有考虑 10块钱的那个信息,虽然这个信息并没有多少用处

相对来讲,28楼考虑所有的步骤的概率建模。

所以我在前面提到如何重复和建立随机变量的问题,不同的重复方式(不同的随机变量)会给出不同的答案,但没有任何一个会认为交换了之后的期望值一定会变好。

24楼的逻辑推理严格来说应该是 “A和B不是交换不会改变,而是交换的期望值不可能都会变好"

因此这个题的结论,换信封之后可能变好,可能变坏,看情况而定,呵呵。

#33 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 15日 13:36
FoxMe
概率建模很有意思,不同的模型有不同的答案。

让人很难理解,哪个才是真理?还是没有真理?
nk 写了: 2024年 5月 14日 18:36 这个涉及到不同的概率建模。

6楼的第一句话 “因为当你选定了一个信封之后,另一个信封的钱要么是100%的20块,要么是100%的5块,而不是50%的20块和5块。”, 一点没有用任何概率建模,其实也是说明了不知道换之后是好还是坏。

6楼的第二部分 没有考虑 10块钱的那个信息,虽然这个信息并没有多少用处

相对来讲,28楼考虑所有的步骤的概率建模。

所以我在前面提到如何重复和建立随机变量的问题,不同的重复方式(不同的随机变量)会给出不同的答案,但没有任何一个会认为交换了之后的期望值一定会变好。

24楼的逻辑推理严格来说应该是 “A和B不是交换不会改变,而是交换的期望值不可能都会变好"

因此这个题的结论,换信封之后可能变好,可能变坏,看情况而定,呵呵。

#34 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 15日 16:05
nk
FoxMe 写了: 2024年 5月 15日 13:36 概率建模很有意思,不同的模型有不同的答案。

让人很难理解,哪个才是真理?还是没有真理?
这个关键是如何玩这个游戏,如果只玩一次,那就得用那个非概率模型的解释, 即100%的20块, 或者100%的5块。

如果玩很多次,那么主持人如何抽取信封的策略就会影响后面的决策

概率建模很多时候考虑的就是某一种理想状态。

现实中不可能有 50%的概率得到硬币的正面,就和物理里的匀速运动的描述,都是一个理想模型。

#35 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 15日 16:25
wwII
遇事不决,量子力学。
没有打开第二个信封之前,是量子纠缠态,两种状态各有50%的概率;打开第二个信封的时刻,是量子崩塌态,100%的状态一,0%的状态二。

#36 Re: 概率难题

发表于 : 2024年 5月 15日 16:27
wwII
具体解释参照“薛定谔的猫”