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了解机率和或然率
7 q' p5 R8 F$ b6 D概率,也就是机率,机率是属于数学中或然率的一部分。或然率可用於我们生活中的每个部分:
: p }' D: J/ n2 g天气、科学、商业、保险、股票药学等。明天会下雨吗?男人平均能活多久?医生,我有多少机会?它合用范围很广,这个在数学中重要的一环,和DB及对DB的分析息息相关。
. e/ u* l- D: S8 v J
" E# T9 ?9 _. l, s" n一堂速成的或然率课程
5 @2 Z$ G/ \9 _' L5 \那么,什么是或然率?它是对机会规则的研究。大部分的人都很熟悉它的基本概念--或然率可以用来衡量一件事多常发生,或者更精确地说,可以期望它发生。虽然有些或然率专家们试著做统计,卻始终无法肯定;地球被小行星撞击的机率,或者一个小孩长大后成为百万富翁或奥运选手的机率。然而,其他的机率,包括DB中的机率,因为涉及的是我们知道全部结果的机制,因此可以准確地预测它的或然率。如果你丢一个普通的铜板,你掷岀正反两面的机率是一致的。丢铜板有两种结果,因此你丢岀正面的机率是1/2--每两次你有一次丢岀正面的机会。 $ w5 Y- p$ o* T3 w3 M
所以,机率对一特定事件(我们称之为X)的发生来说也是一样的。它把X可能发生的数目,和所有可能发生的总数(我们称之为Y)相比。可以这样来表示机率--写成P(X) ,读成「X发生的机率」--可以比率或分数的方式表达之。
: V; U c- x& H4 E# f1 {5 O' ~P(X)=获得X结果的数目/所有可能的结果(或Y) 5 _& y# r: D. g& \( {, ?7 O/ b: l
所以,在一副标准的52张牌中,抽中一点的机率是:
- z' P; L6 W4 J9 [) k& F( l4 f/ c! zP(拿到一点的机率)= 一点的牌数/所有的牌数 / h3 P/ y! [$ v5 `& L
= 4/52
2 a, q1 `. k( ^. r) E: ^ =1/13 4 j( H, x! b* h1 Z% S
0 V/ _: z) L0 T* y$ t% H8 C
4 U6 x3 E5 O( H0 S' G$ j% \其他任何一种机率的表达方式 + z9 X& x3 b! B9 ~! [
机率有许多表达方式。虽然它们所指的都是同一个东西,但是在不同的情形下,某一种形式可能会比其他的来得方便。我们就来看看在52张牌中拿到梅花的机率。 1 ^9 t0 O! y& I& L7 A
P(拿到一张梅花)=梅花的牌数/所有的牌数
+ h& b! O% f9 \ =13/52 % Y, s+ D; r$ L" s6 w3 n3 c, N
=1/4
3 N0 \; f' J- `- E; u首先你要注意的是,13/52这个分数应该化简成1/4。一个简化过的、较为简单的形式通常看起来会比较顺眼,也比较有意义。如果你在书中看到一个机率,没办法一看就有感觉,那么很可能你必须先化简它。
5 o Q! J; ^) I让我们来看看几种拿到梅花的机率的方式。我们可以用小数的方式,0.25来表示四次中有一次的机会,或是说有25%的机会拿到梅花。 + k7 m- s9 W: n5 c8 @$ P, S0 Z; B, _- B
当人们说机率是50-50,他们指的就是两次中有一次的机会,也就是有50%的机会会出现这种情形,而有50%的机会不会出现。表示机率的时候,有时候我们用分数,有时候用小数,而有时候用百分比。
8 F7 n3 v; R+ U) r7 b# L表达某一事件机率的不同方法 : s! h& d, x: B$ |0 I
1)事件 抽到梅花
$ p' R/ m* Z( ~( a! y% q, @2)敘述 梅花的牌数/总牌数 # B+ z: g8 W0 X; U9 b0 _* m
3)分数 13/52=1/4
# ^1 Q" z. ~* A. h4)小数 0.25
- g9 H4 L' [3 I5)百分比 25%(小数X100) , Q% }8 W- s+ J c7 T9 B1 @/ D
6)发生率 四次中有一次 * n5 s1 r3 J( r/ N- p# W1 e8 }
7)比 3:1 1 x# B+ k+ _7 L1 W5 L7 `( y9 [
9 `7 ]8 s. w! Y3 M2 s. I1 U8 \1 G ?基本机率法则 2 G" C. A9 Y. O [- k5 d5 F
如果你能了解以下的规则,那么就不难理解大部分对DB的解释和分析。
' N+ D/ T# I; w. n: M(1)任一事件发生的机率必介於0和1之间 4 T( h" {( ]2 T, @9 z( {$ ~
当机率为0时,表示该事件不可能发生;例如:用一个正常的六面骰子掷出7点的机率,这是绝对不可能发生的。
) Z2 x. C0 r( @4 Q- }8 {当机率为1时,该事件百分之百会发生;例如,用一个正常的骰子,掷出1到6点的机率即为1(当然扣除骰子边沿著地的机会)。
: q+ O/ h& W2 `7 w/ w! U8 d; v7 g机率永远不会有负数--0(表示该事件不可能发生),小於0的数字不具任何意义。
& i+ m( q4 D( y3 @$ P! v, B(2)一件事会发生和不会发生的机率总和为1
) }# Y1 u/ g( x! h! |5 S为什么呢?因为所有结果加起来的机率一定是1(100%)--不管是不是你要的结果,一定有事会发生。
9 {( T4 u" T$ p8 c g) |例如:用骰子掷出2的机率为1/6,加上掷出不是2的机率为5/6--总和即为1(1/6+5/6=1)。这看起来很理所当然,但是当我们间接推算机率的时候,这可是相当好用的方法。举例说,你想要知道在一副正常的52张牌中,抽中梅花的机率是多少。但是你並不了解整副牌的组成元素。你只知道抽中非梅花的牌的机是3/4。其实知道这样就够了。 ) n* R9 \2 l8 K) p" S) J: G( T
P(抽中梅花的机率)=1-P(抽中非梅花的机率)
; U9 s* E3 o$ t( j# p =1-3/4
# ^' V2 E$ [" [! |. ~) K5 k% K% n& E =1/4 ! c% \4 s x1 |7 ?- e ~, J$ W7 I
2 F3 o, u% D. }% X* H# w/ L(3)连续事件发生的机率等於各独立事件机率的积 6 F" o A# i6 d9 G, E9 Y3 i
是的,这听起来很复杂,但是你或许已经很熟悉这个规则的运用方式了。这么说吧!假设你想要计算连续丢出两个1点的机率好了,丢一次骰子获得1点的机率是1/6(共有六种可能的结果,只有一种是你想要的),而掷出两次1点的机率为:1/6X1/6=1/36。每次掷骰子都是「独立事件」(两者互相无关),而发生这种「连续事件」(丢出两次1点)的机率即为二独立事件(1/6)的积(即相乘的结果)。因此,这连续事件並不一定是要同一颗骰子丢两次才行,如果同时丢两颗骰子,也可以构成连续事件--因为两事件各自独立。 0 q$ P8 g/ u; ^8 [; A* G% h5 \& u
再举另一个例子:你同时丢一颗骰子跟铜板。那么,你丢出铜板正面且骰子为1点的机率为何?此为二独立事件,该事件的机率即为两独立事件的积。丢出铜板的机率是1/2,而丢出骰子1点的机率是1/6。因此发生此事的机率为1/2X1/6=1/12。 ( i/ M+ \' b' Y1 e
/ J6 O1 ~, N! _' D" |/ N& X: d2 L0 n6 {* z(4)两非独立事件发生的机率亦为两者的积,然而,当事件发生时,后发生的事件会受到先发生事件的影响。
7 q" R" t, {4 ~* C4 B' r8 i这又是个令人困惑的说明,但是如果举个例来说就很清楚。例如:你想算在一副牌牌中,连续抽中三张梅花的机率。它的机率为13/52(52张牌中有13张梅花)X12/51(一张梅花--一张牌已被抽走了)X11/50(两张梅花--两张牌已经被抽走了)=0.0013或是1.3%。如果你在每次抽完又把牌再放回去,那就变成独立事件,抽到三张梅花的机率13/52X13/52X13/52=0.16或1.6%。
5 W' E; g9 m8 ^, a+ O* r' n% U7 i
经典的机率实例
9 V2 j8 ^# O8 d$ a6 x4 _3 O即然我们已经了解机率的基本概念(不是吗?)我们就来看一个经典的机率实例,让它告诉我们现代机率理论是从何起源的。 2 u, Z/ k' k& }7 x
在十七世纪,一位名为薛瓦里耶。德美尔(Chevalier de Mere)的法国贵族,他是一个用骰子来赚钱的骗子,他跟对方下同等金额的注,赌说掷4次骰子,至少有一次会出现6点。他的理由如下:
K. n7 O- ^- C& _: ?P(6)=1/6 * u% c! W D. t0 F" N# b
P(6)=掷4次的机率=4X1/6=2/3
) m; B" u. _" I3 M" e, N他的这种赌法赢了不少钱。虽说他的推理是错的--我们等一下很快就会看到--但是他还是佔有优势。(你已经知道他为什么错了吗?) 0 T! X$ O4 v F( M9 y, P
当玩这种游戏的受骗者变少后,薛瓦里耶开始改玩另一种赌注。他也是用同等赌金,打赌在掷两颗骰子24次时,至少会出现一次两个6点。他的推理如下:
7 p; o; s2 m+ ~& V3 D$ AP(6,6)=1/36 ) }9 d! J e5 v
P(6,掷24次中出现6的机率)=24x1/36=2/3 ) C9 a$ Y! E+ S3 c: o! M8 n, k2 \
但令他惊讶的是,他开始输钱了。所以他就问他的朋友--数学天才巴斯卡,为什么会发生之种事?巴斯卡觉得相当有意思,就问另一位数学天才德佛美。他们的想法一致,因次就創造出现代机率理论。(而我们竟要感谢一位骗子的老祖宗!)让我们来看看他们研究薛瓦里耶的问题的结果。
' q/ s. ?& Z; y: Y; U在第一个例子中,我们知道 在任一个骰子中,掷出6点的机率是1/6。但是,解决这个问题的真正方法,是要算没有丢出6点的机率是多少?很自然地,它就是5/6。所以,如果薛瓦里耶想知道真正的结果,他得知道 掷4次骰子时,没丢出6的机率。每次掷都是独立事件,请用上次提到计算独立事件机率公式,我们就会得到以下的结果:
7 D3 k; J/ ?) t& OP(4次中没有掷出6点)=5/6x5/6x5/6x5/6=0.482
: i4 m# Y( o% D w# w这表示有48.2%的机率不会丢出6点,因此薛瓦里耶算错了那个赌注。现在要算至少丢出一个6点的机率就很容易了。记得,有些结果一定会发生,那就是为什么我们用1减掉0.482。 + z! ^' ^3 |4 j* r- Q3 n' y
P(掷4次骰子出现一次6点)=1-P(掷4次没出现6点的机率)
/ z1 f0 Q/ c% x& l2 ~: l =1-0.482
1 N- [6 x5 J* f9 ?6 c =0.518 # k* V/ o% d3 E4 Y1 s. S$ i; K
所以,薛瓦里耶有51.8%的机率赢他的同等金额赌注,这就是为什么他能赚钱的原因,虽然机率不是他想的2/3。用倒回去的方式解决这个问题,虽然似乎和直觉相反,但实际上是比较容易算的。 * \+ {1 _+ D. H- O
薛瓦里耶最初的理由也是站不住脚的,如果我们再往下看一个步骤,用他错误的方法:如果掷6次骰子,掷骰子的人必定会丢出一次6点。很显然这是错的,也让我们知道为什么要算没发生该事件的机率是合理的。 * d; F: e% _0 r; v1 W, X0 ]! `3 t
现在让我们看看薛瓦里耶输的那个游戏:他想知道 在掷出24次骰子中,同时出现两个6点的机率为什么不是24/36。同样的,算出不出现的机率也是比较容易的:
: c A \) ^6 [- V& H) i$ ` P(掷出24次骰子没掷出12点的机率)=(35/36)^24 $ j8 t9 G. m+ Z3 ?; f+ S
=0.509
z R. R/ Z# ?, r3 u' V( \ 因此: + x) y& L0 Y) ]/ Q# @4 b
P(掷出24次出现一次12)=1-P(掷24次骰子没掷出12点的机率) 9 k6 |8 i: ]( R' v2 a; C9 C# J" {
=1-0.509
: m! R( e5 B3 d =0.491 * @: }0 C4 f: L* [( U7 y! Q& F; v
6 J n* t! B! ]# s0 L8 }
啊哈!薛瓦里耶在第二种游戏中的机率只有0.491,也就是只有49.1%得胜,那就是为什么他会在这个相同赌注的游戏里输的原因,老千反被老千误,但是他真的很幸运,因为有当时最历害的几位数学家帮他解围。 * I$ M1 [) i( h5 |
, X+ O, |- Z4 b! z7 n3 v
一旦我们了解到一件事发生的机率,下一步就是想到该事件发生的「比」。如果说机率所描述的是一椿希望发生的事件与所有事件间的关系,则比所描述的则是希望发生的事件与不希望发生的事件间的关系。 5 k; ?1 V6 O1 I8 c n+ B6 U8 z7 k# g
就传统而言,比通常被认为是「不发生」该事件的比。这或许是你在进DC玩任何游戏时,最先想知道的吧! 8 H/ H) g/ Q0 f" P3 q
让我们再拿梅花的例子来说,我们知道它的机率是1/4;四次当中有一次成功的机会,有三次失败的机会,因此,该事件(抽到梅花)真正的比是3(失败的机率)比1(成功的机率)。或许这时候你会皱眉头想一下,「但是一副牌不是有52张吗?3比1的真正意思是什么?」好的,说3比1等於是说39(非梅花的张数)比13(梅花的张数),分数巳被化简过了。
; O, _9 B7 s: i( J$ M( B当你丢一颗骰子,希望丢出2。丢出2的机率是1/6。比率是5比1;这也可以写成5-1。要了解「A-B」等於是说「A比B」。
# T' E3 L. ~6 \+ x4 @5 P s4 P1 Z2 v$ {4 o8 e+ A9 v; g& W
比不一定永远是「多少比1」,但是所有的机率都可以写成比。遵守一个原则:把机率写成分数,假设是X/Y。记得,Y是所有可能发生的机率。而X是成功的或是希望发生的机率。所以用Y减掉X,你就可以算出所有你不希望发生事件的数目,然后就可以算出比。发生X事件的比为「Y-X比X」。假设某事件发生的机率为9/35。这不是个漂亮的数字,但我们还是算得出来。该事件发生的比是26比9。习惯上,我们会把它化简成一个较容易了解的形式,即使它不是整数。例如26比9可以化简为2.89比1。
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很好的一个课题,Dubo就是需要学习各方面的知识,打下稳固的理论基础,不想盲赌就要努力学习。 |
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