赌博中的概率学

减小字体 增大字体 作者:佚名  来源:本站整理  发布时间:2013-06-06 14:41:10

     有人说”概率是毫无意义的事情,假如事情发作了,概率就是百分之百,假如没有发作,就是零”。这样的想法是对概率完整错误的了解。为理解释概率,我们从赌场坐庄开始。
  我们晓得开赌场简直没有输钱的。虽然有人从赌场赢了钱,但是输的人更多。很多人以为是赌场有”赌神”,或者赌场能”出老千”,其实都不是,赌场赢钱的缘由在于概率的应用。换句话说,概率决定了赌场是占光的一方。赌客越多,赌场就越不容易输。
  我们来玩一个游戏:假如有14张牌,其中有一张是A;如今我来坐庄,一块钱赌一把,假如谁抽中了A,我赔他10块钱,假如没有抽中,那么他那一块钱就输给我了。有人赌吗?
  这样的一个赌局,为什么说我占了廉价呢?由于在抽之前,谁也不晓得能抽到什么,但是大家能够判别抽到A的可能性要小得多,14张牌中才有一张,换句话说概率是十四分之一,而抽不中A的概率是十四分之十三。概率就是这样一个对未发作的事情会不会发作的可能性的一种预测。假如你只玩一把,当然只要两种可能:抽中了赢10块钱,没抽中输一块钱。但是,假如你玩上几百几千以至更多把呢?有的抽中,有的抽不中,几千几百把的总结果是什么样的呢?
  这就是概率上的一个概念,叫做数学希冀。能够了解成某件事情大量发作之后的均匀结果。如今我们来看上面的那个例子,抽中的概率是1/14,结果是赢10块钱(+10),抽不中的概率是13/14,结果是输1块钱(-1)。把概率与各自的结果乘起来,然后相加,得到的”数学希冀”值是(-3/14)。这就是说,假如你玩了很多很多把,均匀下来,你每把会输掉(3/14)块钱。假如抽中A赔13块钱,那么数学希冀值是0,你玩了很多把之后会发现结果最接近不输不赢。假如抽中A赔14块钱,那么数学希冀值是1/14, 对你有利,大量玩的结果是你会赢钱,我当然不会这么设赌局。
  赌场的规则设计准绳就是这样,无论看起来多么诱人,赌客下注收益的数学希冀都是负值,也就是说,总是对赌场有利。由于有大量的人赌,所以赌场的收支结果会很接近这个值。比方美国的轮盘赌,38个数随机出,你压一个,压中了赔你35倍,没压中你的钱输掉。其它的赌局规则可能更复杂,比方21点,但是背后的概率原理是一样的,就是赌客的数学希冀值是负数。像我们通常见到的彩票,假如所谓的返回比是55%的话,那么花一块钱的数学希冀是赔掉0.45块。无论是赌场还是彩票,侥幸儿的产生必定随同着大量献爱心的人。赌场和彩票生意兴隆的根底,是每个人都以为本人会是那个侥幸儿。
  数 学希冀的概念是作理性决策的根底。我们做任何一项投资,做任何一个决议,都不能只思索最理想的结果,还要思索到理想结果呈现的概率和其他结果及其呈现的概 率。否则,假如只思索最理想的结果,大家都应该从大学里退学–从大学退学的最理想结果是成为世界首富,那个叫比尔盖茨的家伙。
  概 率问题的关键是随机性,比方扔一个硬币,谁也无法预测是正面还是背面。同样,掷骰子、摇奖也是。有个最搞笑的职业叫”彩评家”,号称剖析彩票号码的规律, 预测下一期最可能的号码。电视里的”彩评”节目常常是专家侃侃而谈,掌管人做兴致盎然崇拜状。经常到的话是”这几个数字前两期呈现了,依据概率,下一期 不大可能呈现”。这能够称之为道貌岸然地胡说八道。依照概率理论,两件不相干的事情都发作的概率是各自发作概率的乘积,所以两件不相干的各自概率为万分之 一的事情都发作的可能性是一亿分之一。但是,假如一件曾经发作了,那么另一件发作的概率还是万分之一,跟曾经发作的事情无关。只需彩票的摇奖没有丑闻,那 么中奖数字是无法预测的。不论前几期呈现了什么号码,下一期的号码依然是随机的。呈现过的数字不会避嫌,没呈现过的数字也不遭到照顾。不过观众还是会觉得 “彩评家”的”预测”是对的,由于他说不会呈现的号码后来的确没有呈现。其实这种”彩评家”每个人都能够当–你随意写几个数,说”下一期这几个数不会出 现”,再找个神神叨叨的理由,你也就成”巨匠了”。由于你不论你写什么数字,中彩的可能性都是十分十分小的。
  说概率是来源于赌场的学问,但是它的价值曾经远远超出了赌博。这里举一个很理想的把概率学问转化成经济效益的例子:要在人群中普查一种病,检查方式是抽血检测其中能否含有某种病毒,这种病在人群中的发作率比拟低,比方说1%。关于这样的一种普查,本钱最高的中央是检测血液,假如能减少血液检测的数量,就能节约大量本钱。我们很自然地想到抽每个人的血,然后检测,这样有几人就验几份血,简单明了。为了形象起见,假定有1000万人,那么直接检测的计划是测1000万份血。如今我们换一下思绪,把抽来的血两两混合,送去检测,假如检测结果阴性,标明原来的两份血都没问题;假如结果阳性,标明至少有一份血有问题,就把两份都重测。这样也能够肯定每个人的带病状况。这样作的总检丈量是多大呢?两两混合之后,要检测500万份,然后结果阳性的那些重测,大约是20万(1000万人的1%是10万人带病,招致20万份血重测),总共检测520万份的样子。实践上还有一局部阳性的样品是混合的两份血都带病,这样实践的阳性结果比10万份还要少。总之我们看到,检测总数简直减少了一半,能省很多钱了吧?假如把10份血混一同再测呢?同样的剖析,先要检测100万份,加上结果呈阳性的最多10万份混合样品重测–共100万份原始血样需求重测,总共最多检测200万份就搞定了。
  在这个例子里,几份血混在一同最划算,取决于人群中的发病概率,跟要检测的总人数无关。另外一个思索要素是血样混合之后,病毒浓度被稀释了,能否还能被检测出来。综合思索这些要素,运用概率和并不复杂的优化计算,能够准确地算出把几份血样混在一同最省钱而又能完成任务

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