👁🗨 Теория вероятности: Старт
Давно на канале не было длинных постов. Пора возвращать этот формат.
Теория вероятностей — раздел математики, изучающий случайные события, случайные величины, их свойства и операции над ними. Мы начнём с базы: разберём терминологию и простые правила.
🔠 Терминология
Сначала нужно понять три вещи.
Все исходы — это множество всех возможных вариантов. Например, для кубика это {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Других результатов быть не может.
Благоприятные исходы — те, которые нас устраивают при конкретном вопросе. Считаем вероятность выпадения чётного числа — благоприятные исходы будут {2, 4, 6}.
Событие — это условие, которое и задаёт, какие исходы считаются благоприятными. Событие «чётное число на кубике» как раз отбирает 2, 4 и 6.
📶 Как считать вероятность
Когда все исходы равновозможны, работает простая формула:
- Шанс выпадения 4 на кубике: благоприятный исход всего один (это сама четвёрка), всего исходов 6. Значит, вероятность = 1/6.
- Шанс выпадения орла на монетке: благоприятный исход один (орёл), всего исходов два. Вероятность = 1/2 = 0.5.
- Шанс вытянуть туза из колоды в 36 карт: в колоде 4 туза, всего карт 36. Вероятность = 4/36, сокращаем до 1/9.
🔺🔻🔺
Вероятность — это всегда число от 0 до 1.
Ноль — событие невозможно. Например, выбросить 7 на обычном кубике с цифрами от 1 до 6.
Единица — событие достоверное, оно произойдёт в любом случае. Например, вероятность того, что после понедельника наступит вторник, равна 1.
Если при расчётах получается значение меньше 0 или больше 1 — где-то ошибка. Так не бывает.
В следующих постах разберём случаи, когда исходы не равновозможны, и посмотрим, какие ещё определения вероятности существуют.
#простым_языком
Давно на канале не было длинных постов. Пора возвращать этот формат.
Теория вероятностей — раздел математики, изучающий случайные события, случайные величины, их свойства и операции над ними. Мы начнём с базы: разберём терминологию и простые правила.
🔠 Терминология
Сначала нужно понять три вещи.
Все исходы — это множество всех возможных вариантов. Например, для кубика это {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Других результатов быть не может.
Благоприятные исходы — те, которые нас устраивают при конкретном вопросе. Считаем вероятность выпадения чётного числа — благоприятные исходы будут {2, 4, 6}.
Событие — это условие, которое и задаёт, какие исходы считаются благоприятными. Событие «чётное число на кубике» как раз отбирает 2, 4 и 6.
📶 Как считать вероятность
Когда все исходы равновозможны, работает простая формула:
Вероятность = (Число благоприятных исходов) / (Число всех исходов)
- Шанс выпадения 4 на кубике: благоприятный исход всего один (это сама четвёрка), всего исходов 6. Значит, вероятность = 1/6.
- Шанс выпадения орла на монетке: благоприятный исход один (орёл), всего исходов два. Вероятность = 1/2 = 0.5.
- Шанс вытянуть туза из колоды в 36 карт: в колоде 4 туза, всего карт 36. Вероятность = 4/36, сокращаем до 1/9.
🔺🔻🔺
Вероятность — это всегда число от 0 до 1.
Ноль — событие невозможно. Например, выбросить 7 на обычном кубике с цифрами от 1 до 6.
Единица — событие достоверное, оно произойдёт в любом случае. Например, вероятность того, что после понедельника наступит вторник, равна 1.
Если при расчётах получается значение меньше 0 или больше 1 — где-то ошибка. Так не бывает.
В следующих постах разберём случаи, когда исходы не равновозможны, и посмотрим, какие ещё определения вероятности существуют.
#простым_языком
Ошибки интуиции в вероятности
Теория вероятности — странная тема для нашего мозга. Она почти всегда кажется очевидной, но почти всегда это оказывается неправильным решением.
⭕ Ошибка игрока
Разберём этот парадокс на примере монетки. До этого 5 раз подряд выпадала решка. Какова вероятность, что сейчас выпадет решка?
Кажется, что шанс будет меньше. Но на самом деле вероятность = 1/2.
🤔 Почему так?
На первый взгляд кажется, что это нелогично. Но чтобы понять почему, необходимо познакомиться с новым термином — независимые события.
Независимые события — это когда исход одного события не влияет на исход другого. Монета не помнит, что выпадало до этого. Каждый бросок начинается с чистого листа. Поэтому вероятность решки на шестом броске всё та же — 1/2.
Мозг пытается искать закономерности даже там, где их нет. Кажется, что после пяти решек вероятность орла должна вырасти, но это не так. В этом и есть ошибка игрока.
🎉 Парадокс дней рождения
Теперь другая ситуация. Как вы думаете, сколько человек должно быть в комнате, чтобы с вероятностью больше 1/2 у кого-то совпали дни рождения?
Интуиция подсказывает: 365/2 ≈ 183. Но правильный ответ — всего 23 человека.
❓ Почему так?
Здесь работает комбинаторика. Мы считаем не совпадение с конкретным днём, а совпадение между любыми двумя людьми. Количество пар растёт быстро: для 23 человек это 253 пары. Вероятность того, что в паре дни рождения разные — 364/365. Для всех пар перемножаем: (364/365)^253 ≈ 0.4995. Тогда вероятность хотя бы одного совпадения ≈ 1 − 0.4995 = 0.5005, то есть чуть больше 1/2.
Этот парадокс часто удивляет, но он хорошо иллюстрирует, как интуиция ошибается в вероятностях.
👇 В следующий раз разберём ещё несколько таких ошибок. Если есть идеи, что ещё доказать/разобрать, пиши в комментариях
#углублённо
Теория вероятности — странная тема для нашего мозга. Она почти всегда кажется очевидной, но почти всегда это оказывается неправильным решением.
⭕ Ошибка игрока
Разберём этот парадокс на примере монетки. До этого 5 раз подряд выпадала решка. Какова вероятность, что сейчас выпадет решка?
Кажется, что шанс будет меньше. Но на самом деле вероятность = 1/2.
🤔 Почему так?
На первый взгляд кажется, что это нелогично. Но чтобы понять почему, необходимо познакомиться с новым термином — независимые события.
Независимые события — это когда исход одного события не влияет на исход другого. Монета не помнит, что выпадало до этого. Каждый бросок начинается с чистого листа. Поэтому вероятность решки на шестом броске всё та же — 1/2.
Мозг пытается искать закономерности даже там, где их нет. Кажется, что после пяти решек вероятность орла должна вырасти, но это не так. В этом и есть ошибка игрока.
🎉 Парадокс дней рождения
Теперь другая ситуация. Как вы думаете, сколько человек должно быть в комнате, чтобы с вероятностью больше 1/2 у кого-то совпали дни рождения?
Интуиция подсказывает: 365/2 ≈ 183. Но правильный ответ — всего 23 человека.
❓ Почему так?
Здесь работает комбинаторика. Мы считаем не совпадение с конкретным днём, а совпадение между любыми двумя людьми. Количество пар растёт быстро: для 23 человек это 253 пары. Вероятность того, что в паре дни рождения разные — 364/365. Для всех пар перемножаем: (364/365)^253 ≈ 0.4995. Тогда вероятность хотя бы одного совпадения ≈ 1 − 0.4995 = 0.5005, то есть чуть больше 1/2.
Этот парадокс часто удивляет, но он хорошо иллюстрирует, как интуиция ошибается в вероятностях.
👇 В следующий раз разберём ещё несколько таких ошибок. Если есть идеи, что ещё доказать/разобрать, пиши в комментариях
#углублённо
Ошибки интуиции в вероятности. Часть 2
Продолжим разбирать ситуации, в которых мозг обманывает сам себя. В прошлый раз мы говорили про ошибку игрока и парадокс дней рождения. Сегодня разберём ещё один пример, где интуиция почти всегда даёт сбой.
🚪 Парадокс Монти Холла
Представьте, что вы участвуете в игре. Перед вами три двери. За одной — автомобиль, за двумя другими — козы. Вы выбираете дверь, но не открываете её. Ведущий (он знает, где машина) открывает одну из оставшихся дверей, за которой коза. Затем он предлагает вам изменить свой выбор и открыть другую закрытую дверь. Вопрос: стоит ли менять дверь?
Интуиция говорит, что разницы нет. Осталось две двери, за одной машина — вероятность выигрыша 1/2. Но это неправильно.
Правильный ответ: менять дверь выгодно. Вероятность выигрыша при смене — 2/3, а если остаться при своём — только 1/3.
◻️ Почему так?
Когда вы выбрали первую дверь, вероятность сразу попасть на машину была 1/3, а вероятность того, что машина за одной из двух других дверей — 2/3. Ведущий всегда открывает дверь с козой, поэтому он как бы убирает заведомо проигрышный вариант из этих двух. Но суммарная вероятность того, что машина была среди тех двух дверей, никуда не делась — она всё ещё 2/3. Только теперь эта вероятность сконцентрирована на одной оставшейся закрытой двери. Поэтому смена выбора даёт вдвое больше шансов.
◻️ Пример для наглядности
Рассмотрим все возможные варианты. Пусть машина за дверью 1.
- Вы выбрали дверь 1. Ведущий открывает любую из оставшихся (2 или 3), за ними козы. Если вы остаётесь при своём — выигрываете, если меняете — проигрываете.
- Вы выбрали дверь 2. Ведущий обязан открыть дверь 3 (там коза). Остаётся закрытой дверь 1. Если меняете — выигрываете, если остаётесь — проигрываете.
- Вы выбрали дверь 3. Ведущий обязан открыть дверь 2. Остаётся дверь 1. Если меняете — выигрываете, если остаётесь — проигрываете.
Из трёх сценариев смена выбора приводит к выигрышу в двух случаях, а сохранение — только в одном. Отсюда и вероятности 2/3 и 1/3.
◻️ Вывод
Ключевой момент здесь в том, что ведущий не случайно открывает дверь, а знает, где машина. Его действие добавляет информацию, которая меняет вероятности. Наш мозг часто упускает это из виду и считает, что после открытия двери остаётся просто выбор из двух равновероятных вариантов.
В следующий раз разберём ещё одну ошибку интуиции — на этот раз связанную с медицинскими тестами.
#углублённо
Продолжим разбирать ситуации, в которых мозг обманывает сам себя. В прошлый раз мы говорили про ошибку игрока и парадокс дней рождения. Сегодня разберём ещё один пример, где интуиция почти всегда даёт сбой.
🚪 Парадокс Монти Холла
Представьте, что вы участвуете в игре. Перед вами три двери. За одной — автомобиль, за двумя другими — козы. Вы выбираете дверь, но не открываете её. Ведущий (он знает, где машина) открывает одну из оставшихся дверей, за которой коза. Затем он предлагает вам изменить свой выбор и открыть другую закрытую дверь. Вопрос: стоит ли менять дверь?
Интуиция говорит, что разницы нет. Осталось две двери, за одной машина — вероятность выигрыша 1/2. Но это неправильно.
Правильный ответ: менять дверь выгодно. Вероятность выигрыша при смене — 2/3, а если остаться при своём — только 1/3.
◻️ Почему так?
Когда вы выбрали первую дверь, вероятность сразу попасть на машину была 1/3, а вероятность того, что машина за одной из двух других дверей — 2/3. Ведущий всегда открывает дверь с козой, поэтому он как бы убирает заведомо проигрышный вариант из этих двух. Но суммарная вероятность того, что машина была среди тех двух дверей, никуда не делась — она всё ещё 2/3. Только теперь эта вероятность сконцентрирована на одной оставшейся закрытой двери. Поэтому смена выбора даёт вдвое больше шансов.
◻️ Пример для наглядности
Рассмотрим все возможные варианты. Пусть машина за дверью 1.
- Вы выбрали дверь 1. Ведущий открывает любую из оставшихся (2 или 3), за ними козы. Если вы остаётесь при своём — выигрываете, если меняете — проигрываете.
- Вы выбрали дверь 2. Ведущий обязан открыть дверь 3 (там коза). Остаётся закрытой дверь 1. Если меняете — выигрываете, если остаётесь — проигрываете.
- Вы выбрали дверь 3. Ведущий обязан открыть дверь 2. Остаётся дверь 1. Если меняете — выигрываете, если остаётесь — проигрываете.
Из трёх сценариев смена выбора приводит к выигрышу в двух случаях, а сохранение — только в одном. Отсюда и вероятности 2/3 и 1/3.
◻️ Вывод
Ключевой момент здесь в том, что ведущий не случайно открывает дверь, а знает, где машина. Его действие добавляет информацию, которая меняет вероятности. Наш мозг часто упускает это из виду и считает, что после открытия двери остаётся просто выбор из двух равновероятных вариантов.
В следующий раз разберём ещё одну ошибку интуиции — на этот раз связанную с медицинскими тестами.
#углублённо
❤7❤🔥1