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Cavill's Blog
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Monty Hall problem

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Monty Hall Problem(蒙提霍尔问题)是一个相当有趣的概率问题,我记得在高中学到贝叶斯定理的时候,数学书里还有一页来介绍。不过我在高中时候并没有好好去阅读这页内容,所以你可以认为直到我准备写这篇 blog 之前(maybe a few days ago?),我还是不理解的状态。好在我现在彻底搞懂了。虽然有点丢人,毕竟我的专业是统计学。

comic of monty hall
Permanent link to this comic: https://xkcd.com/1282/

这个问题是这样的:

假设你正在参加一个游戏节目,你被要求在三扇门中选择一扇:其中一扇后面有一辆车;其余两扇后面则是山羊。你选择了一道门,假设是一号门,然后知道所有门后面有什么的主持人,开启了另两扇中 其中一扇后面有山羊的门,假设是三号门。他然后问你:「你想选择二号门吗?」变换你的选择对你来说是一种优势吗?

一般人可能都会选不换,直觉的想,无论换不换都是 12\frac{1}{2} 的概率。但是如果你接触过贝叶斯,你会知道这个问题不是那么简单。
我们可以这样想,无论怎么说,我们第一次选择的门后面只可能出现两种情况:山羊或者车。

因此我们可以这样想:起初我们选择每一扇门的概率是 13\frac{1}{3},这是很显然的。所以我们可以分成三种情况来看。

第一种情况

此时我们第一次选择了一只羊,发生的概率为 13\frac{1}{3}
由于主持人知道汽车所在的位置,因此他必须打开另一扇羊所在的门,而不会打开汽车所在的门。
此时,剩下唯一一扇没有打开的门就是汽车所在的位置。
因此:

第二种情况

此时我们第一次选择了汽车所在的门,发生的概率为 13\frac{1}{3}
由于主持人知道每扇门后的物品,因此他必须打开剩余两扇门中的一扇羊所在的门,而不会打开汽车所在的门。
此时,剩下唯一一扇没有打开的门就是另一只羊所在的位置。
因此:

第三种情况

由于第三种情况和第一种情况几乎一样,因此不再赘述。

问题到这里已经成为了一个简单的古典概型问题:

P(换门获胜)=13+13=23P(\text{换门获胜}) = \frac{1}{3} + \frac{1}{3} = \frac{2}{3} P(坚持获胜)=13P(\text{坚持获胜}) = \frac{1}{3}

更「数学」的方法

设事件:

C={汽车在所选择的门后}C=\{\text{汽车在所选择的门后}\} S={第一次选择的门}S=\{\text{第一次选择的门}\} H={主持人打开了一扇羊所在的门}H=\{\text{主持人打开了一扇羊所在的门}\}

根据贝叶斯公式:

P(CH)=P(HC)P(C)P(H)P(C|H)=\frac{P(H|C)P(C)}{P(H)}

由于第一次选择汽车的概率为:

P(C)=13P(C)=\frac{1}{3}

如果第一次选择的就是汽车,主持人有两扇羊门可以选择打开,因此:

P(HC)=1P(H|C)=1

而主持人打开羊门的总概率为:

P(H)=P(HC)P(C)+P(HC)P(C)P(H) = P(H|C)P(C)+P(H|\overline{C})P(\overline{C})

其中:

P(C)=23P(\overline{C})=\frac{2}{3}

当第一次选择不是汽车时,主持人一定能够打开一扇羊门,因此:

P(HC)=1P(H|\overline{C})=1

所以:

P(H)=1×13+1×23=1P(H)=1\times\frac13+1\times\frac23=1

最终:

P(CH)=1×131=13P(C|H)=\frac{1\times\frac13}{1}=\frac13

由于蒙提霍尔问题只有两种结果,即换门获胜或坚持获胜。从而有:

P(换门获胜)=1P(坚持获胜)P(\text{换门获胜}) = 1 - P(\text{坚持获胜}) P(换门获胜)=113=23P(\text{换门获胜})=1-\frac13=\frac23

读到这里,我想信你对这个问题已经有了相当深入的理解。概率论确实常常出现这些有趣而 tricky 的问题。
值得一提的是,历史上最多产的数学家之一 埃尔德什·帕尔 也对于「换门」这个策略持怀疑态度1,直到他看到了计算机模拟的结果。
因此,第一次碰到不会是相当正常的事情。事实上,从数学中,尤其是概率论里,我深深感受到了直觉的不可靠😓

Footnotes

  1. Vazsonyi, Andrew (December 1998 – January 1999).


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