Основи теорії ймовірностей для актуаріїв. Теорія ймовірності

то кажуть, що випадкова величина ξ має густина розподілу ймовірності f(x).

Визначення.Нехай. Для безперервної функції розподілу F теоретичною α-квантиллюназивається рішення рівняння.

Таке рішення може бути не єдиним.

Квантиль рівня ½ називається теоретичною медіаною , квантили рівнів ¼ і ¾ -нижньою та верхньою квартилями відповідно.

В актуарних додатках важливу роль відіграє нерівність Чебишева:

за будь-якого

Математичне очікування символ.

Читається так:ймовірність того, що модуль більше менше або дорівнює математичному очікуванню величини модуль , поділеному на .

Час життя як випадкова величина

Невизначеність моменту смерті є основним фактором ризику страхування життя.

Щодо моменту смерті окремої людини не можна сказати нічого певного. Однак якщо ми маємо справу з великою однорідною групою людей і не цікавимося долею окремих людей цієї групи, то ми знаходимося в рамках теорії ймовірностей як науки про масові випадкові явища, що володіють властивістю стійкості частот.

Відповідно, ми можемо говорити про тривалість життя як про випадкову величину Т.

Функція виживання

Теоретично ймовірностей описують стохастичну природу будь-якої випадкової величини Тфункцією розподілу F(x),яка визначається як ймовірність того, що випадкова величина Тменше, ніж число x:

.

В актуарній математиці приємно працювати не з функцією розподілу, а з додатковою функцією розподілу . Щодо тривалого життя - це ймовірність того, що людина доживе до віку xроків.

називається функцією виживання(survival function):

Функція виживання має такі властивості:

У таблицях тривалості життя зазвичай вважають, що існує деякий граничний вік (limiting age) (як правило, років) і відповідно при x>.

При описі смертності аналітичними законами зазвичай вважають, що життя необмежено, проте підбирають вигляд і параметри законів те щоб ймовірність життя понад деякого віку була зневажливо мала.

Функція виживання має простий статистичний зміст.

Припустимо, що ми спостерігаємо за групою з новонароджених (як правило), яких ми спостерігаємо і можемо фіксувати моменти їхньої смерті.

Позначимо кількість живих представників цієї групи у віці через . Тоді:

.

Символ Eтут і нижче використовується для позначення математичного очікування.

Отже, функція виживання дорівнює середній частці новонароджених, що дожили до віку з деякої фіксованої групи.

В актуарної математики часто працюють не з функцією виживання, а з щойно введеною величиною (зафіксувавши початковий розмір групи).

Функція виживання може бути відновлена ​​за щільністю:

Характеристики тривалості життя

З практичної точки зору важливі такі характеристики:

1 . Середнєчас життя

,
2 . Дисперсіячасу життя

,
де
,

• Імовірність - ступінь (відносна міра, кількісна оцінка) можливості настання певної події. Коли підстави для того, щоб якась можлива подія сталася насправді, переважують протилежні підстави, то цю подію називають ймовірною, інакше малоймовірною або неймовірною. Перевага позитивних підстав над негативними, і навпаки, можливо різною мірою, унаслідок чого ймовірність (і неймовірність) буває більшою чи меншою. Тому часто ймовірність оцінюється на якісному рівні, особливо в тих випадках, коли більш менш точна кількісна оцінка неможлива або вкрай скрутна. Можливі різні градації «рівнів» ймовірності.

  Дослідження ймовірності з математичної погляду становить особливу дисципліну - теорію ймовірностей. У теорії ймовірностей та математичної статистики поняття ймовірності формалізується як числова характеристика події - ймовірнісна міра (або її значення) - міра на безлічі подій (підмножини безлічі елементарних подій), що приймає значення від

  (\displaystyle 0)

  (\displaystyle 1)

  Значення

  (\displaystyle 1)

  Відповідає достовірній події. Неможлива подія має ймовірність 0 (назад взагалі кажучи не завжди вірно). Якщо ймовірність настання події дорівнює

  (\displaystyle p)

  То ймовірність його ненастання дорівнює

  (\displaystyle 1-p)

  Зокрема, ймовірність

  (\displaystyle 1/2)

  Означає рівну ймовірність настання та ненастання події.

  Класичне визначення ймовірності грунтується на понятті рівноможливості результатів. Як ймовірність виступає відношення кількості результатів, що сприяють даній події, до загального числа рівноможливих результатів. Наприклад, ймовірність випадання «орла» або «решки» при випадковому підкиданні монетки дорівнює 1/2, якщо передбачається, що ці дві можливості мають місце і є рівноможливими. Дане класичне "визначення" ймовірності можна узагальнити на випадок нескінченної кількості можливих значень - наприклад, якщо деяка подія може статися з рівною ймовірністю в будь-якій точці (кількість точок нескінченно) деякої обмеженої області простору (площини), то ймовірність того, що вона відбудеться в деякій частина цієї допустимої області дорівнює відношенню обсягу (площі) цієї частини до обсягу (площі) області всіх можливих точок.

  Емпіричне «визначення» ймовірності пов'язане з частотою настання події виходячи з того, що при досить значній кількості випробувань частота повинна прагнути об'єктивного ступеня можливості цієї події. У сучасному викладі теорії ймовірностей ймовірність визначається аксіоматично, як окремий випадок абстрактної теорії міри множини. Тим не менш, сполучною ланкою між абстрактним заходом і ймовірністю, що виражає ступінь можливості настання події, є частота його спостереження.

  Імовірнісний опис тих чи інших явищ набув широкого поширення в сучасній науці, зокрема в економетриці, статистичній фізиці макроскопічних (термодинамічних) систем, де навіть у разі класичного детермінованого опису руху частинок детермінований опис усієї системи часток не є практично можливим і доцільним. У квантовій фізиці самі описувані процеси мають імовірнісну природу.

Важливі зауваження!
1. Якщо замість формул ти бачиш абракадабру, почисти кеш. Як це зробити у твоєму браузері написано тут:
2. Перш ніж почнеш читати статтю, зверни увагу на наш навігатор за найкориснішими ресурсами для

Що таке можливість?

Зіткнувшись із цим терміном перший раз, я б не зрозумів, що це таке. Тож спробую пояснити доступно.

Імовірність – це шанс того, що станеться потрібна нам подія.

Наприклад, ти вирішив зайти до знайомого, пам'ятаєш під'їзд і навіть поверх, на якому він живе. А ось номер та розташування квартири забув. І ось стоїш ти на сходовій клітці, а перед тобою двері на вибір.

Який шанс (імовірність) того, що якщо ти зателефонуєш до перших дверей, тобі відкриє твій друг? Усього квартири, а друг живе лише за однією з них. З рівним шансом ми можемо вибрати будь-які двері.

Але який цей шанс?

Двері, потрібні двері. Можливість вгадати, зателефонувавши перші двері: . Тобто один раз із трьох ти точно вгадаєш.

Ми хочемо дізнатися, зателефонувавши раз, як часто ми вгадуватимемо двері? Давай розглянь усі варіанти:

1. Ти подзвонив у 1юдвері
2. Ти подзвонив у 2юдвері
3. Ти подзвонив у 3юдвері

А тепер розглянемо всі варіанти, де може бути друг:

а. За Першийдверима
б. За Другийдверима
в. За 3ейдверима

Зіставимо всі варіанти як таблиці. Галочкою позначені варіанти, коли твій вибір збігається з місцем розташування друга, хрестиком - коли не збігається.

Як бачиш всього можливо варіантіврозташування друга і твого вибору, в які двері дзвонити.

А сприятливих результатів всього . Тобто рази з ти вгадаєш, зателефонувавши в двері, тобто. .

Це і є ймовірність - ставлення сприятливого результату (коли твій вибір збігся з розташуванням друга) до кількості можливих подій.

Визначення - і є формула. Імовірність прийнято позначати p, тому:

Таку формулу писати не дуже зручно, тому приймемо за кількість сприятливих результатів, а за загальну кількість результатів.

Імовірність можна записувати у відсотках, для цього потрібно помножити результат, що вийшов на:

Напевно, тобі кинулося у вічі слово «виходи». Оскільки математики називають різні дії (у нас така дія – це дзвінок у двері) експериментами, то результатом таких експериментів прийнято називати результат.

Ну а результати бувають сприятливі та несприятливі.

Повернімося до нашого прикладу. Припустимо, ми зателефонували в одне з дверей, але нам відкрив незнайомий чоловік. Ми не вгадали. Яка ймовірність, що якщо подзвонимо в одну з дверей, що залишилися, нам відкриє наш друг?

Якщо ти подумав, що це помилка. Давай розбиратись.

У нас залишилося два двері. Таким чином, у нас є можливі кроки:

1) Зателефонувати до 1-шудвері
2) Подзвонити в Другудвері

Друг, при цьому, точно знаходиться за однією з них (адже за тією, в яку ми дзвонили, його не виявилося):

а) Друг за 1-ийдверима
б) Друг за Другийдверима

Давай знову намалюємо таблицю:

Як бачиш, всього є варіанти, з яких – сприятливі. Тобто ймовірність дорівнює.

А чому ні?

Розглянута нами ситуація - приклад залежних подій.Перша подія – це перший дзвінок у двері, друга подія – це другий дзвінок у двері.

А залежними вони називаються, бо впливають на наступні дії. Адже якби після першого дзвінка у двері нам відчинив друг, то якою була б ймовірність того, що він перебуває за однією з двох інших? Правильно, .

Але якщо є залежні події, то мають бути і незалежні? Мабуть, бувають.

Хрестоматійний приклад – кидання монетки.

1. Кидаємо монету разів. Яка ймовірність того, що випаде, наприклад, орел? Правильно - адже варіантів всього (або орел, або решка, знехтуємо ймовірністю монетки стати на ребро), а влаштовує нас тільки.
2. Але випала решка. Гаразд, кидаємо ще раз. Яка ймовірність випадання орла? Нічого не змінилося, так само. Скільки варіантів? Два. А скільки нас влаштовує? Один.

І хай хоч тисячу разів поспіль випадатиме решка. Імовірність випадання орла на раз буде все також. Варіантів завжди, а сприятливих – .

Відрізнити залежні події від незалежних легко:

1. Якщо експеримент проводиться раз (якщо кидають монетку, 1 раз дзвонять у двері тощо), то події завжди незалежні.
2. Якщо експеримент проводиться кілька разів (монетку кидають раз, у двері дзвонять кілька разів), то перша подія завжди є незалежною. А далі, якщо кількість сприятливих чи кількість всіх наслідків змінюється, то події залежні, а якщо ні – незалежні.

Давай трохи потренуємось визначати ймовірність.

приклад 1.

Монетку кидають двічі. Яка ймовірність того, що двічі поспіль випаде орел?

Рішення:

Розглянемо всі можливі варіанти:

1. Орел-орел
2. Орел решка
3. Решка-орел
4. Решка-рішка

Як бачиш, всього варіанта. З них нас влаштовує лише. Тобто ймовірність:

Якщо в умові просять просто знайти ймовірність, то відповідь потрібно давати у вигляді десяткового дробу. Якщо було б зазначено, що відповідь потрібно дати у відсотках, тоді ми помножили б.

Відповідь:

приклад 2.

У коробці цукерок усі цукерки упаковані в однакову обгортку. Однак із цукерок - з горіхами, з коньяком, з вишнею, з карамеллю та з нугою.

Яка можливість, узявши одну цукерку, дістати цукерку з горіхами. Відповідь дайте у відсотках.

Рішення:

Скільки всього можливих наслідків? .

Тобто, взявши одну цукерку, вона буде однією з наявних у коробці.

А скільки сприятливих наслідків?

Тому що в коробці лише цукерок із горіхами.

Відповідь:

приклад 3.

У коробці куль. їх білі, - чорні.

1. Яка можливість витягнути білу кулю?
2. Ми додали до коробки ще чорних куль. Яка тепер можливість витягнути білу кулю?

Рішення:

а) У коробці всього куль. Із них білих.

Імовірність дорівнює:

б) Тепер куль у коробці стало. А білих залишилося стільки ж.

Відповідь:

Повна ймовірність

Припустимо, у ящику червоних та зелених куль. Яка можливість витягнути червону кулю? Зелена куля? Червона чи зелена куля?

Імовірність витягнути червону кулю

Зелена куля:

Червона або зелена куля:

Як бачиш, сума всіх можливих подій дорівнює (). Розуміння цього моменту допоможе тобі вирішити багато завдань.

приклад 4.

У ящику лежить фломастерів: зелений, червоний, синій, жовтий, чорний.

Яка можливість витягнути не червоний фломастер?

Рішення:

Давай порахуємо кількість сприятливих результатів.

НЕ червоний фломастер, тобто зелений, синій, жовтий або чорний.

Правило множення ймовірностей незалежних подій

Що таке незалежні події, ти вже знаєш.

А якщо потрібно знайти ймовірність того, що дві (або більше) незалежні події відбудуться поспіль?

Допустимо ми хочемо знати, яка ймовірність того, що кидаючи монету рази, ми двічі побачимо орла?

Ми вже рахували - .

А якщо кидаємо монету разів? Яка можливість побачити орла рази поспіль?

Усього можливих варіантів:

1. Орел-орел-орел
2. Орел-орел-решка
3. Орел-рішка-орел
4. Орел-решка-решка
5. Решка-орел-орел
6. Решка-орел-решка
7. Решка-рішка-орел
8. Решка-решка-решка

Не знаю як ти, але я раз помилився, складаючи цей список. Ух! А підходить нам лише варіант (перший).

Для 5 кидків можеш скласти список можливих наслідків сам. Але математики не такі працьовиті, як ти.

Тому вони спочатку помітили, а потім довели, що ймовірність певної послідовності незалежних подій щоразу зменшується на ймовірність однієї події.

Іншими словами,

Розглянемо з прикладу тієї ж, злощасної, монетки.

Імовірність випадання орла у випробуванні? . Тепер ми кидаємо монету вкотре.

Яка можливість випадання разів поспіль орла?

Це правило працює не тільки, якщо нас просять знайти ймовірність того, що відбудеться одна і та сама подія кілька разів поспіль.

Якби ми хотіли знайти послідовність РІШКА-ОРЕЛ-РІШКА, при кидках поспіль, ми надійшли б також.

Імовірність випадання решка -, орла -.

Імовірність випадання послідовності РІШКА-ОРЕЛ-РІШКА-РІШКА:

Можеш перевірити сам, склавши таблицю.

Правило складання ймовірностей несумісних подій.

Так стоп! Нове визначення.

Давай розбиратись. Візьмемо нашу зношену монетку та кинемо її рази.
Можливі варіанти:

1. Орел-орел-орел
2. Орел-орел-решка
3. Орел-рішка-орел
4. Орел-решка-решка
5. Решка-орел-орел
6. Решка-орел-решка
7. Решка-рішка-орел
8. Решка-решка-решка

Отож несумісні події, це певна, задана послідовність подій. – це несумісні події.

Якщо хочемо визначити, яка ймовірність двох (чи більше) несумісних подій ми складаємо ймовірності цих подій.

Потрібно зрозуміти, що випадання орла чи решки – це дві незалежні події.

Якщо хочемо визначити, яка ймовірність випадання послідовності) (чи будь-який інший), ми користуємося правилом множення ймовірностей.
Яка ймовірність випадання при першому кидку орла, а при другому та третьому реші?

Але якщо хочемо дізнатися, яка ймовірність випадання однієї з кількох послідовностей, наприклад, коли орел випаде рівно раз, тобто. варіанти і, ми повинні скласти ймовірності цих послідовностей.

Усього варіантів, нам підходить.

Те саме ми можемо отримати, склавши ймовірності появи кожної послідовності:

Таким чином, ми складаємо ймовірності, коли хочемо визначити ймовірність деяких, несумісних послідовностей подій.

Є відмінне правило, що допомагає не заплутатися, коли множити, а коли складати:

Повернемося наприклад, коли ми підкинули монету рази, і хочемо дізнатися можливість побачити орла разів.
Що має статися?

Повинні випасти:
(Орел І решка І решка) АБО (решка І орел І решка) АБО (рішка І решка І орел).
Ось і виходить:

Давайте розглянемо кілька прикладів.

Приклад 5.

У коробці лежить олівці. червоних, зелених, помаранчевих та жовтих та чорних. Яка можливість витягнути червоний або зелений олівці?

Рішення:

Приклад 6.

Гральну кістку кидають двічі, якою є ймовірність того, що в сумі випаде 8 очок?

Рішення.

Як ми можемо отримати очки?

(і) або (і) або (і) або (і) або (і).

Імовірність випадання однієї (будь-якої) грані - .

Вважаємо ймовірність:

Тренування.

Думаю, тепер тобі стало зрозуміло, коли треба як рахувати ймовірності, коли їх складати, а коли множити. Чи не так? Давай трохи потренуємось.

Завдання:

Візьмемо карткову колоду, в якій карти, з них пік, хробаків, 13 треф та 13 бубон. Від туза кожної масті.

1. Яка можливість витягнути трефи поспіль (першу витягнуту карту ми кладемо назад у колоду і перемішуємо)?
2. Яка можливість витягнути чорну карту (піки або трефи)?
3. Яка можливість витягнути картинку (вальта, даму, короля чи туза)?
4. Яка можливість витягнути дві картинки поспіль (першу витягнуту карту ми прибираємо з колоди)?
5. Яка ймовірність, взявши дві карти, зібрати комбінацію - (валет, пані чи король) і туз Послідовність, у якій витягнуть карти, немає значення.

Відповіді:

Якщо ти зміг сам вирішити всі завдання, то великий молодець! Тепер завдання на теорію ймовірностей в ЄДІ ти клацатимеш як горішки!

ТЕОРІЯ ІМОВІРНОСТІ. СЕРЕДНІЙ РІВЕНЬ

Розглянемо приклад. Припустимо, ми кидаємо гральну кістку. Що це за така кістка, знаєш? Так називають кубик із цифрами на гранях. Скільки граней, стільки та цифр: від до скільки? До.

Отже, ми кидаємо кістку і хочемо, щоб випало чи. І нам випадає.

Теоретично ймовірностей кажуть, що сталося сприятлива подія(Не плутай з благополучним).

Якби випало, подія теж була б сприятливою. Разом може статися лише дві сприятливі події.

А скільки несприятливих? Раз всього можливих подій, значить, несприятливі з них події (це якщо випаде або).

Визначення:

Імовірністю називається відношення кількості сприятливих подій до кількості всіх можливих подій. Тобто можливість показує, яка частка з усіх можливих подій припадає на сприятливі.

Позначають можливість латинської буквою (мабуть, від англійського слова probability - можливість).

Прийнято вимірювати ймовірність у відсотках (див. тему , ). Для цього значення ймовірності потрібно множити. У прикладі з гральною кісткою імовірність.

На відсотках: .

Приклади (виріши сам):

1. З якою ймовірністю при киданні монетки випаде орел? А з якою ймовірністю випаде решка?
2. З якою ймовірністю при киданні гральної кістки випаде парне число? А з якою – непарне?
3. У ящику простих, синіх та червоних олівців. Навмання тягнемо один олівець. Яка можливість витягнути простий?

Рішення:

1. Скільки варіантів? Орел і решка – лише два. А скільки з них є сприятливими? Тільки один – орел. Отже, ймовірність

   З рішкою те саме: .

2. Усього варіантів: (скільки сторін у кубика, стільки й різних варіантів). Сприятливі з них: (це всі парні числа:).
   Імовірність. З непарними, природно, те саме.
3. Усього: . Сприятливих: . Можливість: .

Повна ймовірність

Усі олівці у ящику зелені. Яка можливість витягнути червоний олівець? Шансів немає: ймовірність (адже сприятливі події -).

Така подія називається неможливою.

А яка можливість витягнути зелений олівець? Сприятливих подій рівно стільки, скільки подій всього (всі події - сприятливі). Значить, ймовірність дорівнює чи.

Така подія називається достовірною.

Якщо в ящику зелених та червоних олівців, яка ймовірність витягнути зелений чи червоний? Знову ж. Зауважимо таку річ: можливість витягнути зелений дорівнює, а червоний - .

У сумі ці ймовірності рівні рівно. Тобто, сума ймовірностей всіх можливих подій дорівнює або.

Приклад:

У коробці олівців, у тому числі синіх, червоних, зелених, простих, жовтий, інші - оранжеві. Яка можливість не витягнути зелений?

Рішення:

Пам'ятаємо, що всі ймовірності у сумі дають. А можливість витягнути зелений дорівнює. Отже, можливість не витягнути зелений дорівнює.

Запам'ятай цей прийом:ймовірність того, що подія не відбудеться, дорівнює мінус ймовірність того, що подія відбудеться.

Незалежні події та правило множення

Ти кидаєш монетку разу, і хочеш, щоб обидва рази випав орел. Яка ймовірність цього?

Давай переберемо всі можливі варіанти та визначимо, скільки їх:

Орел-Орел, Решка-Орел, Орел-Рішка, Решка-Рішка. Які ще?

Усього варіанта. З них нам підходить лише один: Орел-Орел. Отже, ймовірність дорівнює.

Добре. А тепер кидаємо монету разів. Порахуй сам. Вийшло? (Відповідь).

Ти міг помітити, що з додаванням кожного наступного кидка можливість зменшується в рази. Загальне правило називається правилом множення:

Імовірності незалежних подій змінюються.

Що таке незалежні події? Все логічно: це ті, що не залежать один від одного. Наприклад, коли ми кидаємо монету кілька разів, щоразу робиться новий кидок, результат якого не залежить від усіх попередніх кидків. З таким самим успіхом ми можемо кидати одночасно дві різні монетки.

Ще приклади:

1. Гральну кістку кидають двічі. Яка ймовірність, що обидва рази випаде?
2. Монетку кидають рази. Яка ймовірність, що вперше випаде орел, а потім двічі решка?
3. Гравець кидає дві кістки. Яка ймовірність, що сума чисел на них дорівнюватиме?

Відповіді:

1. Події незалежні, отже, працює правило множення: .
2. Імовірність орла дорівнює. Імовірність решітки – теж. Перемножуємо:
3. 12 може вийти тільки, якщо випадуть дві-ки: .

Несумісні події та правило додавання

Несумісними називаються події, які доповнюють одна одну до ймовірності. З назви видно, що вони можуть статися одночасно. Наприклад, якщо кидаємо монету, може випасти або орел, або решка.

приклад.

У коробці олівців, у тому числі синіх, червоних, зелених, простих, жовтий, інші - оранжеві. Яка можливість витягнути зелений чи червоний?

Рішення .

Імовірність витягнути зелений олівець дорівнює. Червоний - .

Сприятливих подій: зелених + червоних. Отже, можливість витягнути зелений чи червоний дорівнює.

Цю ж можливість можна у вигляді: .

Це і є правило додавання:ймовірності несумісних подій складаються.

Завдання змішаного типу

приклад.

Монетку кидають двічі. Яка ймовірність того, що результат кидків буде різним?

Рішення .

Мається на увазі, якщо першим випав орел, другий має бути решка, і навпаки. Виходить, що тут дві пари незалежних подій і ці пари одна з одною несумісні. Як би не заплутатися, де множити, а де складати.

Існує просте правило для таких ситуацій. Спробуй описати, що має статися, поєднуючи події спілками «І» чи «АБО». Наприклад, у цьому випадку:

Повинні випасти (орел та решка) або (решка та орел).

Там де стоїть союз «і», буде множення, а там де «або» – додавання:

Спробуй сам:

1. З якою ймовірністю при двох киданнях монетки обидва рази випаде один і той же бік?
2. Гральну кістку кидають двічі. Яка ймовірність, що у сумі випаде очок?

Рішення:

Ще приклад:

Кидаємо монету рази. Яка ймовірність, що хоча б один раз випаде орел?

Рішення:

ТЕОРІЯ ІМОВІРНОСТІ. КОРОТКО ПРО ГОЛОВНЕ

Імовірність – це відношення кількості сприятливих подій до кількості всіх можливих подій.

Незалежні події

Дві події незалежні, якщо при настанні одного ймовірність наступу іншого не змінюється.

Повна ймовірність

Імовірність всіх можливих подій дорівнює ().

Імовірність того, що подія не станеться, дорівнює мінус ймовірність того, що подія відбудеться.

Правило множення ймовірностей незалежних подій

Імовірність певної послідовності незалежних подій дорівнює твору ймовірностей кожної з подій

Несумісні події

Несумісними називаються події, які не можуть статися одночасно в результаті експерименту. Ряд несумісних подій утворюють повну групу подій.

Імовірності несумісних подій складаються.

Описав що має статися, використовуючи спілки «І» чи «АБО», замість «І» ставимо знак множення, а замість «АБО» — додавання.

Ну ось, тема закінчена. Якщо ти читаєш ці рядки, значить ти дуже крутий.

Тому що лише 5% людей здатні освоїти щось самостійно. І якщо ти дочитав до кінця, то ти потрапив у ці 5%!

Тепер найголовніше.

Ти розібрався з теорією на цю тему. І, повторюся, це… це просто супер! Ти вже краще, ніж абсолютна більшість твоїх однолітків.

Проблема в тому, що цього не вистачить.

Для чого?

Для успішної здачі ЄДІ, для вступу до інституту на бюджет і, найголовніше, для життя.

Я не буду тебе ні в чому переконувати, просто скажу одну річ…

Люди, які здобули хорошу освіту, заробляють набагато більше, ніж ті, хто її не отримав. Це – статистика.

Але й це – не головне.

Головне те, що вони БІЛЬШЕ ЩАСЛИВІ (є такі дослідження). Можливо тому, що перед ними відкривається набагато більше можливостей і життя стає яскравішим? Не знаю...

Але, думай сам...

Що потрібно, щоб бути, напевно, кращим за інших на ЄДІ і бути зрештою… більш щасливим?

Набити руку, вирішуючи завдання за цією темою.

На іспиті в тебе не питатимуть теорію.

Тобі треба буде вирішувати завдання на якийсь час.

І, якщо ти не вирішував їх (Багато!), ти обов'язково десь безглуздо помилишся або просто не встигнеш.

Це як у спорті – потрібно багато разів повторити, щоби виграти напевно.

Знайди де хочеш збірку, обов'язково з рішеннями, докладним розборомі вирішуй, вирішуй, вирішуй!

Можна скористатися нашими завданнями (не обов'язково), і ми їх, звичайно, рекомендуємо.

Для того, щоб набити руку за допомогою наших завдань, потрібно допомогти продовжити життя підручнику YouClever, який ти зараз читаєш.

Як? Є два варіанта:

1. Відкрий доступ до всіх прихованих завдань у цій статті
2. Відкрий доступ до всіх прихованих завдань у всіх 99 статтях підручника. Купити підручник - 499 руб

Так, у нас у підручнику 99 таких статей та доступ для всіх завдань та всіх прихованих текстів у них можна відкрити одразу.

Доступ до всіх прихованих завдань надається на весь час існування сайту.

І на закінчення...

Якщо наші завдання тобі не подобаються, то знайди інші. Тільки не зупиняйся на теорії.

"Зрозумів" і "Вмію вирішувати" - це зовсім різні навички. Тобі потрібні обидва.

Знайди завдання та вирішуй!

як онтологічна категорія відображає міру можливості виникнення будь-якого сущого в будь-яких умовах. На відміну від математичної та логічної інтерпретації цього поняття онтологічна Ст не пов'язує себе з обов'язковістю кількісного виразу. Значення Ст розкривається в контексті розуміння детермінізму і характеру розвитку в цілому.

Відмінне визначення

Неповне визначення ↓

ІМОВІРНІСТЬ

поняття, що характеризує кількостей. міру можливості появи деякої події при визнач. умовах. У наук. пізнанні зустрічаються три інтерпретації Ст. Класична концепція Ст, що виникла з математич. аналізу азартних ігор і найповніше розроблена Б. Паскалем, Я. Бернуллі та П. Лапласом, розглядає Ст як ставлення числа сприятливих випадків до загальної кількості всіх рівноможливих. Напр., ірі киданні гральної кістки, що має 6 граней, випадання кожної з них можна очікувати з Ст, що дорівнює 1/6, тому що жодна грань не має переваг перед іншою. Подібна симетричність наслідків досвіду спеціально враховується при організації ігор, але порівняно рідко зустрічається при дослідженні об'єктивних подій у науці та практиці. Класич. інтерпретація Ст поступилася місцем статистич. концепції Ст, в основі якої лежать діє. спостереження появи деякої події в ході продовж. досвіду за точно фіксованих умов. Практика підтверджує, що чим частіше відбувається подія, тим більший ступінь об'єктивної можливості її появи, або В. Тому статистич. інтерпретація Ст спирається на поняття відносить. частоти, яке може бути визначено дослідним шляхом. Ст як теоретич. поняття ніколи не збігається з частотою, що емпірично визначається, проте в мн. випадках вона мало відрізняється від відносить. частоти, знайденої в результаті довж. спостережень. Багато статистики розглядають Ст як «двійник» відносить. частоти, яка визначається при статистич. дослідженні результатів спостережень

чи експериментів. Менш реалістичним виявилося визначення Ст як межі відносить. частот масових подій, чи колективів, запропоноване Р. Мізесом. Як подальший розвиток частотного підходу до Ст висувається диспозиційна, або пропенситивна, інтерпретація Ст (К. Поппер, Я. Хеккінг, М. Бунге, Т. Сетл). Відповідно до цієї інтерпретації, Ст характеризує властивість породжуючих умов, напр. експеримент. установки для отримання послідовності масових випадкових подій. Саме така установка породжує фізич. диспозиції, або схильності, В. яких брало може бути перевірена за допомогою відносить. частот.

Статистич. інтерпретація Ст домінує в наук. пізнанні, бо вона відображає специфічні. характер закономірностей, властивих масовим явищам довільного характеру. У багатьох фізич., біологіч., економічне., Демографічне. та ін. соціальних процесах доводиться враховувати дію безлічі випадкових факторів, які характеризуються стійкою частотою. Виявлення цієї стійкої частоти та кількостей. її оцінка за допомогою Ст дає можливість розкрити необхідність, яка прокладає собі шлях через сукупну дію безлічі випадковостей. У цьому вся знаходить своє прояв діалектика перетворення випадковості на необхідність (див. Ф. Енгельс, в кн.: Маркс До. і Енгельс Ф., Соч., т. 20, з. 535-36).

Логічна, або індуктивна, Ст характеризує відношення між посилками та укладанням недемонстративного і, зокрема, індуктивного міркування. На відміну від дедукції, посилки індукції не гарантують істинності ув'язнення, лише роблять його тією чи іншою мірою правдоподібним. Це правдоподібність при точно сформульованих посилках іноді можна оцінювати за допомогою Ст. Значення цієї Ст найчастіше визначається за допомогою порівняння. понять (більше, менше чи одно), котрий іноді чисельним способом. Логіч. інтерпретацію часто використовують для аналізу індуктивних міркувань та побудови різних систем імовірнісних логік (Р. Карнап, Р. Джефрі). У семантич. логіч концепції. Ст часто визначається як ступінь підтвердження одного висловлювання іншими (напр., гіпотези її емпірич. даними).

У зв'язку з розвитком теорій прийняття рішень та ігор все більшого поширення набуває т. зв. персоналістська інтерпретація Ст. Хоча Ст. при цьому виражає ступінь віри суб'єкта і появу деякої події, самі Ст повинні вибиратися з таким розрахунком, щоб задовольнялися аксіоми обчислення Ст. Тому Ст при такій інтерпретації висловлює не стільки ступінь суб'єктивної, скільки розумної віри . Отже, рішення, прийняті на основі такої Ст, будуть раціональними, бо вони не враховують психологічну. особливостей та нахилів суб'єкта.

З гносеологіч. т. зр. різницю між статистич., логіч. і персоналістською інтерпретаціями Ст полягає в тому, що якщо перша дає характеристику об'єктивним властивостям і відносинам масових явищ випадкового характеру, то останні дві аналізують особливості суб'єктивної, пізнаваної. діяльності людей за умов невизначеності.

ІМОВІРНІСТЬ

одне з найважливіших понять науки, що характеризує особливе системне бачення світу, його будови, еволюції та пізнання. Специфіка імовірнісного погляду світ розкривається через включення до базових понять буття понять випадковості, незалежності та ієрархії (ідеї рівнів у структурі та детермінації систем).

Уявлення про ймовірність зародилися ще в давнину і ставилися до характеристики нашого знання, при цьому визнавалася наявність імовірнісного знання, яке відрізняється від достовірного знання та хибного. Вплив ідеї ймовірності на наукове мислення, в розвитку пізнання безпосередньо з розробкою теорії ймовірностей як математичної дисципліни. Зародження математичного вчення про ймовірність відноситься до 17 ст, коли було започатковано створення ядра понять, що допускають. кількісну (числову) характеристику та виражають імовірнісну ідею.

Інтенсивні програми ймовірності до розвитку пізнання припадають на 2-у стать. 19 - 1-ю підлогу. 20 ст. Імовірність увійшла до структур таких фундаментальних наук про природу, як класична статистична фізика, генетика, квантова теорія, кібернетика (теорія інформації). Відповідно, ймовірність уособлює той етап у розвитку науки, який нині визначається як некласична наука. Щоб розкрити новизну, особливості ймовірнісного способу мислення, необхідно виходити з аналізу предмета теорії ймовірностей та основ її численних додатків. Теорію ймовірностей зазвичай визначають як математичну дисципліну, що вивчає закономірності масових випадкових явищ за певних умов. Випадковість означає, що у межах масовості буття кожного елементарного явища залежить і визначається буттям інших явищ. У той же час сама масовість явищ має стійку структуру, містить певні регулярності. Масове явище цілком суворо поділяється на підсистеми, і відносне число елементарних явищ у кожному з підсистем (відносна частота) дуже стійко. Ця стійкість зіставляється із ймовірністю. Масове явище загалом характеризується розподілом ймовірностей, т. е. завданням підсистем та відповідних їм ймовірностей. Мова теорії ймовірностей є мовою імовірнісних розподілів. Відповідно до теорії ймовірностей і визначають як абстрактну науку про оперування розподілами.

Імовірність породила в науці уявлення про статистичні закономірності та статистичні системи. Останні суть системи, утворені з незалежних чи квазинезависимых сутностей, їх структура характеризується розподілами ймовірностей. Але як можливе утворення систем із незалежних сутностей? Зазвичай передбачається, що для утворення систем, що мають цілісні характеристики, необхідно, щоб між їх елементами були досить стійкі зв'язки, які цементують системи. Стійкість статистичним системам надає наявність зовнішніх умов, зовнішнього оточення, зовнішніх, а чи не внутрішніх сил. Саме визначення ймовірності завжди спирається завдання умов освіти вихідного масового явища. Ще однією найважливішою ідеєю, що характеризує ймовірнісну парадигму, є ідея ієрархії (субординації). Ця ідея висловлює взаємовідносини між характеристиками окремих елементів та цілісними характеристиками систем: останні ніби надбудовуються над першими.

Значення імовірнісних методів у пізнанні полягає в тому, що вони дозволяють досліджувати і теоретично виражати закономірності будови та поведінки об'єктів та систем, що мають ієрархічну, «дворівневу» структуру.

Аналіз природи ймовірності спирається на частотне, статистичне її трактування. Разом з тим, досить тривалий час у науці панувало таке розуміння ймовірності, яке отримало назву логічної, або індуктивної, ймовірності. Логічну ймовірність цікавлять питання обґрунтованості окремого, індивідуального судження у певних умовах. Чи можна оцінити ступінь підтвердження (достовірності, істинності) індуктивного висновку (гіпотетичного висновку) у кількісній формі? У ході становлення теорії ймовірностей такі питання неодноразово обговорювалися, і почали говорити про ступені підтвердження гіпотетичних висновків. Ця міра ймовірності визначається наявною у розпорядженні даної людини інформацією, її досвідом, поглядами на світ і психологічним складом розуму. У всіх подібних випадках величина ймовірності не піддається суворим вимірам і практично поза компетенцією теорії ймовірностей як послідовної математичної дисципліни.

Об'єктивне, частотне трактування ймовірності затверджувалося у науці зі значними труднощами. Спочатку на розуміння природи ймовірності надали сильний вплив ті філософсько-методологічні погляди, характерні для класичної науки. Історично становлення імовірнісних методів у фізиці відбувалося під визначальним впливом ідей механіки: статистичні системи трактувалися як механічні. Оскільки відповідні завдання не вирішувалися строгими методами механіки, то виникли твердження, що звернення до ймовірнісних методів та статистичних закономірностей є результатом неповноти наших знань. В історії розвитку класичної статистичної фізики робилися численні спроби обґрунтувати її на основі класичної механіки, проте вони зазнали невдачі. Підстави ймовірності полягають у тому, що вона виражає собою особливості структури певного класу систем, іншого, ніж системи механіки: стан елементів цих систем характеризується нестійкістю і особливим характером взаємодій, що не зводиться до механіки.

Входження ймовірності у пізнання веде до заперечення концепції жорсткого детермінізму, до заперечення базової моделі буття та пізнання, вироблених у процесі становлення класичної науки. Базові моделі, представлені статистичними теоріями, носять інший, більш загальний характер: вони включають ідеї випадковості і незалежності. Ідея ймовірності пов'язана з розкриттям внутрішньої динаміки об'єктів та систем, яка не може бути повністю визначена зовнішніми умовами та обставинами.

Концепція імовірнісного бачення світу, яка спирається на абсолютизацію уявлень про незалежність (як і раніше парадигма жорсткої детермінації), в даний час виявила свою обмеженість, що найбільше позначається при переході сучасної науки до аналітичних методів дослідження складноорганізованих систем та фізико-математичних основ явищ самоорганізації.

Відмінне визначення

Неповне визначення ↓

У своєму блозі переклад чергової лекції курсу «Принципи ігрового балансу» ігрового дизайнера Яна Шрайбера, який працював над такими проектами, як Marvel Trading Card Game та Playboy: the Mansion.

До сьогоднішнього дня майже все, про що ми говорили, було детермінованим, і минулого тижня ми уважно вивчили транзитивну механіку, розібравши її настільки докладно, як детально я можу пояснити. Але досі ми не звертали увагу на інші аспекти багатьох ігор, а саме на недетерміновані моменти – тобто випадковість.

Розуміння природи випадковості дуже важливе для геймдизайнерів. Ми створюємо системи, які впливають на досвід користувача в тій чи іншій грі, тому ми повинні знати, як ці системи працюють. Якщо в системі є випадковість, потрібно розуміти природу цієї випадковості та знати, як її змінити, щоб отримати потрібні нам результати.

Гральні кубики

Почнемо з чогось простого - з кидання гральних кісток. Коли більшість людей думає про гральні кістки, вони уявляють шестигранний кубик, відомий як d6. Але більшість геймерів бачили безліч інших гральних кісток: чотиригранні (d4), восьмигранні (d8), дванадцятигранні (d12), двадцятигранні (d20). Якщо ви справжній гік, у вас може бути десь знайдуться 30-гранні або 100-гранні кістки.

Якщо ви не знайомі з даною термінологією, d означає гральна кістка, а число, яке стоїть після нього, - кількість її граней. Якщо число стоїть перед d, воно означає кількість гральних кісток при киданні. Наприклад, у грі "Монополія" ви кидаєте 2d6.

Отже, у разі словосполучення «гральна кістка» - умовне позначення. Існує безліч інших генераторів випадкових чисел, які не виглядають як фігури з пластику, але виконують ту ж функцію - генерують випадкове число від 1 до n. Звичайну монету можна також подати у вигляді двогранної гральної кістки d2.

Я бачив два дизайни семигранної кістки: одна з них виглядала як гральний кубик, а друга була схожа на семигранний дерев'яний олівець. Чотирьохгранний дрейдл, також відомий як титотум, - аналог чотиригранної кістки. Ігрове поле з стрілкою, що обертається, у грі Chutes & Ladders, де результат може бути від 1 до 6, відповідає шестигранній кістці.

Генератор випадкових чисел у комп'ютері може створити будь-яке число від 1 до 19, якщо дизайнер задасть таку команду, хоча в комп'ютері немає 19-гранної гральної кістки (взагалі, про ймовірність випадання чисел на комп'ютері я говоритиму докладніше наступного тижня). Всі ці предмети виглядають по-різному, але насправді вони є рівнозначними: у вас є рівні шанси на кожен з кількох можливих результатів.

Гральні кістки мають деякі цікаві властивості, про які нам потрібно знати. По-перше, ймовірність випадання будь-якої з граней однакова (я припускаю, що ви кидаєте гральну кістку правильної геометричної форми). Якщо ви хочете дізнатися середнє значення кидка (тим, хто захоплюється теорією ймовірностей, воно відоме як математичне очікування), підсумуйте значення на всіх гранях і розділіть число на кількість граней.

Сума значень всіх граней для стандартного шестигранного кубика дорівнює 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 = 21. Ділимо 21 на кількість граней і отримуємо середнє значення кидка: 21/6 = 3,5. Це особливий випадок, тому що ми припускаємо, що всі результати є рівноймовірними.

Що якщо у вас особливі гральні кістки? Наприклад, я бачив гру з шестигранною гральною кісткою зі спеціальними наклейками на гранях: 1, 1, 1, 2, 2, 3, тому вона поводиться як дивна тригранна гральна кістка, з якою більше шансів, що випаде число 1, ніж 2, і швидше випаде 2 ніж 3. Яке середнє значення кидка для цієї кістки? Отже, 1 + 1 + 1 + 2 + 2 + 3 = 10, ділимо на 6 - виходить 5/3, або приблизно 1,66. Таким чином, якщо у вас особлива гральна кістка і гравці будуть кидати три кістки, а потім підсумовувати результати - ви знаєте, що сума їх кидка дорівнюватиме приблизно 5, і можете балансувати гру, ґрунтуючись на цьому припущенні.

Гральні кістки та незалежність

Як я вже казав, ми виходимо з припущення, що випадання кожної грані є рівноймовірним. Тут не має значення, скільки гральних кісток ви кидаєте. Кожен кидок кістки є незалежним - це означає, що попередні кидки не впливають на результати наступних. При достатній кількості випробувань ви обов'язково помітите серію чисел - наприклад, випадання в основному більших або менших значень - або інші особливості, але це не означає, що гральні кістки гарячі або холодні. Згодом ми про це поговоримо.

Якщо ви кидаєте стандартний шестигранний кубик, і двічі поспіль випадає число 6 - ймовірність того, що результатом наступного кидка буде 6, так само дорівнює 1/6. Імовірність не підвищується від того, що кубик «нагрівся». У той самий час ймовірність не знижується: невірно міркувати, що вже двічі поспіль випадало число 6, отже, тепер має випасти інша грань.

Звичайно, якщо ви кидаєте кубик двадцять разів і щоразу випадає число 6 – шанс того, що у двадцять перший раз випаде 6, досить високий: можливо, у вас просто неправильний кубик. Але якщо кубик правильний, ймовірність випадання кожної з граней однакова, незалежно від інших кидків. Ви можете також уявити, що ми щоразу замінюємо гральну кістку: якщо двічі поспіль випало число 6, приберіть «гарячий» кубик з гри та замініть його на новий. Перепрошую, якщо хтось із вас уже знав про це, але мені необхідно було це прояснити, перш ніж рухатися далі.

Як зробити випадання гральних кісток більш менш випадковим

Поговоримо про те, як отримати різні результати на різних гральних кістках. Якщо ви кидаєте гральну кістку лише один раз або кілька разів, гра здаватиметься більш випадковою тоді, коли кістка матиме більше граней. Чим частіше потрібно кидати гральну кістку і чим більше гральних кісток ви кидаєте, тим більше результати наближаються до середнього значення.

Наприклад, у випадку 1d6 + 4 (тобто якщо ви один раз кидаєте стандартну шестигранну гральну кістку та додаєте до результату 4), середнім значенням буде число від 5 до 10. Якщо ви кидаєте 5d2, середнім значенням також буде число від 5 до 10. Результатом кидання 5d2 будуть переважно числа 7 і 8, рідше інші значення. Та ж серія, навіть те саме середнє значення (в обох випадках 7,5), але природа випадковості різна.

Зачекайте хвилинку. Хіба я щойно не казав, що гральні кістки не «нагріваються» і не «охолоджуються»? А тепер я говорю: якщо кидати багато гральних кісток, результати кидків наближаються до середнього значення. Чому?

Дозвольте мені пояснити. Якщо ви кидаєте одну гральну кістку, ймовірність випадання кожної грані однакова. Це означає, що якщо ви кидаєте багато гральних кісток протягом деякого часу, кожна грань випадатиме приблизно однакову кількість разів. Що більше кісток ви кидаєте, то більше в сукупності результат буде наближатися до середнього значення.

Це не тому, що число, що випало, «примушує» випасти інше число, яке ще не випадало. А тому, що невелика серія випадання числа 6 (або 20, або іншого числа) в результаті не так вплине на результат, якщо ви кинете гральні кістки ще десять тисяч разів і в основному випадатиме середнє значення. Тепер у вас випаде кілька великих чисел, а потім кілька дрібних - і з часом вони наблизяться до середнього значення.

Це відбувається не тому, що попередні кидки впливають на гральні кістки (серйозно, гральна кістка зроблена з пластику, у неї немає мозку, щоб подумати: «Ой, давно не випадало 2»), а тому, що так зазвичай відбувається при великій кількості кидків гральних кісток.

Таким чином, зробити розрахунки для одного випадкового кидка гральної кістки досить нескладно - принаймні обчислити середнє значення кидка. Є також способи обчислити, «наскільки випадково» щось відбувається, і сказати, що результати кидання 1d6 + 4 будуть «випадковішими», ніж 5d2. Для 5d2 результати, що випали, будуть розподілятися більш рівномірно. Для цього потрібно обчислити середньоквадратичне відхилення: чим більше буде значення, тим випадковішими будуть результати. Мені не хотілося б сьогодні наводити стільки розрахунків, цю тему поясню пізніше.

Єдине, що я попрошу вас запам'ятати: як правило, чим менше гральних кісток ви кидаєте, тим більша випадковість. І ще чим більше граней у гральної кістки, тим більша випадковість, оскільки більше можливих варіантів значення.

Як визначити ймовірність за допомогою підрахунку

Можливо, у вас виникло питання: як ми можемо обчислити точну ймовірність випадання певного результату? Насправді це досить важливо для багатьох ігор: якщо ви спочатку кидаєте гральну кістку - швидше за все, є якийсь оптимальний результат. Відповідаю: нам треба порахувати два значення. По-перше, загальна кількість результатів при киданні гральної кістки, а по-друге, кількість сприятливих результатів. Розділивши друге значення на перше, ви отримаєте необхідну можливість. Щоб отримати відсоткове співвідношення, помножте одержаний результат на 100.

Приклади

Ось дуже простий приклад. Ви хочете, щоб випало число 4 або вище, і один раз кидаєте шестигранну гральну кістку. Максимальна кількість результатів становить 6 (1, 2, 3, 4, 5, 6). З них 3 результати (4, 5, 6) є сприятливими. Отже, щоб вважати ймовірність, ділимо 3 на 6 і отримуємо 0,5 або 50%.

Ось приклад трохи складніший. Ви хочете, щоб під час кидання 2d6 випало парне число. Максимальна кількість результатів - 36 (по 6 варіантів для кожної гральної кістки, одна кістка не впливає на іншу, тому множимо 6 на 6 і отримуємо 36). Складність питання цього типу у тому, що легко порахувати двічі. Наприклад, при киданні 2к6 є два варіанти результату 3: 1+2 та 2+1. Вони виглядають однаково, але різниця в тому, яке число відображено на першій гральній кістці і яке - на другій.

Ви також можете уявити, що гральні кістки різних кольорів: так, наприклад, в даному випадку одна гральна кістка червоного кольору, інша синього. Потім порахуйте кількість варіантів випадання парного числа:

• 2 (1+1);
• 4 (1+3);
• 4 (2+2);
• 4 (3+1);
• 6 (1+5);
• 6 (2+4);
• 6 (3+3);
• 6 (4+2);
• 6 (5+1);
• 8 (2+6);
• 8 (3+5);
• 8 (4+4);
• 8 (5+3);
• 8 (6+2);
• 10 (4+6);
• 10 (5+5);
• 10 (6+4);
• 12 (6+6).

Виявляється, що є 18 варіантів для сприятливого результату з 36 - як і попередньому випадку, ймовірність дорівнює 0,5 або 50%. Можливо, зненацька, але досить точно.

Моделювання методом Монте-Карло

Що для такого підрахунку у вас занадто багато гральних кісток? Наприклад, ви хочете знати, яка ймовірність того, що випаде сума, що дорівнює 15 або більше, при кидку 8d6. Для восьми гральних кісток існує безліч різних результатів, і їх підрахунок вручну займе дуже багато часу - навіть якщо ми знайдемо якесь гарне рішення, щоб згрупувати різні серії кидків гральних кісток.

В даному випадку найпростіше не рахувати вручну, а скористатися комп'ютером. Існують два способи підрахунку ймовірності на комп'ютері. За допомогою першого способу можна отримати точну відповідь, але він включає трохи програмування або скриптингу. Комп'ютер переглядатиме кожну можливість, оцінюватиме та підраховуватиме загальну кількість ітерацій та кількість ітерацій, які відповідають потрібному результату, і потім надасть відповіді. Ваш код може виглядати приблизно так:

Якщо ви не розумієтеся на програмуванні і вам потрібна не точна, а зразкова відповідь, ви можете змоделювати цю ситуацію в Excel, де ви підкинете 8d6 кілька тисяч разів і отримаєте відповідь. Щоб кинути 1d6 в Excel, використовуйте формулу =FLOOR(RAND()*6)+1.

Існує назва для ситуації, коли ви не знаєте відповіді і просто багато разів пробуєте – моделювання методом Монте-Карло. Це відмінне рішення, якого можна вдатися, коли порахувати ймовірність занадто складно. Найпрекрасніше, що в даному випадку нам не потрібно розуміти, як відбувається математичний розрахунок, і ми знаємо, що відповідь буде «досить гарною», тому що, як ми вже знаємо, чим більше кидків, тим більше результат наближається до середнього значення.

Як об'єднати незалежні випробування

Якщо ви запитаєте про кілька повторюваних, але незалежних випробувань, то результат одного кидка не впливає на результати інших кидків. Є ще одне просте пояснення цієї ситуації.

Як розрізнити щось залежне та незалежне? В принципі, якщо ви можете виділити кожен кидок (або серію кидків) гральної кістки як окрему подію, він незалежний. Наприклад, ми кидаємо 8к6 і хочемо, щоб випала сума, що дорівнює 15. Цю подію не можна розділити на кілька незалежних кидків гральних кісток. Щоб отримати результат, ви обчислюєте суму всіх значень, тому результат, що випав на одній гральній кістці, впливає на результати, які мають випасти на інші.

Ось приклад незалежних кидків: перед вами гра з гральними кістками, і ви кілька разів кидаєте шестигранні кубики. Щоб ви залишилися в грі, при першому кидку має випасти значення 2 або вище. Для другого кидка – 3 або вище. Для третього потрібно 4 або вище, для четвертого – 5 або вище, для п'ятого – 6. Якщо всі п'ять кидків успішні, ви виграли. У разі всі кидки незалежні. Так, якщо один кидок буде невдалим, він вплине на результат усієї гри, але один кидок не впливає на інший. Наприклад, якщо ваш другий кидок гральних кісток дуже вдалий, це ніяк не означає, що наступні кидки будуть так само гарні. Тому ми можемо розглядати можливість кожного кидка гральних кісток окремо.

Якщо у вас є незалежні ймовірності і ви хочете знати, яка ймовірність того, що всі події настануть, ви визначаєте кожну індивідуальну ймовірність і перемножуєте їх. Інший спосіб: якщо ви, щоб описати кілька умов, використовуєте союз «і» (наприклад, яка ймовірність настання якоїсь випадкової події та якоїсь іншої незалежної випадкової події?) – порахуйте окремі ймовірності та перемножте їх.

Неважливо, що ви вважаєте, - ніколи не підсумовуйте незалежні ймовірності. Це поширена помилка. Щоб зрозуміти, чому це неправильно, уявіть собі ситуацію, коли ви підкидаєте монету і хочете знати, яка ймовірність того, що двічі поспіль випаде орел. Імовірність випадання кожної із сторін – 50%. Якщо ви підсумовуєте ці дві ймовірності, ви отримаєте 100% шанс того, що випаде «орел», але ми знаємо, що це неправда, адже двічі поспіль могла б випасти «рішка». Якщо замість цього ви помножите дві ймовірності, у вас вийде 50% * 50% = 25% - це правильна відповідь для розрахунку ймовірності випадання «орла» двічі поспіль.

приклад

Повернімося до гри з шестигранною гральною кісткою, де потрібно, щоб спочатку випало число більше ніж 2, потім більше ніж 3 - і так далі до 6. Які шанси того, що в даній серії з п'яти кидків всі результати будуть сприятливими?

Як говорилося вище, це незалежні випробування, тому ми підраховуємо ймовірність кожного окремого кидка, а потім перемножуємо їх. Імовірність того, що результат першого кидка буде сприятливим, дорівнює 5/6. Другого – 4/6. Третього – 3/6. Четвертого – 2/6, п'ятого – 1/6. Помножуємо всі результати один на одного та отримуємо приблизно 1,5%. Перемоги в цій грі трапляються досить рідко, тому якщо ви додасте цей елемент у вашу гру, вам потрібен буде досить великий джекпот.

Заперечення

Ось ще одна корисна підказка: іноді складно порахувати ймовірність того, що подія настане, проте легше визначити шанси, що подія не настане. Наприклад, припустимо, у нас є ще одна гра: ви кидаєте 6d6 і виграєте, якщо хоча б один раз випаде 6. Яка ймовірність виграшу?

У разі необхідно врахувати багато варіантів. Можливо, випаде одне число 6, тобто на одній з гральних кісток випаде число 6, а на інших - числа від 1 до 5, тоді є 6 варіантів того, на якій гральній кістці буде 6. Вам може випасти число 6 на двох гральних кістках, або на трьох, або ще більшій кількості, і щоразу потрібно буде робити окремий підрахунок, тому тут легко заплутатися.

Але давайте подивимося завдання з іншого боку. Ви програєте, якщо на жодній з гральних кісток не випаде число 6. У цьому випадку ми маємо 6 незалежних випробувань. Імовірність того, що на кожній із гральних кісток випаде число, що не дорівнює 6, становить 5/6. Перемножте їх і отримайте приблизно 33%. Таким чином, ймовірність програшу становить один до трьох. Отже, ймовірність виграшу – 67% (або два до трьох).

З цього прикладу очевидно: якщо ви вважаєте ймовірність того, що подія не настане, потрібно відняти результат зі 100%. Якщо можливість виграти дорівнює 67%, то можливість програти - 100% мінус 67%, або 33%, і навпаки. Якщо складно порахувати одну ймовірність, але легко порахувати протилежну, порахуйте протилежну, а потім відніміть це число зі 100%.

Поєднуємо умови для одного незалежного випробування

Трохи вище я казав, що ви ніколи не повинні підсумовувати ймовірність при незалежних випробуваннях. Чи є якісь випадки, коли можна підсумувати ймовірності? Так, в одній особливій ситуації.

Якщо ви хочете визначити ймовірність для кількох не пов'язаних між собою сприятливих результатів одного випробування, підсумуйте ймовірності кожного сприятливого результату. Наприклад, ймовірність випадання чисел 4, 5 або 6 на 1d6 дорівнює сумі ймовірності випадання числа 4, ймовірності випадання числа 5 і ймовірності випадання числа 6. Цю ситуацію можна подати так: якщо ви в питанні про ймовірність використовуєте союз «або» (наприклад, яка ймовірність того чи іншого результату однієї випадкової події?) - підрахуйте окремі ймовірності та підсумуйте їх.

Зверніть увагу: коли ви обчислите всі можливі результати гри, сума ймовірностей їх наступу повинна дорівнювати 100%, інакше ваш розрахунок був зроблений неправильно. Це хороший спосіб перевіряти ще раз свої обчислення. Наприклад, ви проаналізували можливість випадання всіх комбінацій у покері. Якщо ви підсумуєте всі отримані результати, у вас має вийти рівно 100% (або принаймні значення досить близьке до 100%: якщо ви користуєтеся калькулятором, може виникнути маленька помилка при заокругленні, але якщо сумуєте точні числа вручну, все повинно зійтися ). Якщо сума не сходиться, значить, ви, швидше за все, не врахували якісь комбінації або порахували ймовірності деяких комбінацій неправильно, і обчислення потрібно перевіряти ще раз.

Нерівні ймовірності

До цих пір ми припускали, що кожна грань гральної кістки випадає з однаковою періодичністю, тому що такою є принцип роботи гральної кістки. Але іноді можна зіткнутися із ситуацією, коли можливі різні наслідки і в них різні шанси випадання.

Наприклад, в одному із доповнень карткової гри Nuclear War є ігрове поле зі стрілкою, від якого залежить результат запуску ракети. Найчастіше вона наносить звичайну шкоду, сильнішу або слабшу, але іноді шкода посилюється в два або три рази, або ракета вибухає на стартовому майданчику і завдає вам шкоди, або відбувається якась інша подія. На відміну від ігрового поля зі стрілкою в Chutes & Ladders або A Game of Life, результати ігрового поля в Nuclear War нерівноймовірні. Деякі секції ігрового поля більші за розміром і стрілка зупиняється на них набагато частіше, тоді як інші секції дуже маленькі і стрілка зупиняється на них рідко.

Отже, на перший погляд, кістка виглядає приблизно так: 1, 1, 1, 2, 2, 3 - ми про неї вже говорили, вона являє собою щось на кшталт обтяженої 1d3. Отже, нам потрібно розділити всі ці секції на рівні частини, знайти найменшу одиницю виміру, дільник, якому все кратно, і потім уявити ситуацію у вигляді d522 (або якийсь інший), де безліч граней ігральної кістки буде відображати ту саму ситуацію, але з великою кількістю наслідків. Це один із способів вирішення завдання, і він технічно виконаємо, але є більш простий варіант.

Повернімося до нашої стандартної шестигранної гральної кістки. Ми говорили, що для обчислення середнього значення кидка для нормальної гральної кістки потрібно підсумовувати значення на всіх гранях і розділити їх на кількість граней, але як саме відбувається розрахунок? Можна висловити це інакше. Для шестигранної гральної кістки ймовірність випадання кожної грані дорівнює точно 1/6. Тепер ми множимо результат кожної грані на ймовірність цього результату (у даному випадку 1/6 кожної грані), а потім підсумовуємо отримані значення. Таким чином, підсумовуючи (1 * 1/6) + (2 * 1/6) + (3 * 1/6) + (4 * 1/6) + (5 * 1/6) + (6 * 1/6) ), отримуємо той самий результат (3,5), як і при розрахунку вище. Насправді ми вважаємо так щоразу: множимо кожен результат на ймовірність цього результату.

Чи можемо зробити такий же розрахунок для стрілки на ігровому полі в грі Nuclear War? Звичайно можемо. І якщо ми підсумовуємо всі знайдені результати, то матимемо середнє значення. Все, що нам потрібно зробити - обчислити ймовірність кожного результату для стрілки на ігровому полі і помножити на значення результату.

Інший приклад

Згаданий метод розрахунку середнього значення також підходить, якщо результати рівноймовірні, але мають різні переваги - наприклад, якщо ви кидаєте гральну кістку і виграєте більше при випаданні одних граней ніж інших. Наприклад, візьмемо гру, яка буває у казино: ви робите ставку та кидаєте 2d6. Якщо випадуть три числа з найменшим значенням (2, 3, 4) або чотири числа з високим значенням (9, 10, 11, 12) - ви виграєте суму, що дорівнює вашій ставці. Особливими є числа з найнижчим і найвищим значенням: якщо випаде 2 або 12, ви виграєте вдвічі більше, ніж ваша ставка. Якщо випаде інше число (5, 6, 7, 8), ви програєте вашу ставку. Це досить проста гра. Але якою є ймовірність виграшу?

Почнемо з того, що порахуємо скільки разів ви можете виграти. Максимальна кількість результатів при киданні 2d6 становить 36. Яка кількість сприятливих результатів?

• Є 1 варіант, що випаде 2 і 1 варіант, що випаде 12.
• Є 2 варіанти, що випаде 3 та 2 варіанти, що випаде 11.
• Є 3 варіанти, що випаде 4, і 3 варіанти, що випаде 10.
• Є 4 варіанти, що випаде 9.

Підсумувавши всі варіанти, отримуємо 16 сприятливих результатів із 36. Таким чином, за нормальних умов ви виграєте 16 разів із 36 можливих - ймовірність виграшу трохи менша, ніж 50%.

Але у двох випадках із цих шістнадцяти ви виграєте вдвічі більше – це як виграти двічі. Якщо ви гратимете в цю гру 36 разів, кожен раз роблячи ставку в $1, і кожен з усіх можливих результатів випаде один раз, ви виграєте в сумі $18 (насправді ви виграєте 16 разів, але два з них будуть вважатися як два виграші ). Якщо ви граєте 36 разів і виграєте $18, чи це не означає, що ймовірності рівні?

Не поспішайте. Якщо ви порахуєте кількість разів, коли можете програти, то у вас вийде 20, а не 18. Якщо ви гратимете 36 разів, щоразу роблячи ставку в $1, ви виграєте загальну суму в $18 при випаданні всіх сприятливих результатів. Але ви програєте загальну суму $20 при випаданні всіх 20 несприятливих результатів. В результаті ви трохи відставатимете: ви втрачаєте в середньому $2 нетто за кожні 36 ігор (ви також можете сказати, що втрачаєте в середньому 1/18 долара на день). Тепер ви бачите, як легко в даному випадку припуститися помилки і порахувати ймовірність неправильно.

Перестановка

Досі ми припускали, що порядок розташування чисел при киданні гральних кісток немає значення. Випадання 2 + 4 - це те саме, що і випадання 4 + 2. У більшості випадків ми вручну підраховуємо кількість сприятливих результатів, але іноді цей спосіб непрактичний і краще використовувати математичну формулу.

Приклад цієї ситуації з гри гральних кісток Farkle. Для кожного нового раунду ви кидаєте 6d6. Якщо вам пощастить та випадуть усі можливі результати 1-2-3-4-5-6 (стрейт), ви отримаєте великий бонус. Яка ймовірність того, що це станеться? У разі є безліч варіантів випадання цієї комбінації.

Рішення виглядає наступним чином: на одній із гральних кісток (і тільки на одній) має випасти число 1. Скільки варіантів випадання числа 1 на одній гральній кістці? Варіантів 6, оскільки є 6 гральних кісток, і на будь-якій з них може випасти число 1. Відповідно, візьміть одну гральну кістку і відкладіть її убік. Тепер на одній з гральних кісток, що залишилися, має випасти число 2. Для цього є 5 варіантів. Візьміть ще одну гральну кістку і відкладіть її убік. Потім на 4 з гральних кісток, що залишилися, може випасти число 3, на 3 з гральних кісток, що залишилися, може випасти число 4, на 2 кістках - число 5. У результаті у вас залишається одна гральна кістка, на якій має випасти число 6 (в останньому випадку гральна кістка одна, і вибору немає).

Щоб порахувати кількість сприятливих наслідків для випадання комбінації «стрейт», ми множимо всі різні незалежні варіанти: 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1=720 - схоже, є досить велика кількість варіантів, що випаде ця комбінація.

Щоб порахувати ймовірність випадання комбінації "стрейт", нам потрібно розділити 720 на кількість всіх можливих наслідків для кидання 6d6. Яка кількість всіх можливих наслідків? На кожній гральній кістці може випасти 6 граней, тому ми множимо 6 x 6 x 6 x 6 x 6 x 6 = 46656 (число набагато більше, ніж попереднє). Ділимо 720 на 46656 і отримуємо ймовірність, що дорівнює приблизно 1,5%. Якби ви займалися дизайном цієї гри, вам було б корисно знати, щоб ви могли створити відповідну систему підрахунку очок. Тепер ми розуміємо, чому у грі Farkle ви отримаєте такий великий бонус, якщо вам випаде комбінація "стрейт": це ситуація досить рідкісна.

Результат також цікавий і з іншої причини. На прикладі видно, як рідко за короткий період випадає результат, що відповідає ймовірності. Звичайно, якби ми кидали кілька тисяч гральних кісток, різні грані гральних кісток випадали досить часто. Але коли ми кидаємо лише шість гральних кісток, майже ніколи не трапляється так, щоби випала кожна з граней. Стає зрозуміло, що безглуздо чекати, що зараз випаде грань, якої ще не було, тому що «нам давно не випадало число 6». Слухай, твій генератор випадкових чисел зламався.

Це призводить до поширеної помилки, що всі результати випадають з однаковою періодичністю протягом невеликого періоду часу. Якщо ми кидаємо гральні кістки кілька разів, періодичність випадання кожної із граней не буде однаковою.

Якщо ви коли-небудь раніше працювали над онлайн-грою з якимось генератором випадкових чисел, то, швидше за все, стикалися з ситуацією, коли гравець пише в службу технічної підтримки зі скаргою, що генератор випадкових чисел не показує випадкові числа. Він дійшов такого висновку, тому що вбив 4 монстрів поспіль і отримав 4 абсолютно однакові нагороди, а ці нагороди мають випадати лише у 10% випадків, тому таке, очевидно, майже ніколи не має відбуватися.

Ви робите математичний розрахунок. Імовірність дорівнює 1/10*1/10*1/10*1/10, тобто 1 вихід із 10 тисяч - досить рідкісний випадок. Саме це намагається сказати гравець. Чи є у цьому випадку проблема?

Все залежить від обставин. Скільки гравців зараз на вашому сервері? Припустимо, у вас досить популярна гра, і щодня у неї грає 100 тисяч людей. Скільки гравців уб'ють чотирьох монстрів поспіль? Можливо, все кілька разів на день, але припустимо, що половина з них просто обмінюється різними предметами на аукціонах, переписується на RP-серверах, або виконує інші ігрові дії - таким чином, на монстрів полює лише половина з них. Яка ймовірність, що комусь випаде та сама нагорода? У цій ситуації очікується, що це станеться щонайменше кілька разів на день.

До речі, тому здається, що кожні кілька тижнів хтось виграє у лотерею, навіть якщо цим кимось ніколи не були ви чи ваші знайомі. Якщо достатня кількість людей регулярно грає – є ймовірність, що десь знайдеться хоча б один щасливчик. Але якщо в лотерею граєте ви самі, то ви навряд чи виграєте, швидше за вас запросять на роботу в Infinity Ward.

Карти та залежність

Ми обговорили незалежні події, наприклад, кидання гральної кістки, і тепер знаємо багато потужних інструментів аналізу випадковості у багатьох іграх. Розрахунок ймовірності трохи складніший, коли йдеться про виймання карт з колоди, тому що кожна карта, яку ми виймаємо, впливає на ті, що залишаються у колоді.

Якщо у вас стандартна колода в 52 карти, ви виймаєте з неї 10 черв'яків і хочете знати ймовірність того, що наступна карта буде тієї ж масті, - ймовірність змінилася в порівнянні з первісною, тому що ви вже прибрали одну карту масті черв'яки з колоди. Кожна карта, яку ви прибираєте, змінює ймовірність появи наступної карти у колоді. У цьому випадку попередня подія впливає на таку, тому ми називаємо таку ймовірність залежною.

Зверніть увагу: коли я говорю «карти», я маю на увазі будь-яку ігрову механіку, в якій є набір об'єктів і ви прибираєте один з об'єктів, не замінюючи його. «Колода карт» в даному випадку - аналог мішечка з фішками, з якого ви виймаєте одну фішку, або урни, з якої виймають кольорові кульки (я ніколи не бачив ігор з урною, з якої виймали б кольорові кульки, але викладачі теорії ймовірностей з якої -то причині воліють даний приклад).

Властивості залежності

Хотілося б уточнити, що коли йдеться про карти, я припускаю, що ви виймаєте карти, дивіться на них і прибираєте з колоди. Кожна з цих дій – важлива властивість. Якби у мене була колода, скажімо, із шести карт з числами від 1 до 6, я б перетасував їх і вийняв одну карту, потім перетасував усі шість карт знову – це було б аналогічно киданню шестигранної гральної кістки, адже один результат тут не впливає на наступні. А якщо я виймаю карти і не замінюю їх, то, вийнявши карту 1, підвищую ймовірність того, що наступного разу вийму картку з числом 6. Імовірність буде підвищуватися, поки я в результаті не вийму цю карту або не перетасую колоду.

Факт того, що ми дивимося на карти, також важливий. Якщо я вийму карту з колоди і не подивлюся на неї - я не матиму додаткової інформації і насправді ймовірність не зміниться. Це може бути нелогічно. Як просте перевертання карти може чарівним чином змінити ймовірність? Але це можливо, тому що ви можете порахувати ймовірність для невідомих предметів, тільки виходячи з того, що ви знаєте.

Наприклад, якщо ви перетасуєте стандартну колоду карт, відкриєте 51 карту і жодна з них не буде трефової дамою, то ви можете бути на 100% впевнені, що карта, що залишилася, - це трефова дама. Якщо ж ви перетасуєте стандартну колоду карт і винете 51 карту, не дивлячись на них, то ймовірність того, що карта, що залишилася - трефова дама, все одно залишиться 1/52. Відкриваючи кожну картку, ви отримуєте більше інформації.

Підрахунок ймовірності для залежних подій виконується за тими самими принципами, як і для незалежних, за винятком того, що це трохи складніше, оскільки ймовірності змінюються, коли ви відкриваєте карти. Таким чином, вам потрібно перемножити багато різних значень замість множення одного і того ж значення. Насправді це означає, що нам потрібно поєднати всі розрахунки, які ми робили, в одну комбінацію.

приклад

Ви тасуєте стандартну колоду в 52 карти та виймаєте дві карти. Яка ймовірність того, що ви виймете пару? Є кілька способів обчислити цю ймовірність, але, мабуть, найпростіший виглядає таким чином: яка ймовірність того, що вийнявши одну карту, ви не зможете вийняти пару? Ця ймовірність дорівнює нулю, тому не так важливо, яку першу карту ви вийняли за умови, що вона збігається з другою. Неважливо, яку саме карту ми виймемо першою, у нас все одно є шанс вийняти пару. Тому можливість вийняти пару після того, як вийняли першу карту, дорівнює 100%.

Яка ймовірність того, що друга карта співпаде з першою? У колоді залишається 51 карта, і 3 з них збігаються з першою картою (взагалі-то їх було б 4 з 52, але ви вже прибрали одну з карт, що збігаються, коли вийняли першу карту), так що ймовірність дорівнює 1/17. Тому наступного разу, коли за грою в техаський холдем хлопець навпроти вас за столом скаже: «Круто, ще одна пара? Мені сьогодні щастить», ви знатимете, що з високою ймовірністю він блефує.

Що якщо ми додамо два джокери, так що у нас у колоді буде 54 карти, і захочемо дізнатися, яка ймовірність вийняти пару? Першою картою може виявитися джокер, і тоді в колоді буде лише одна карта, яка збігається, а не три. Як знайти ймовірність у цьому випадку? Ми розділимо ймовірності та перемножимо кожну можливість.

Нашою першою картою може бути джокер або якась інша карта. Імовірність вийняти джокер дорівнює 2/54, ймовірність вийняти якусь іншу картку – 52/54. Якщо перша карта – джокер (2/54), то ймовірність того, що друга карта співпаде з першою, дорівнює 1/53. Перемножуємо значення (ми можемо перемножити їх, тому що це окремі події, і ми хочемо, щоб обидві події відбулися) і отримуємо 1/1431 – менше ніж одну десяту відсотка.

Якщо першою ви виймаєте якусь іншу картку (52/54), ймовірність збігу з другою карткою дорівнює 3/53. Перемножуємо значення та отримуємо 78/1431 (трохи більше, ніж 5,5%). Що ми робимо із цими двома результатами? Вони не перетинаються, і ми хочемо знати ймовірність кожного з них, тому підсумовуємо значення. Отримуємо остаточний результат 79/1431 (приблизно 5,5%).

Якби ми хотіли бути впевненими в точності відповіді, ми могли б порахувати ймовірність всіх інших можливих результатів: виймання джокера та розбіжність з другою картою або вилучення якоїсь іншої карти та розбіжність з другою карткою. Підсумувавши ці ймовірності та ймовірність виграшу, ми б отримали рівно 100%. Я не буду наводити тут математичний розрахунок, але ви можете спробувати порахувати, щоб перевірити ще раз.

Парадокс Монті Холла

Це призводить до досить відомого парадоксу, який часто приводить багатьох у замішання, - парадокс Монті Холла. Парадокс названий на честь ведучого телешоу Let's Make a Deal. Для тих, хто ніколи не бачив це телешоу, скажу, що воно було протилежністю The Price Is Right.

У The Price Is Right ведучий (раніше ведучим був Боб Баркер, хто зараз, Дрю Кері? Не має значення) - ваш друг. Він хоче, щоб ви виграли гроші чи класні призи. Він намагається надати вам усі можливості для виграшу за умови, що ви зможете вгадати, скільки насправді коштують предмети, придбані спонсорами.

Монті Холл поводився інакше. Він був як злий близнюк Боба Баркера. Його метою було зробити так, щоб ви в ефірі національного телебачення виглядали як ідіот. Якщо ви брали участь у шоу, він був вашим супротивником, ви грали проти нього, і шанси на виграш були на його користь. Можливо, я надто різко висловлююся, але, дивлячись на шоу, в яке більше шансів потрапити, якщо носити безглуздий костюм, я приходжу саме до таких висновків.

Один із найвідоміших мемов шоу був такий: перед вами три двері, двері номер 1, двері номер 2 і двері номер 3. Ви можете безкоштовно вибрати якісь одні двері. За однією з них знаходиться чудовий приз – наприклад, новий легковий автомобіль. За двома іншими дверима немає жодних призів, обидві вони не становлять жодної цінності. Вони повинні вас принизити, тому за ними не просто нічого, а щось безглузде, наприклад, козел або величезний тюбик зубної пасти - будь що, тільки не новий легковий автомобіль.

Ви вибираєте одну з дверей, Монті вже збирається відкрити її, щоб ви дізналися, виграли чи ні… але зачекайте. Перш ніж дізнатися, давайте подивимося на одну з тих дверей, які ви не вибрали. Монті знає, за якими дверима знаходиться приз, і він завжди може відчинити двері, за якими немає призу. Ви вибираєте двері номер 3? Тоді давайте відчинимо двері номер 1, щоб показати, що за ними не було призу». А тепер він із щедрості пропонує вам можливість обміняти обрані двері номер 3 на те, що знаходиться за дверима номер 2.

У цей момент і виникає питання про можливість: чи підвищує ця можливість вашу можливість виграти, або знижує, або вона залишається постійною? Як ви думаєте?

Вірна відповідь: можливість вибрати інші двері збільшує ймовірність виграшу з 1/3 до 2/3. Це не логічно. Якщо раніше ви не стикалися з цим парадоксом, то, швидше за все, ви думаєте: зачекайте, як це: відчинивши двері, ми чарівним чином змінили ймовірність? Як ми вже бачили на прикладі з картами, саме це відбувається, коли ми отримуємо більше інформації. Очевидно, що коли ви вибираєте вперше, ймовірність виграшу дорівнює 1/3. Коли відчиняються одні двері, це зовсім не змінює ймовірність виграшу для першого вибору: все одно ймовірність дорівнює 1/3. Але ймовірність того, що інші двері правильні, тепер дорівнює 2/3.

Погляньмо на цей приклад з іншого боку. Ви вибираєте двері. Імовірність виграшу дорівнює 1/3. Я пропоную вам змінити дві інші двері, що робить Монті Холл. Звичайно, він відчиняє одну з дверей, щоб показати, що за нею немає призу, але він завжди може так вчинити, тому насправді це нічого не змінює. Звичайно, вам захочеться вибрати інші двері.

Якщо ви не зовсім розібралися з питанням і потрібно переконливіше пояснення, натисніть на це посилання, щоб перейти до чудового маленького Flash-додатку, яке дозволить вам вивчити цей парадокс докладніше. Ви можете грати, починаючи з приблизно 10 дверей, а потім поступово перейти до гри з трьома дверима. Є також симулятор, де ви можете грати з будь-якою кількістю дверей від 3 до 50 або запустити кілька тисяч симуляцій і подивитися, скільки разів ви виграли, якби грали.

Вибираєте одну з трьох дверей – ймовірність виграти дорівнює 1/3. Тепер у вас є дві стратегії: змінити вибір після відкриття невірних дверей чи ні. Якщо ви не змінюєте свій вибір, то ймовірність так і залишиться 1/3, тому що вибір йде лише на першому етапі, і треба одразу вгадати. Якщо ж міняєте, то виграти ви можете, якщо виберете спершу невірні двері (потім відчинять інші невірні, залишиться вірна - змінюючи рішення, ви якраз її і берете). Імовірність вибрати на початку неправильні двері складає 2/3 - от і виходить, що, помінявши своє рішення, ви вдвічі збільшуєте ймовірність виграшу.

Ремарка від викладача вищої математики та фахівця з ігрового балансу Максима Солдатова - її, зрозуміло, не мав Шрайбера, але без неї зрозуміти це чарівне перетворення досить важко

І знову про парадокс Монті Холла

Що стосується самого шоу: навіть якщо суперники Монті Холла не були сильними в математиці, то він розбирався в ній добре. Ось що він робив, щоб трохи змінити гру. Якщо ви вибирали двері, за якими знаходився приз, ймовірність чого дорівнює 1/3, він завжди пропонував вам можливість вибрати інші двері. Ви обрали легковий автомобіль, а потім поміняєте його на козла і виглядатимете досить безглуздо - а це саме те, що потрібно, адже Холл свого роду злий хлопець.

Але якщо ви виберете двері, за якими не буде призу, то він запропонує вам вибрати іншу тільки в половині випадків, або ж просто покаже вам нового козла, і ви підете зі сцени. Давайте проаналізуємо цю нову гру, в якій Монті Холл може вирішувати, пропонувати вам шанс вибрати інші двері чи ні.

Припустимо, він слідує цьому алгоритму: якщо ви вибираєте двері з призом, він завжди пропонує вам можливість вибрати інші двері, в іншому випадку він з рівною ймовірністю запропонує вам вибрати інші двері або подарує козла. Яка ймовірність вашого виграшу?

В одному з трьох варіантів ви відразу вибираєте двері, за якими знаходиться приз, і ведучий пропонує вам вибрати інші.

З двох варіантів, що залишилися з трьох (ви спочатку вибираєте двері без призу) в половині випадків ведучий запропонує вам поміняти рішення, а в іншій половині випадків - ні.

Половина від 2/3 - це 1/3, тобто в одному випадку з трьох ви отримаєте козла, в одному випадку з трьох виберете неправильні двері і ведучий запропонує вам вибрати інші, і в одному випадку з трьох ви виберете правильні двері, але він знову ж таки запропонує іншу.

Якщо ведучий пропонує вибрати інші двері, ми вже знаємо, що той один випадок із трьох, коли він дарує нам козла і ми йдемо, не відбувся. Це корисна інформація: це означає, що наші шанси на виграш змінилися. Два випадки з трьох, коли у нас є можливість вибрати: в одному випадку це означає, що ми вгадали правильно, а в іншому, що ми вгадали неправильно, тому якщо нам взагалі запропонували можливість вибрати, значить ймовірність нашого виграшу дорівнює 1/2 , і з точки зору математики неважливо, залишатися при своєму виборі або вибирати інші двері.

Як і покер, це психологічна гра, а не математична. Чому Монті запропонував вам вибір? Він думає, що ви простофиля, який не знає, що вибрати інші двері - «правильне» рішення і буде завзято триматися за свій вибір (адже психологічно складніша ситуація, коли ви вибрали автомобіль, а потім його втратили)?

Чи він, вирішивши, що ви розумний і виберете інші двері, пропонує вам цей шанс, тому що знає, що ви спочатку вгадали правильно і потрапите на гачок? Або, можливо, він нетипово для себе добрий і підштовхує вас зробити щось вигідне для вас, тому що він уже давно не дарував автомобілів і продюсери кажуть, що глядачам стає нудно, і краще незабаром подарувати великий приз, щоб рейтинги не падали?

Таким чином, Монті вдається іноді пропонувати вибір і при цьому загальна ймовірність виграшу залишається рівною 1/3. Пам'ятайте, що ймовірність того, що ви програєте одразу, дорівнює 1/3. Імовірність того, що ви відразу вгадаєте правильно, дорівнює 1/3, і в 50% цих випадків ви виграєте (1/3 x 1/2 = 1/6).

Імовірність того, що ви спочатку вгадаєте неправильно, але потім у вас буде шанс вибрати інші двері, що дорівнює 1/3, і в половині цих випадків ви виграєте (також 1/6). Підсумовуйте дві можливості виграшу, що не залежать один від одного, і ви отримаєте ймовірність, рівну 1/3, тому неважливо, залишитеся ви при своєму виборі або виберете інші двері - загальна ймовірність вашого виграшу протягом усієї гри дорівнює 1/3.

Імовірність не стає більшою, ніж у тій ситуації, коли ви вгадали двері і ведучий просто показав вам, що за нею знаходиться, не запропонувавши вибрати інші. Сенс пропозиції не в тому, щоб змінити ймовірність, а в тому, щоб зробити процес прийняття рішення більш цікавим для перегляду телебачення.

До речі, це одна з причин, чому покер може бути таким цікавим: у більшості форматів між раундами, коли робляться ставки (наприклад, флоп, терн та рівер у техаському холдемі), поступово відкриваються карти, і якщо на початку гри у вас одна ймовірність виграти Після кожного раунду ставок, коли відкрито більше карт, ця ймовірність змінюється.

Парадокс хлопчика та дівчинки

Це приводить нас до іншого відомого парадоксу, який, як правило, всіх спантеличує, - парадоксу хлопчика та дівчинки. Єдине з того, про що я сьогодні пишу, що не пов'язано безпосередньо з іграми (хоча припускаю, що я просто маю підштовхнути вас на створення відповідної ігрової механіки). Це швидше головоломка, але цікава, і щоб її вирішити, потрібно розуміти умовну ймовірність, про яку ми говорили вище.

Завдання: у мене є один із двома дітьми, хоча б одна дитина з них – дівчинка. Яка ймовірність того, що друга дитина теж дівчинка? Припустімо, що у будь-якій сім'ї шанси народження дівчинки та хлопчика становлять 50/50, і це справедливо для кожної дитини.

Насправді в спермі деяких чоловіків більше сперматозоїдів з X-хромосомою або Y-хромосомою, тому ймовірність трохи змінюється. Якщо ви знаєте, що одна дитина - дівчинка, ймовірність появи другої дівчинки трохи вища, крім того, є й інші умови, наприклад, гермафродитизм. Але для вирішення цього завдання ми не будемо брати до уваги це і припустимо, що народження дитини - це незалежна подія і народження хлопчика і дівчинки рівноймовірні.

Оскільки йдеться про шанс 1/2, інтуїтивно ми очікуємо, що відповідь буде, швидше за все, 1/2 або 1/4, або в знаменнику буде якесь інше число, кратне двом. Але відповідь – 1/3. Чому?

Складність у цьому випадку полягає в тому, що інформація, яка у нас є, скорочує кількість можливостей. Припустимо, батьки – фанати «Вулиці Сезам» і незалежно від статі дітей назвали їх A та B. За нормальних умов є чотири рівноймовірні можливості: A та B – два хлопчики, A та B – дві дівчинки, A – хлопчик та B – дівчинка, A – дівчинка і B – хлопчик. Так як ми знаємо, що хоча б одна дитина - дівчинка, ми можемо виключити можливість, що A та B - два хлопчики. Таким чином, у нас залишається три можливості – все ще рівноймовірні. Якщо всі можливості рівноймовірні та його три, то ймовірність кожної їх дорівнює 1/3. Тільки в одному з цих трьох варіантів обидві дитини дівчинки, тому відповідь - 1/3.

І знову про парадокс хлопчика та дівчинки

Вирішення завдання стає ще більш нелогічним. Уявіть, що мій друг має двох дітей і одну з них - дівчинку, яка народилася у вівторок. Припустимо, що за нормальних умов дитина з рівною ймовірністю може народитися кожен із семи днів тижня. Яка ймовірність того, що друга дитина теж дівчинка?

Ви можете подумати, що відповідь все одно буде 1/3: яке значення має вівторок? Але й у цьому випадку інтуїція нас підводить. Відповідь – 13/27, що не просто не інтуїтивно, а дуже дивно. У чому річ у цьому випадку?

Насправді, вівторок змінює ймовірність, тому що ми не знаємо, яка дитина народилася у вівторок, або, можливо, у вівторок народилися обоє. В даному випадку ми використовуємо ту ж логіку: вважаємо всі можливі комбінації, коли хоча б одна дитина – дівчинка, яка народилася у вівторок. Як і в попередньому прикладі, припустимо, що дітей звуть A та B. Комбінації виглядають наступним чином:

• A – дівчинка, яка народилася у вівторок, B – хлопчик (у даній ситуації є 7 можливостей, по одній для кожного дня тижня, коли міг народитися хлопчик).
• В – дівчинка, яка народилася у вівторок, А – хлопчик (також 7 можливостей).
• A – дівчинка, яка народилася у вівторок, В – дівчинка, яка народилася в інший день тижня (6 можливостей).
• В – дівчинка, яка народилася у вівторок, А – дівчинка, яка народилася не у вівторок (також 6 ймовірностей).
• А та В – дві дівчинки, які народилися у вівторок (1 можливість, потрібно звернути на це увагу, щоб не порахувати двічі).

Підсумовуємо та отримуємо 27 різних рівноможливих комбінацій народження дітей та днів з хоча б однією можливістю народження дівчинки у вівторок. Із них 13 можливостей, коли народжуються дві дівчинки. Це також виглядає зовсім нелогічно - схоже, це завдання було придумано лише для того, щоб викликати біль голови. Якщо ви досі спантеличені, на сайті ігрового теоретика Єспера Юла є хороше пояснення цього питання.

Якщо зараз ви працюєте над грою

Якщо у грі, дизайном якої ви займаєтеся, є випадковість, це чудова нагода її проаналізувати. Виберіть елемент, який ви хочете проаналізувати. Спочатку запитайте себе, яка, на вашу думку, ймовірність для даного елемента, якою вона повинна бути в контексті гри.

Наприклад, якщо ви створюєте RPG і думаєте, якою має бути ймовірність, що гравець переможе монстра у битві, запитайте себе, яке відсоткове ставлення перемог здається вам правильним. Зазвичай у випадку з консольними RPG гравці дуже засмучуються при ураженні, тому краще, щоб вони програвали нечасто - у 10% або менше. Якщо ви дизайнер RPG, ви, напевно, знаєте краще, ніж я, але потрібно, щоб у вас була базова ідея, якою має бути ймовірність.

Потім запитайте себе, чи залежні у вас ймовірності (як із картами) чи незалежні (як із гральними кістками). Розберіть усі можливі результати та їх ймовірність. Переконайтеся, що сума всіх можливостей дорівнює 100%. І, звичайно, порівняйте отримані результати зі своїми очікуваннями. Чи виходить кидати гральні кістки чи виймати карти так, як ви задумали, чи видно, що значення потрібно коригувати. І, звичайно, якщо ви знайдете недоліки, можете використовувати ті самі розрахунки, щоб визначити, наскільки потрібно змінити значення.

Завдання додому

Ваше «домашнє завдання» цього тижня допоможе вам відточити навички роботи з ймовірністю. Ось дві гри в кістки і карткова гра, які ви повинні аналізувати, використовуючи ймовірність, а також дивна механіка гри, яку я колись розробляв, - на її прикладі ви перевірите метод Монте-Карло.

Гра №1 - Драконські кістки

Це гра в кістки, яку ми якось придумали з колегами (спасибі Джебу Хевенсу і Джессі Кінгу), - вона спеціально виносить мозок людям своїми ймовірностями. Це проста гра казино, яка називається «Драконові кістки», і це азартне змагання у кістці між гравцем та закладом.

Вам надається звичайний кубик 1d6. Мета гри – викинути число більше, ніж у закладу. Тому дається нестандартний 1d6 - такий, як і у вас, але на одній з його граней замість одиниці - зображення дракона (таким чином, у казино кубик дракон-2-3-4-5-6). Якщо закладу випадає дракон, він автоматично виграє, а ви програєте. Якщо обом випадає однакове число – це нічия, і ви кидаєте кістки знову. Переможе той, хто викине більше.

Зрозуміло, все складається не зовсім на користь гравця, адже казино має перевагу у вигляді грані дракона. Але чи справді це так? Це вам і належить вирахувати. Але спершу перевірте свою інтуїцію.

Припустимо, що виграш становить 2 до 1. Таким чином, якщо ви перемагаєте, ви зберігаєте свою ставку та отримуєте її подвоєну суму. Наприклад, якщо ви ставите 1 долар і виграєте - ви зберігаєте цей долар і отримуєте ще 2 зверху, разом 3 долари. Якщо програєте – втрачаєте лише свою ставку. Чи зіграли б ви? Чи відчуваєте ви інтуїтивно, що ймовірність більша, ніж до 2 до 1, чи все ж таки вважаєте, що менше? Іншими словами, в середньому за 3 гри ви розраховуєте виграти більше одного разу, чи менше, чи один раз?

Як тільки розібралися з інтуїцією, використовуйте математику. Для обох гральних кісток існує лише 36 можливих положень, тому ви без проблем можете прорахувати їх усі. Якщо ви не впевнені в цій пропозиції «2 до 1», подумайте ось про що: припустимо, ви зіграли в гру 36 разів (щоразу ставлячи по 1 долару). Через кожну перемогу ви отримуєте 2 долари, через програш втрачаєте 1, а нічия нічого не змінює. Порахуйте всі свої ймовірні виграші та програші і вирішите, чи втратите ви деяку суму доларів або ж придбаєте. Потім спитайте себе, наскільки права виявилася ваша інтуїція. А потім усвідомте, який же я лиходій.

І, так, якщо ви вже задумалися над цим питанням - я навмисно збиваю вас з пантелику, спотворюючи справжню механіку ігор у кістки, але, впевнений, ви зможете подолати цю перешкоду, лише гарненько подумавши. Спробуйте вирішити це завдання самостійно.

Гра №2 - Кидок на удачу

Це азартна гра в кістки, яка називається "Кидок на удачу" (також "Пташина клітина", тому що іноді кістки не кидають, а поміщають у велику дротяну клітину, що нагадує клітину з "Бінго"). Гра проста, суть зводиться приблизно до чого: поставте, скажімо, 1 долар на число від 1 до 6. Потім ви кидаєте 3d6. За кожну кістку, де випадає ваше число, ви отримуєте 1 долар (і зберігаєте свою початкову ставку). Якщо на жодній кістці ваше число не випадає, казино отримує ваш долар, а ви - нічого. Таким чином, якщо ви ставите на 1 і вам тричі випадає одиниця на гранях, ви отримуєте 3 долари.

Інтуїтивно здається, що у цій грі рівні шанси. Кожна кістка - це індивідуальний шанс виграти в 1 випадку з 6, так що в сумі трьох кидків ваш шанс виграти дорівнює 3 до 6. Однак, зрозуміло, пам'ятайте, що ви складаєте три окремі кістки, і вам дозволено складати лише за умови, що ми говоримо про окремі виграшні комбінації однієї і тієї ж кістки. Щось вам потрібно буде помножити.

Як тільки ви обчислите всі можливі результати (ймовірно, це буде легше зробити в Excel, ніж від руки, адже їх 216) гра на перший погляд все ще виглядає парно-непарною. Насправді, у казино все ж таки більше шансів виграти - наскільки більше? Зокрема скільки в середньому ви розраховуєте програти грошей за кожен раунд гри?

Все, що вам потрібно зробити, - підсумувати виграші та програші всіх 216 результатів, а потім поділити на 216, що має бути досить просто. Але, як бачите, тут можна потрапити до кількох пасток, саме тому я й кажу: якщо вам здається, що у цій грі рівні шанси на виграш, ви все неправильно зрозуміли.

Гра №3 - 5-картковий стад покер

Якщо ви вже розім'ялися на попередніх іграх, перевіримо, що ми знаємо про умовну ймовірність, на прикладі цієї карткової гри. Уявімо собі покер з колодою на 52 карти. Давайте також представимо 5-картковий стад, де кожен гравець отримує лише по 5 карт. Не можна скинути карту, не можна витягнути нову, жодної спільної колоди - ви отримуєте лише 5 карт.

Роял-флеш - це 10-J-Q-K-A в одній комбінації, всього їх чотири, таким чином, існує чотири можливі способи отримати роял-флеш. Розрахуйте можливість того, що вам випаде одна така комбінація.

Я маю попередити вас про одне: пам'ятайте, що ви можете витягнути ці п'ять карт у будь-якому порядку. Тобто спочатку ви можете витягнути туза, чи десятку, не має значення. Отже, проводячи розрахунки, майте на увазі, що насправді існує більше чотирьох способів отримати роял-флеш, якщо припустити, що картки видавалися по порядку.

Гра №4 - Лотерея IMF

Четверте завдання не вдасться просто вирішити методами, про які ми сьогодні говорили, але ви легко зможете змоделювати ситуацію за допомогою програмування або Excel. Саме на прикладі цього завдання ви зможете відпрацювати метод Монте-Карло.

Я вже згадував раніше гру Chron X, над якою колись працював, і там була одна дуже цікава карта – лотерея IMF. Ось як вона працювала: ви використовували її у грі. Після того, як раунд завершувався, карти перерозподілялися, і була можливість у 10%, що картка вийде з гри і що випадковий гравець отримає 5 одиниць кожного типу ресурсу, фішка якого була присутня на цій карті. Карта вводилася в гру без жодної фішки, але щоразу, залишаючись у грі на початку наступного раунду, вона отримувала одну фішку.

Таким чином, існував 10% шанс того, що ви введете її в гру, раунд закінчиться, карта покине гру, і ніхто нічого не отримає. Якщо цього не станеться (з ймовірністю 90%), з'являється 10% шанс (загалом 9%, оскільки це 10% з 90%), що в наступному раунді вона залишить гру, і хтось отримає 5 одиниць ресурсів. Якщо картка залишить гру через один раунд (10% від наявних 81%, так що ймовірність – 8,1%), хтось отримає 10 одиниць, ще через раунд – 15, ще – 20, і так далі. Питання: яке взагалі очікуване значення кількості ресурсів, які ви отримаєте від цієї карти, коли вона нарешті залишить гру?

Зазвичай ми намагалися вирішити це завдання, обчисливши можливість кожного результату і помноживши кількість всіх результатів. Є ймовірність 10%, що ви отримаєте 0 (0,1 * 0 = 0). 9% ви отримаєте 5 одиниць ресурсів (9% * 5 = 0,45 ресурсів). 8,1% того, що ви отримаєте 10 (8,1% * 10 = 0,81 ресурсів - загалом, очікуване значення). І так далі. А потім ми все це підсумовували б.

А тепер вам очевидна проблема: завжди є шанс, що карта не залишить гру, вона може залишитися в грі назавжди, на нескінченну кількість раундів, тому можливості прорахувати будь-яку ймовірність не існує. Методи, вивчені нами сьогодні, не дають нам можливості прорахувати нескінченну рекурсію, тому нам доведеться створити її штучним шляхом.

Якщо ви досить добре знаєтеся на програмуванні, напишіть програму, яка симулюватиме цю карту. У вас має бути тимчасова петля, яка приводить змінну у вихідне положення нуля, показує випадкове число і з ймовірністю 10% змінна виходить із петлі. У протилежному випадку вона додає змінної 5, і цикл повторюється. Коли вона вийде з петлі, збільште загальну кількість пробних пусків на 1 і загальну кількість ресурсів (наскільки - залежить від того, на якому значенні зупинилася змінна). Потім скиньте змінну та почніть заново.

Запустіть програму кілька тисяч разів. Зрештою розділіть загальну кількість ресурсів на загальну кількість пробігів – це і буде ваше очікуване значення методу Монте-Карло. Запустіть програму кілька разів, щоб переконатися, що числа, які ви отримали приблизно однакові. Якщо розкид все ще великий, збільште кількість повторів у зовнішній петлі, доки не почнете отримувати відповідності. Можете бути впевнені: які б цифри ви в результаті не отримали, вони будуть приблизно вірні.

Якщо ж ви незнайомі з програмуванням (хоча навіть якщо й знайомі), то вам невелика вправа на перевірку навичок роботи з Excel. Якщо ви геймдизайнер, ці навички ніколи не будуть зайвими.

Зараз вам знадобляться функції if і rand. Rand не вимагає значень, вона лише видає випадкове десяткове число від 0 до 1. Зазвичай ми поєднуємо його з floor і плюсами і мінусами, щоб симулювати кидок кістки, про що я вже згадував раніше. Втім, у цьому випадку ми лише залишаємо ймовірність в 10%, що карта залишить гру, так що ми можемо просто перевірити, чи не становить значення rand менше 0,1, і більше не забивати собі цим голову.

If має три значення. По порядку: умова, яка або вірна, або ні, потім значення, яке повертається, якщо умова вірна, і значення, яке повертається, якщо умова неправильна. Так що наступна функція буде повертатися 5% часу, і 0 інших 90% часу: =IF(RAND()<0.1,5,0) .

Існує багато способів встановити цю команду, але я б використав таку формулу для комірки, яка представляє перший раунд, скажімо, це комірка A1: =IF(RAND()<0.1,0,-1) .

Тут я використовую негативну змінну у значенні «ця карта не залишила гру і поки що не віддала жодних ресурсів». Отже, якщо перший раунд завершився і карта залишила гру, A1 – це 0; у протилежному випадку це –1.

Для наступного осередку, що представляє другий раунд: =IF(A1>-1, A1, IF(RAND()<0.1,5,-1)) . Так що, якщо перший раунд завершився, і карта відразу залишила гру, A1 - це 0 (кількість ресурсів), і цей осередок просто скопіює це значення. У протилежному випадку A1 - це –1 (карта ще не залишила гру), і цей осередок продовжує випадковий рух: 10% часу він повертатиме 5 одиниць ресурсів, в решту часу її значення як і раніше дорівнюватиме –1. Якщо застосовувати цю формулу до додаткових осередків, ми отримаємо додаткові раунди, і яка б комірка не випала вам наприкінці, ви отримаєте кінцевий результат (або –1, якщо карта так і не залишила гру після всіх розіграних вами раундів).

Візьміть цей ряд комірок, який є єдиним раундом з цією картою, і копіюйте і вставте кілька сотень (або тисяч) рядів. Можливо, у нас і не вдасться зробити нескінченний тест для Excel (існує обмежена кількість осередків у таблиці), але принаймні ми можемо розглянути більшість випадків. Потім виділіть одну комірку, в якій ви помістите середнє значення результатів усіх раундів - Excel люб'язно надає функцію average().

У Windows ви можете хоча б натиснути F9 для перерахування всіх випадкових чисел. Як і раніше, зробіть це кілька разів і подивіться, чи однакові величини ви отримуєте. Якщо розкид занадто великий, подвайте кількість пробігів і спробуйте знову.

Невирішені завдання

Якщо ви абсолютно випадково маєте науковий ступінь у галузі теорії ймовірностей і вищенаведені завдання здаються вам надто легкими - ось дві задачі, над якими я ламаю голову роками, але, на жаль, я не такий гарний у математиці, щоб їх вирішити.

Невирішене завдання №1: Лотерея IMF

Перше невирішене завдання - попереднє завдання додому. Я легко можу застосувати метод Монте-Карло (за допомогою С++ або Excel) і буду впевнений у відповіді на запитання «скільки ресурсів отримає гравець», але я не знаю точно, як надати точну математичну доказову відповідь (це ж нескінченна серія) .

Невирішене завдання №2: Послідовності фігур

Це завдання (вона теж виходить далеко за межі завдань, які вирішуються в цьому блозі) мені підкинув один знайомий геймер понад десять років тому. Під час гри в блекджек у Вегасі він помітив одну цікаву особливість: виймаючи карти з черевика на 8 колод, він бачив десять фігур поспіль (фігура або фігурна карта - 10, Джокер, Король або Корольова, тому всього їх 16 у стандартній колоді на 52 карти або 128 у черевику на 416 карт).

Яка ймовірність того, що в цьому черевику щонайменше одна послідовність десяти чи більше фігур? Припустимо, що їх тасували чесно, у випадковому порядку. Або ж, якщо вам більше подобається, яка ймовірність того, що ніде не зустрічається послідовність із десяти чи більше фігур?

Можемо спростити завдання. Ось послідовність із 416 частин. Кожна частина - 0 або 1. Існує 128 одиниць і 288 нулів, випадково розкиданих по всій послідовності. Скільки існує способів у випадковому порядку перемежувати 128 одиниць 288 нулями і скільки разів у цих способах зустрінеться щонайменше одна група десяти чи більше одиниць?

Щоразу, коли я приймався за вирішення цього завдання, вона здавалася мені легкою і очевидною, але варто було заглибитися в деталі, як вона раптово розвалювалася на частини і здавалася просто неможливою.

Так що не поспішайте випалювати відповідь: сядьте, добре подумайте, вивчіть умови, спробуйте підставити реальні числа, тому що всі люди, з якими я говорив про це завдання (у тому числі й кілька аспірантів, що працюють у цій сфері), реагували приблизно однаково: «Це ж цілком очевидно… ой, ні, постривай, зовсім не очевидно». Це той випадок, коли я не маю методу для прорахування всіх варіантів. Я, безумовно, міг би прогнати завдання методом брутфорсу через комп'ютерний алгоритм, але набагато цікавіше було б дізнатися про математичний спосіб вирішення.