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太子妃
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    赌徒谬误(The Gambler's Fallacy)亦称为蒙地卡罗谬误(The Monte Carlo Fallacy),是一种概率谬误,主张由于某事发生了很多次,因此接下来不太可能发生;或者由于某事很久没发生,因此接下来很可能会发生。

    赌徒谬误的思维方式像是如此:抛一枚公平的硬币,连续出现越多次正面朝上,下次抛出正面的概率就越小,抛出反面的概率就越大。[1]

    [micxp_threadbk] [micxp_title] 例子:抛硬币 注释 相关条目 外部链接 [/micxp_title] [#] 赌徒谬误可由重复抛硬币的例子展示。抛一个公平硬币,正面朝上的机会是 1 2 {\displaystyle {\frac {1}{2}}} ,连续两次抛出正面的概率是 1 2 × 1 2 = 1 4 {\displaystyle {\frac {1}{2}}\times {\frac {1}{2}}={\frac {1}{4}}} 。连续三次抛出正面的概率等于 1 2 × 1 2 × 1 2 = 1 8 {\displaystyle {\frac {1}{2}}\times {\frac {1}{2}}\times {\frac {1}{2}}={\frac {1}{8}}} ,如此类推。 现在假设,我们已经连续四次抛出正面。犯赌徒谬误的人说:“如果下一次再抛出正面,就是连续五次。连抛五次正面的概率是 ( 1 2 ) 5 = 1 32 {\displaystyle ({\frac {1}{2}})^{5}={\frac {1}{32}}} 。所以,下一次抛出正面的机会只有 1 32 {\displaystyle {\frac {1}{32}}} 。” 以上论证步骤犯了谬误。假如硬币公平,定义上抛出反面的概率永远等于 1 2 {\displaystyle {\frac {1}{2}}} ,不会增加或减少,抛出正面的概率同样永远等于 1 2 {\displaystyle {\frac {1}{2}}} 。连续抛出五次正面的概率等于 1 32 {\displaystyle {\frac {1}{32}}} (0.03125),但这是指未抛出第一次之前。抛出四次正面之后,由于结果已知,在计算时会考虑为 1 {\displaystyle {1}} ,即必然发生。无论硬币抛出过多少次和结果如何,下一次抛出正面和反面的概率仍然相等。 假定抛出 n {\displaystyle {n}} 次,掷出正面的概率为 P ( H e a d ) {\displaystyle {P(Head)}} ,掷出反面的概率为 P ( T a i l ) {\displaystyle {P(Tail)}} n {\displaystyle {n}} 次后 P ( H e a d ) = P ( T a i l ) = 1 n × 1 2 = 1 2 {\displaystyle {P(Head)}={P(Tail)}=1^{n}\times {\frac {1}{2}}={\frac {1}{2}}} 。 实际上,由于每次抛硬币都是独立事件,因此计算出 1 32 {\displaystyle {\frac {1}{32}}} 概率是把抛硬币当成连续事件。因为之前抛出了多次正面,而论证今次抛出反面机会较大,属于谬误。这种逻辑只在硬币第一次抛出之前有效,因为这假定的是连续抛出五次正面,即 ( 1 2 ) 5 = 1 32 {\displaystyle ({\frac {1}{2}})^{5}={\frac {1}{32}}} 。 著名的鞅(Martinagle)输后加倍下注系统(又称双倍下注)是赌徒谬误的其中一例。运作方法是赌徒第一次下注1元,如输了则下注2元,再输则入4元,如此类推,直到赢出为止。若胜出后继续下注,又以1元开始重新。双倍下注假定了在连续输了 n {\displaystyle n} 局的情形下,赌徒在第 ( n + 1 ) {\displaystyle (n+1)} 局会输的概率非常小。 这种情况可用随机游走数学定理解释。这个系统或类似的系统冒很大的风险来争取小额的回报。除非有无限的资本,这类策略才可成功。因此,较佳的方法是每次下注固定数额,因为可以较易估计每小时的平均赢输数额。 [##]
    1. ^ Colman, Andrew. Gambler's Fallacy - Encyclopedia.com. A Dictionary of Psychology. Oxford University Press. 2001 [2007-11-26]. 
    [###]
    • 逆赌徒谬误:主张概率低的事情发生,一定是已经做了很多次。
    • 热手谬误:主张由于某件事发生了很多次,因此下次很可能再次发生。
    [####]
    • (英文)The Gambler's Fallacy
    分类:
    • 谬误
    • 概率谬误
    • 概率论
    • 统计学悖论
    [/micxp_threadbk]
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