和一个朋友玩一个骰子游戏:掷一次骰子得到数字6。直接算出的概率是1/6,即概率是16%。但是加上你的朋友马上掷了一次骰子,快速用手盖住,悄悄看过,她说:“我能告诉你的就是这是一个偶数。”根据这个新信息,你的概率变为1/3,33%的机会。当你正在考虑是否要改变赌注时,你的朋友加了一句:“不是4”。现在你的概率又变为1/2,即才猜对的机会为50%。
这就是一次贝叶斯分析。每一次新信息都影响了原来的概率。
和一个朋友玩一个骰子游戏:掷一次骰子得到数字6。直接算出的概率是1/6,即概率是16%。但是加上你的朋友马上掷了一次骰子,快速用手盖住,悄悄看过,她说:“我能告诉你的就是这是一个偶数。”根据这个新信息,你的概率变为1/3,33%的机会。当你正在考虑是否要改变赌注时,你的朋友加了一句:“不是4”。现在你的概率又变为1/2,即才猜对的机会为50%。
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本文标题:Bayes' theorem在赌博中的应用
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