Wizardに尋ねる #120
次の表は、完全にランダムなハンドで 0 から 4 枚のエースが出る確率を示しています。
エースの確率 — ランダムハンド
| エース | 式 | 組み合わせ | 確率 |
|---|---|---|---|
| 0 | コンビン(48,5) | 1712304 | 0.658842 |
| 1 | コンビン(4,1)×コンビン(48,4) | 778320 | 0.299474 |
| 2 | コンビン(4,2)×コンビン(48,3) | 103776 | 0.03993 |
| 3 | コンビン(4,3)×コンビン(48,2) | 4512 | 0.001736 |
| 4 | 組み合わせ(4,4)×組み合わせ(48,1) | 48 | 0.000018 |
| 合計 | 2598960 | 1 |
1枚から4枚のエースの合計を取ると、少なくとも1枚のエースが出る確率は0.341158です。2枚以上のエースが出る確率は0.041684です。
少なくとも 1 枚のエースがある場合に、少なくとも 1 枚のエースがある確率は、ベイズの定理に従って、確率 (少なくとも 1 枚のエースがある場合に、さらに 2 枚のエースがある) = 確率 (2 枚以上のエース)/確率 (少なくとも 1 枚のエース) = 0.041684/ 0.341158 = 0.122185 と言い換えることができます。
ベイズの定理がまだ錆び付いている人のために説明すると、これは、B が与えられた場合の A の確率は、A と B の確率を B の確率で割った値に等しい、つまり Pr(A が与えられた場合の B) = Pr(A と B)/Pr(B) であることを意味します。
次の表は、スペードのエースをデッキから除いた場合に、他のエースの各数の組み合わせと確率を示しています。
エースの確率 — エースが取り除かれた手
| エース | 式 | 組み合わせ | 確率 |
|---|---|---|---|
| 0 | 組み合わせ(3,0)×組み合わせ(48,4) | 194580 | 0.778631 |
| 1 | コンビン(3,1)×コンビン(48,3) | 51888 | 0.207635 |
| 2 | 組み合わせ(3,2)×組み合わせ(48,2) | 3384 | 0.013541 |
| 3 | 組み合わせ(3,3)×組み合わせ(48,1) | 48 | 0.000192 |
| 合計 | 249900 | 1 |
これは、少なくとももう 1 枚のエースが出る確率が 0.221369 であることを示しています。
面白半分に、ベイズの定理を使って同じ問題を解いてみましょう。スペードのエースが見つかるまでランダムに手札が配られると仮定します。手札にスペードのエースが含まれている場合、少なくとも1枚のエースがさらに出ている確率は、確率(スペードのエースが含まれている場合、少なくとも2枚のエースが手札にある)と書き直すことができます。ベイズの定理によれば、これは確率(手札にスペードのエースと少なくとももう1枚のエースが含まれている)/確率(手札にスペードのエースが含まれている)に等しくなります。分子を確率(スペードのエースを含む2枚のエース)+確率(スペードのエースを含む3枚のエース)+確率(4枚のエース)に分解できます。最初の表を使うと、0.039930×(2/4) + 0.001736×(3/4) + 0.000018 = 0.021285となります。スペードのエースが出る確率は 5/52 = 0.096154 です。つまり、スペードのエースが2枚以上出た場合、少なくとも2枚のエースが出る確率は 0.021285/0.096154 = 0.221369 です。
したがって、少なくとも 1 つのエースがある場合に 2 つ以上のエースが出る確率は 12.22% であり、スペードのエースがある場合に 22.14% となります。
別の例として、Jiffy Lube に行って、同じ価格で 2 つのプランを提示されたとします。プラン A は、4 つの部品を検査し、最初に不良品が見つかったものだけを交換するというものです。プラン B は、1 つの問題だけを検査し、見つかった場合は修理するというものです。プラン A を選びませんか? 車に持ち込まれた不良部品の数は予想と同じですが、プラン A の方が問題が見つかる確率が高くなるため、そのプランでは不良品の数は少なくなります。同様に、エースを検査するとおそらくエースだけが出てきますが、スペードのエースを検査すると他の 3 つのスーツは検査されないため、エースである可能性が高くなります。
予想勝利数 = 2391/2 = 1195.5
予想を上回る実際の勝利数 = 107.5
標準偏差 = sqrt(2391*(1/2)*(1/2)) = 24.45
期待値からの標準偏差 = (107.5 + 0.5)/24.45 = 4.4174
標準偏差が4.4174以上の確率 = normsdist(-4.4174) = 0.000005 = 200,000分の1