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又见蒙特卡洛——python模拟解决三门问题

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    2024-11-24 15:47
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-6-23 14:49:07 | 显示全部楼层 |阅读模式

      三门问题很有意思,wiki用不同方法将原理讲的很透彻了,我跟喜欢其中这种理解方式:无论参赛者开始的选择如何,在被主持人问到是否更换时都选择更换。如果参赛者先选中山羊,换之后百分之百赢;如果参赛者先选中汽车,换之后百分之百输。而选中山羊的概率是2/3,选中汽车的概率是1/3。所以不管怎样都换,相对最初的赢得汽车仅为1/3的机率来说,转换选择可以增加赢的机会。

      原理明白了,实现就比较简单了,这次用python啦。

    import random as rnd
    
    strategy = ['stick','choose','swith']
    def MC(strategy,times):
    	wins = 0
    	for trail in range(times):
    		# 假定,实际上奖品在0号门...但是我们并不知道...
    		envelops = [0,1,2]
    		# 第一次随机选取一扇门
    		first_choice = rnd.choice(envelops)
    		# 根据第一次的选择情况的不同,第二次宣策面临两种不同的备选组合
    
    		# 如果第一次选择了0号门,那么在打开另外两个门中的一个空门后
    		# 第二次将要在0号门和未打开的空门(1 or 2)中作出选择
    		if first_choice == 0:
    			envelops = [0,rnd.choice([1,2])]
    		# 如果第一次没有选中0,那么此时被打开的必然是另一个空门,那么
    		# 在第二次选择时,将在0和自己现在所处的门(first_choice)作出选择
    		else:
    			envelops = [0,first_choice]
    
    		# 采取不同的策略进行第二次选择
    
    		# 保持原来位置不变
    		if strategy == 'stick':
    			second_choice = first_choice
    		# 在除去一个空门后的两个门中,随机选择一个
    		elif strategy == 'choose':
    			second_choice = rnd.choice(envelops)
    		# 排除一扇空门后,放弃原来的选择,直接选择另一扇门
    		elif strategy == 'switch':
    			envelops.remove(first_choice)
    			second_choice = envelops[0]
    
    		# 记得,奖品在0号门
    		if second_choice == 0:
    			wins += 1
    	# 计算获奖的概率值
    	p = wins/times
    	print('第二次选择采用'+strategy+'方法,获奖的概率为:'+str(p)+'(模拟次数为'+str(times)+')')
    
    MC('stick',10000)
    MC('choose',10000)
    MC('switch',10000)
    

      输出如下:

     

      Wonderful!

    哎...今天够累的,签到来了1...
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