19/08/11 08:35:48.49 D5VJA43k.net
>>433
＞モンティ・ホール問題に関してwikipediaの解説が
＞正解だと思っている馬鹿がごろごろいので、
wikipediaの解説中にも、コンピュータシミュレーションがあったと思いますが（＾＾
それ、過去スレでも取り上げていますよ
（参考）
スレ73 ｽﾚﾘﾝｸ(math板:668番)-
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
Qiita
@ysk24ok
2016年12月05日に更新
機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダー Advent Calendar 20165日目
ベイズの定理で解くモンティ・ホール問題
この記事では、ベイズの定理を使ってモンティ・ホール問題を解いてみようかと思います。
URLﾘﾝｸ(sitest.jp)
SiTest
ベイズ推定とは？モンティ・ホール問題を解いてみよう！
2016年11月15日
(抜粋)
前回はベイズの定理を条件付き確率から考えてみました。
今回はベイズの定理が元になったベイズ統計学の代表的な方法である「ベイズ推定」をご紹介します。
モンティ・ホール問題
さて、ここまで出てきた要素を考えながらモンティ・ホール問題を解いてみましょう。
モンティ・ホール問題はベイズ統計学の例としてよく使われます。
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
Qiita
@ynakayama
2015年08月31日に更新
モンティ・ホール問題を解く
(抜粋)
問題をシミュレーションする
この問題はコンピューターでモンテカルロ法によるシミュレーションをおこなうことで、サバントの回答が正しかったことが実証されます。つまり、はずれのドアが明らかになったのち再度ドアを選び直すと、確率は 2 倍になるのです。
さっそく Python でシミュレーションしてみましょう。
↑ switched car (選びなおした場合) は正解率が明らかに 2 倍となっています。