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No.3
- 回答日時:
#2です。
プログラム間違えていました。スミマセン。
結果は殆ど変りません。
# モンティホールのシミュレーション
try <- 100000
score1 <- 0
score2 <- 0
for(i in 1:try){
correct <- sample(1:90,30)
chosen <- sample(1:90, 1)
answer <- sample(setdiff(1:90, c(correct, chosen)), 30)
if(sum(chosen == correct)) score1 <- score1 + 1
if(sum(sample(setdiff(1:90, c(chosen, answer)), 1) == correct)) score2 <- score2 + 1
}
score1
score2
No.2
- 回答日時:
企業で統計を推進する立場にある者です。
ありものがたりさん、すごい。
私は、直感が働かないので、愚直にシミュレーションで攻めました。
添付はRで書いたシミュレーションです。
結果は10万回の試行で、
回答を保持した場合、当選は33359回
回答を変更した場合、当選は50052回
結論は、変更前は1/3しか当たらないが、
次はハズレの半分が明らかになるのだから、変更すれば1/2で当たる。
# 変形モンティホールのシミュレーション
try <- 100000
score1 <- 0
score2 <- 0
for(i in 1:try){
correct <- sample(1:90,30)
chosen <- sample(1:90, 1)
answer <- ifelse(chosen == correct,
sample(setdiff(1:90, c(correct, chosen)), 30),
sample(setdiff(1:90, correct), 30))
if(sum(chosen == correct)) score1 <- score1 + 1
if(sum(sample(setdiff(1:90, c(chosen, answer)), 1) == correct)) score2 <- score2 + 1
}
score1
score2
No.1
- 回答日時:
モンティホール問題と同じ。
最初の1個はノーヒントで選ぶ、
選びなおす場合は何個かハズレを教えられた条件下で選ぶ
のだから、選びなおしたほうが有利であることは明らか。
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