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極限::計算

瞭解微分(Differential)的概念之前,要先知道何為極限(Limit),但我們又可以反過來用微分來計算極限。本文以不太嚴謹的方式介紹極限計算常用的夾擠定理(Squeeze theorem)與羅必達法則(L'Hôpital's rule),閱讀本文妳需要有基本的微分能力。 文章難度:\(\spadesuit\)  \(\spadesuit\) / 5

淺談條件機率(二)


(). 保險像種精確的賭博
保險是這樣運作的:如果你本身很容易發生危險,你就需要支付很多的錢來說服別人保護你;換句話說:在保險公司看來,給你保障的成本(或說是風險)很高。另一方面,如果長期以來,你證明了自己需要保險公司支出的資源很少很少,保險公司保護你的成本很小,你所需要支付的保險費用當然就相應的低了。
以保險公司決定車險費率的模型為例:現在考慮一個簡化的模型,在這個模型中,所有的人分為兩個群組,一個是高風險群,平均每年發生一次意外;另一個是低風險群,平均每年發生少於一次意外。如果你是個駕駛新手,你應該是屬於哪個風險群呢?
由於保險公司並沒有你的資訊,他們有可能根據一般新手的經驗值,認定你有三分之一的機會屬於高風險群、三分之二的機會屬於低風險群。這種情形下,你的保費就等於三分之一高風險群保費,加上三分之二低風險群保費。
經過一年觀察,保險公司就可以根據這個新數據來重新評估,修正三分之一與三分之二的比例,重新計算保費。隨後幾年,也可以依同樣的方式定期重新評估,看看收取多少才是恰當的保費金額。

(). 真正的賭博 – 21點的故事
電影決勝21點,英文片名就叫作21,改編自小說Bringing down the housebring down有打敗的意思;house,可以指稱為賭場)。
內容敘述一個MIT(麻省理工學院)的高材生,獲得了哈佛醫學院的入學資格,但無法支付龐大學費。為了贏取獎學金,這位高材生必須有特別的經歷來讓口試老師驚艷。
有天,這位高材生被教授邀請,加入他領導的神秘的21點社團學習算牌。藉由算牌,這個社團贏遍了全美的賭城,而年青人卻漸漸地迷失在金錢世界之中
Bringing down the house改編自現實事件,真實世界的主角還是位華人,是一位聰明的馬先生(父親是化工教授)。
在這部電影,為何主角會被教授選上,進入了秘密的21點社團呢?原因是,他有來上課!喔,這是必要的!沒有啦,真正的關鍵是教授在上課時,問了一個問題,只有他答對了。
這個問題其實就是有名的Monty Hall Problem Monty Hall是電視節目主持人的名字):假設有三道門,其中一道門後面有輛車,選中即可贏得;另兩道門後面則各藏一隻羊(選中羊也不錯啊,可以吃羊肉爐)。
當參賽者選定了一道門,在還沒開啟它之前,主持人就會開啟剩下兩道門的其中一道,露出其中一隻羊,並且詢問參賽者:要不要換另一道仍然關上的門?
如果是由你來選,是換還是不換?電視節目就在此時,給大家一個很大的痛苦掙扎。好吧,你可能想:剩下兩道門,一半一半的機會,就讓幸運女神來決定,她到底愛不愛我?
事實上,答案並不是一半的機會,而會更好!為什麼呢?首先,我們要知道一件事:那就是主持人都知道哪個門後面是什麼。這是必定的條件,因為他必須開啟你選後的其中一道門,並且提供換門的機會;而他開的也必定是有羊的門 (他不會直接選汽車開給你看,那樣節目就不用做了)。 
Scenario 1. 如果你無意中選到了羊
                選到羊的機率是2/3,在主持人開了另外一隻羊之後,你可以有兩種選擇:(1) 不換門 à 那就沒救了  (2) 換門 à 得到夢寐以求的車子
Scenario 2. 如果你無意中竟然就選到了車
                一開始就選到車的機率是1/3,在主持人開了另外一隻羊之後,你一樣可以有兩種選擇:(1) 不換門 à 恭喜你得到車子  (2) 換門 à 依然沒救了
綜合以上兩種狀況:從頭至尾都不換門得到車子的機率是1/3;而中途換門得到車子的機率是2/3!是直接猜中的兩倍,也大於在主持人開了另外一隻羊之後閉著眼睛亂選的機率:1/2


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( 五 ) . 貝氏定理的能力( I ) 違反直覺 我們都知道:對於一枚公正的硬幣來說,出現正面和反面的機率皆是 50% ,這代表說:當我們丟 100 次硬幣,出現正面的次數一定會是 50 次嗎? 既然我這樣問了,代表不會剛好 50 次。但直覺上來說,似乎丟 100 次這樣的硬幣,我們得到 50 次正面的機率應該相當的高。實際上,恰好出現 50 次正面的機率只有 8% (雖然是最高的沒錯),出現 40 次正面的機率更低,大概是 1% ;不過要注意的是:出現正面次數在 40 次~ 60 次之間的機率卻高達 96% ! 舉另一個例子: 你看到一套防毒軟體,這個軟體聲稱會對你下載的所有檔案都掃描一次, 病毒偵測準確度達 99% 。 這個「 99% 」令你眼前一亮,心想︰「這個軟體看來相當可靠,準確度 99% 呢!!!」於是你便把它買下,並成功把它安裝了。 安裝了這個軟件一段日子,有一天,這個軟件突然響起警報,這個時候最正常的問題便是「我下載的檔案真的帶有病毒嗎?」又或者說,這個軟體誤鳴的機率有多高? 你認為誤鳴率就是 100% – 99% = 1% 嗎? 首先,我們要知道: 故事裡防毒軟體廣告中的 99% 是指,當有病毒入侵時,有 99% 的機率會響起警報 ß à 而不是當響起警報時,有 99% 機會是真的有病毒 ,這兩個概念是完全不同的。 如果下載的檔案有 0.005 的機會是帶有病毒(為了簡化問題,我們假設平均每 200 個下載的檔案中會遇見一個遭受感染的檔案)。 我們可以畫個表格來量化地說明這個問題: 警報響起 警報沒有響起 TOTAL 有病毒 99% × 0.005 = 0.00495 1% × 0.005 0.005 沒有病毒 1% × 0.995 99% × 0.995 0.995 TOTAL 0.0149 0.9851 運用貝氏定理,我們可以得出以下的結論。 當警報響起時,我們很不幸地下載到了有病毒的檔案的機率是: P ( 有病毒 | 警報響起 ) = 0.00495 / (0.00495+...

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