Какова вероятность что выпадет орел

Бросание монет. Решение задач на нахождение вероятности

Кстати, сразу упомяну, что в контексте подобных задач не существенно, написать «бросают 3 монеты» или «бросают монету 3 раза», результат (в смысле вычисления вероятности) будет один и тот же (так как результаты бросков независимы друг от друга).

1. Классическое определение вероятности

Пример 1. В случайном эксперименте симметричную монету бросают дважды. Найдите вероятность того, что орел выпадет ровно один раз.

Пример 2. Дважды бросают симметричную монету. Найти вероятность того, что оба раза выпала одна сторона.

Как видим, все довольно просто. Перейдем к чуть более сложной задаче.

Пример 3. В случайном эксперименте симметричную монету бросают трижды. Найдите вероятность того, что орел выпадет ровно два раза.

Взяли разгон и переходим к 4 монетам.

Пример 4. Монету бросают 4 раза. Найти вероятность того, что герб выпадет от 2 до 3 раз.

Думаю, к этому времени вы уже поняли суть метода и сможете сами решить задачи, где бросаются 2-3-4 монеты и орел не выпадает ни разу, или решка ровно один раз и т.п.

2. Комбинаторика + классическая вероятность

Пример 4. Монету бросают 4 раза. Найти вероятность того, что герб выпадет от 2 до 3 раз.

Конечно, этот подход кажется сложнее из-за более формального математического описания решения, но гораздо легче масштабируется.

Например, если рассмотреть подобную задачу:

Пример 5. Монету бросают 8 раз. Найти вероятность того, что герб выпадет ровно 4 раза

Ради полноты изложения приведу еще пример задачи, решаемой подобным образом (но если хотите, можете сразу переходить к более простому способу 3).

Пример 6. Монету подбрасывают 6 раз. Найти вероятность того, что гербы выпадут два раза и только подряд, а в остальные разы будут только решки.

Способ 3. Формула Бернулли

А теперь все задачи решаются проще простого, вот глядите!

Пример 1. В случайном эксперименте симметричную монету бросают дважды. Найдите вероятность того, что орел выпадет ровно один раз.

Пример 4. Монету бросают 4 раза. Найти вероятность того, что герб выпадет от 2 до 3 раз.

Пример 7. В случайном эксперименте симметричную монету бросают трижды. Найдите вероятность того, что орел не выпадет ни разу.

Пример 8. Пусть бросают 8 монет. Найти вероятность того, что орел не менее 7 раз.

Таким образом, используя одну простейшую формулу, можно решать множество задач, причем неважно, 3 монеты бросается, или 30, сложность расчетов примерно одинакова. Но, если число бросков становится очень большим, удобнее использовать приближенные формулы Муавра-Лапласа, о которых можно узнать здесь.

Полезные ссылки

Решебник по вероятности

А здесь вы найдете более 200 задач о бросании монет с полными решениями (вводите часть текста для поиска своей задачи):

Источник

Какова вероятность что выпадет орел

В случайном эксперименте симметричную монету бросают трижды. Найдите вероятность того, что орел выпадет ровно два раза.

Обозначим выпадение орла буквой О, а выпадение решки буквой Р. Возможных восемь исходов:

OOO, OОР, ОРО, ОРР, РОО, РОР, РРО, РРР

Из них благоприятными являются OОР, ОРО и РОО. Поэтому искомая вероятность равна то есть 0,375. (Этот подход затруднителен в случае большого числа бросаний монетки.)

Приведем другое решение.

Каждое бросание с равной вероятностью может дать орел или решку, поэтому для трех бросаний равновозможны различных вариантов. Орел выпадает ровно два раза в трех случаях: орел-решка-орел, решка-орел-орел, орел-орел-решка. Поэтому вероятность этого события

Приведем решение, основанное на комбинаторных формулах.

Общее количество различных вариантов описывается формулой для размещений с повторениями: Количество способов получить ровно три орла дается перестановками с повторениями Искомая вероятность равна отношению благоприятных случаев ко всем возможным:

Приведем решение, использующее теоремы о вероятностях.

Возможны три варианта: орел-орел-решка, орел-решка-орел, решка-орел-орел. Эти события несовместные, вероятность их суммы равна сумме вероятностей этих событий:

Вероятность выпадения монетки одной стороной и дважды — другой стороной равна 0,5·0,5·0,5 = 0,125. Выбрать из этих «трех» сторон два орла можно способами. Следовательно, искомая вероятность равна 0,375.

Примечание. Последнее рассуждение — не что иное, как вывод формулы Бернулли для нашего случая. В общем случае, если проводится испытаний, в каждом из которых некоторое событие наступает в вероятностью p, то вероятность наступления этого события ровно раз дается формулой

Источник

neveev

Neveev

Sapientia est potentia

Некоторое время назад ко мне обратился один мой подписчик и сообщил, что между ним и его коллегой возник интересный спор по поводу того, какая комбинация орлов и решек, возникающая при подбрасывании монеты, более вероятна, а какая – менее.

Этот спор шел вокруг вопроса о том, какая комбинация более вероятна, если при первом броске выпала решка: РР или РО. Коллега моего подписчика считал, что более вероятна вторая комбинация и объяснял это примерно так:

Другими словами, коллега моего подписчика утверждал, что если нам при первом броске выпала решка, то при втором броске нам с большей вероятностью выпадет орел, чем решка.

Мой подписчик, который прочитал много моих статей о когнитивных искажениях, эвристиках и об ошибках, которые мы делаем, когда пытаемся рассуждать о случайностях и о вероятности тех или событий, знал, что этот вывод неверен и пытался переубедить своего коллегу, показать ошибочность его рассуждений.

Дошло до того, что коллега моего подписчика предложил проверить его вывод эмпирически. Он предлагал сделать это следующим образом.

«Кидаем монету, если выпадает орел, то начинаем заново, если выпадает решка, то фиксируем, какой стороной выпадет монета при втором броске, а затем начинаем следующую попытку».

Всего предлагалось сделать сто таких попыток.

Поскольку мой подписчик был неопытен в сфере споров о теории вероятностей, он согласился на этот опыт, и они стали кидали монету. Они сделали сто попыток, и в итоге распределение получилось примерно 60 на 40, т.е. примерно в шестидесяти случаев из ста после того, как выпала решка, выпал орел, и только в примерно сорока случаях после решки снова выпала решка.

Эти данные коллега моего подписчика, естественно, обратил в свою пользу и сказал что-то вроде того, что 60 стремится к 75, и если бы было больше попыток, например, не сто, а тысяча, то соотношение РО/РР было бы еще ближе (!) к 75/25.

Как же обстоят дела на самом деле?

Какова вероятность того, что при двух подбрасываниях монеты, она каждый раз упадет решкой? Тут коллега моего подписчика абсолютно прав. Эта вероятность составляет ¼ или 25%. Такова же и вероятность каждого из трех альтернативных исходов.
Действительно, всего существует четыре варианта исходов двукратного подбрасывания монеты:

Но дело в том (и это ключевой момент!), что если нам уже выпала решка, то число возможных комбинаций сокращается с четырех до двух: РР и РО. Другими словами, если нам уже выпала решка, то при следующем подбрасывании нам выпадет или орел, или решка. Вариантов всего два, а значит вероятность каждого из них составляет ½ или 50%.

Учитывая вот это изменение ситуации после первого броска, которого человек не понял, не уловил, можно предположить, что механизм, лежащий в основе ошибочного вывода коллеги моего подписчика, примерно тот же, что лежит в основе знаменитого парадокса Монти Холла.

Кроме того, возможно, в основе того, что коллеге моего подписчика более вероятной казалась, так сказать, гетерогенная комбинация – РО – лежит и эвристика репрезентативности.

Не менее вероятно и то, что коллега моего подписчика просто не очень хорошо понимает теорию вероятностей, проще говоря, прорешал мало соответствующих учебных задач.

– Но почему же в процессе эмпирической проверки соотношение комбинаций РО к РР, – спросит кто-то, – не составило 50 на 50, как это должно было бы быть в соответствии с нашими расчетами?

Здесь мы можем вспомнить совершенно правильное утверждение коллеги моего подписчика о том, почему эмпирическое соотношение разошлось с теоретическим: попыток маловато.

Действительно, в случае, если бы они записали исходы тысячи попыток, соотношение еще сильнее приблизилось бы к 50/50.

Ну, а в заключение я бы хотел отметить, что описанный реальный случай не только интересен сам по себе, но и позволяет сделать несколько очень полезных выводов и сформулировать достаточно ценные рекомендации. Давайте же их перечислим.

Источник

Орел или решка?

Человек должен мыслить вероятностно. Просто потому, что наш мир так устроен, что каждое событие происходит с той или иной степенью вероятности. И этот «железобетонный» факт нужно всегда принимать во внимание.

Заметьте, что это не вполне перекрывается с диалектичностью мышления. Разница в том, что диалектика описывает любую ситуацию, как совокупность разнонаправленных факторов (что, безусловно, влияет на вероятность того или иного исхода). Тогда ситуация — суть синтез этих факторов в данный конкретный момент.

Вероятность же — понятие математическое. Классическим примером является подбрасывание монетки. Может выпасть «орел», а может «решка». Поскольку сторон у монетки всего две, то вероятность выпадения «орла» составляет 1/2 или 0,5.

Есть несколько очень важных моментов, входящих в понятие «вероятностное мышление», которые на примере с монеткой можно продемонстрировать.

Вначале о двух принципиально разных вариантах: а) когда вероятность всей последовательности событий или элементов системы влияет на результат; б) когда то, что было до очередного события – неважно.

Рассмотрим первый вариант (напомню, когда вероятность всей последовательности событий или поведения элементов системы влияет на результат).

Какова вероятность выпадения «орла» 2 раза подряд? Правильно, 0,5*0,5=0,25. Т.е. в 2 раза меньше, чем вероятность выпадения «орла» в одной-единственной попытке.

Это очень важный момент, который нужно научиться видеть и понимать в любой системе. Допустим, возьмем большой пассажирский самолет. В нем многие тысячи деталей и механизмов. Часть из них является критически важными — т.е. такими, поломка или отказ которых приведет к катастрофе. Допустим, что таких деталей 1000 штук. Вероятность отказа каждой детали в отдельности достаточно низка. Уже потому, что их конструировали и изготавливали профессионалы. Допустим, что надежность каждой детали из 1000 составляет 0,999. Заметьте, что это весьма высокая надежность!

Но на исход полета (надежность самолета в целом) влияют все 1000 деталей! Поэтому, надежность самолета в целом будет оцениваться как 0,999 в степени 1000. Это значение равно 0,375 по моему калькулятору. Что такая цифра означает в жизни? Самолет упадёт с вероятностью 1-0.368=0.632, т.е. больше чем в половине случаев [спасибо коллеге NIN за поправку]. Вы согласились бы лететь на таких условиях. (В скобках замечу, что для повышения надежности технических систем уже давно разработаны специальные методы.)

Но это «железяки». А теперь представьте, что вы выстраиваете цепочку сделок с 5 контрагентами. При этом каждому участнику вы доверяете (иначе зачем ввязываться в откровенно сомнительную авантюру?) на 80%. Тогда вероятность успешного окончания сделки 0,8 в 5-ой степени – это 0,328, т.е. чуть выше 30%. Вы готовы рискнуть своими деньгами на таких условиях?

Теперь вариант №2, когда вероятность всей последовательности событий или поведения элементов системы не влияет на результат очередной попытки.

Допустим, вы подбросили монетку 10 раз — и все десять раз выпала «решка». Ну чего не случается в жизни, правда?! Вы бросаете 11-й раз. Вопрос: какова вероятность того, что выпадет снова «решка»?

Правильный ответ (до которого я сам в свое время не додумался, честно признаюсь) — 0,5! Хотя очень хочется сказать 0,5 в 11 степени, т.е. 0,00049.

Дело в том, что монетка «не знает», как она падала в предыдущие «разы». Для нее в каждой отдельной попытке есть только 2 варианта, причем вероятность каждого составляет 0,5.

В жизни очень важно уметь видеть такие ситуации, которые «работают» по такому вот «независимому» механизму – и отличать их от «зависимых» (т.е. таких, в которых вероятность накапливается).

Обратите внимание, что ошибка (разница) в оценках в этом примере составляет 1000 раз. Т.е. мы скромно так ошиблись на 3 порядка. Даже некорректно использовать термин «ошиблись» — мы просто не в курсе дела, что называется. Это к вопросу о важности различения типов ситуаций по жизни.

Завершая разговор об этих двух различных вариантах, можно упомянуть о том, что в терминах философии сказанное означает, что между событиями в первом случае есть, а во втором случае нет причинно-следственной связи.

В самом деле, в первом случае условием выполнения задачи являются все исходы подбрасываний монетки. Например, если во второй попытке выпала «решка» — то результата «5 орлов подряд» уже не достичь, верно? Во втором случае исходы предыдущих попыток никак не влияют на исход любой последующей.

Учет маловероятных событий и граничных условий

Есть еще один аспект темы «Орел или решка?» Записные остряки иногда шутят, что возможны еще 2 варианта:

В каждой ситуации (в т.ч. жизненной) есть свой главный вопрос. В ситуации с падением монетки на ребро это: а какова вероятность того, что будет именно такой исход?

Здесь вы можете остановиться и сделать 100 или 1000 подбрасываний монетки. Я не шучу, это очень важный момент. Ведь речь о том, что для конкретного мышления нужен практический опыт. Вот вы и можете на своем опыте попытаться добиться ситуации, чтобы монетка стала на ребро…

… Надеюсь, вы уже накидались вдоволь и мы можем продолжить. Подозреваю, что даже в 1000 попыток монетка ни разу не встала на ребро. Хотя рукой, действуя очень осторожно и тщательно, мы можем ее в такое положение поместить, правда? Т.е. какая-то конечная вероятность существует.

Для целей нашего разговора главный вывод из этого упражнения заключается в двух вещах:

• в большинстве случаев, когда одно событие имеет вероятность в 10 и более раз выше, чем иное событие, вторую альтернативу из рассмотрения можно исключить (обычно разницу на порядок величины и более называют «качественной»);
• в тоже время важно помнить, что мы всегда имеем дело с вероятностными процессами. И что исключили мы на этапе анализа тот или иной вариант не потому, что он невозможен в принципе, а потому что он маловероятен, а возможная «цена» такого исхода не запредельно велика для нас. Если же на кону жизнь или состояние – тогда нужно еще разок подумать, а можно ли пренебречь даже такой небольшой вероятностью негативного исхода…
Важно четко отдавать себе отчет в том, для чего и какой именно анализ вы делаете, быть адекватным и профессиональным.

Еще немного об учете граничных условий

Пример с монеткой, повисшей в воздухе, указывает на важность учета условий, в которых протекает тот или иной процесс. Всегда нужно отдельным пунктом четко прояснить граничные условия задачи, которую вам предлагают решить (действовать, работать). Кстати, классический пример такой ситуации – это Александр Македонский и «гордиев узел». Как известно, он не стал его развязывать, он его просто разрубил. При этом, не суть важно, были заданы условия или нет, т.к. оба варианта одинаково полезно обдумать: а) можно воспользоваться неопределенностью граничных условий или б) можно сознательно выйти за границы заданных условий, поскольку — оставаясь в них — задачу не решить.

Далее, есть такая фраза: «С ним я бы в разведку не пошел». В чем ее суть с точки зрения вероятности? В ней на основе наблюдения за поведением данного человека делается некий прогноз о его возможных действиях в экстремальных условиях разведывательной операции (т.е. о вероятности того или иного исхода в иных граничных условиях).

Причем логика такова: если в повседневной жизни в поведении данного индивида есть настораживающие моменты — то как же он поведет себя, когда его «жареный петух в одно место клюнет»?!

Вывод прост: если вы принципиально меняете условия проведения того или иного опыта — то вы должны быть готовы к тому, что результаты, полученные в исходных условиях, будут откровенно ненадежными. Т.е. вероятностное распределение исходов резко изменится.

Очень важно четко осознавать граничные условия задачи.

О различиях между априорной и апостериорной оценками

Из вероятностного характера большинства событий вытекает принципиальная разница между т.н. априорной и апостериорной оценкой. Т.е. оценкой до и после события.

До полета можно априори заявить, что он обязательно будет успешным? Можно, но это будет абсолютно некорректно, т.к. конечная вероятность неблагоприятного исхода существует всегда. Зато после полета вы можете сказать что-то вроде «Да я и не сомневался, потому что вероятность неуспеха была ничтожно мала. »

Самая же большая разница в таких оценках — разница психологическая. Вы это легко поймете, когда вспомните свое состояние до полета и после того, как самолет коснулся колесами земли.

Это, вообще-то очень небанальный вывод, хотя на первый взгляд может показаться именно таким. Вы легко поймете его важность, если вспомните, как люди, научившись что-то делать (например, фотографировать), потом говорят с нарочитой небрежностью: «Легко. » Так вот, это и есть апостериорная оценка и при этом человек уже «забыл», что никакой гарантии такого исхода ведь не было, была лишь вероятность. А для человека, который еще этому не научился, она выглядит издевкой, причем абсолютно непонятной и от этого еще более обидной. Обидной еще и потому, что совершенно не факт, что в его случае факторы сойдутся в нужной конфигурации и он тоже совершит этот качественный скачок. Фотографируют тысячи, а фотографами становятся единицы.

Важно помнить, что то, что для вас является апостериорным – для других является априорным. Они смотрят на эту задачу с другой стороны, они еще не знают о ней того, что знаете вы…

Проявлением «вероятностного мышления» у вас в голове должно служить численная оценка вероятности того или иного события. Т.е. вы должны помыслить, к примеру, так: «оценка вероятности неблагоприятного исхода 0,1, а это уже серьезно и для меня неприемлемо». Но никак не «авось, этого не произойдет».

Я затронул только малую часть того, что я называю «вероятностным мышлением». Это большая область, которую желательно изучить, осознать и приобрести необходимые автоматические навыки (в т.ч. выполнения всех видов оценки).

Главное же, ради чего я решил написать это небольшое эссе, заключается в напоминании о том, что состояние неопределенности (и вероятность, как мера неопределенности) — это неотъемлемое условие, атрибут человеческого существования, нашей жизни. Повысить определенность формально возможно и это нужно стараться делать. К сожалению, почти всегда такие попытки связаны либо с необоснованно высоким расходом сил, либо отсутствием времени. Самые же важные процессы в нашей жизни неопределенны принципиально, в силу своей исключительной сложности и многофакторности. В результате наиболее существенные наши решения всегда принимаются в условиях недостатка информации, когда вероятность успеха отнюдь не так велика, как нам бы хотелось думать. И у нас нет иного выхода, как попытаться научиться спокойно к этому относиться и быть достаточно эффективным и в таких условиях.

P.S. Чтобы не заканчивать на пафосно-назидательной ноте, напомню классический анекдот про «вероятностное мышление» в неумелом исполнении:

— Какова вероятность того, что завтра наступит конец света?
— 50%, потому что либо наступит, либо нет…

Источник

Теория вероятностей не так проста как кажется

Что нужно знать о теории вероятностей?

Автор — доцент института религиозных исследований и критической оценки Австралийского католического университета в Мельбурне. Его работы опубликованы в Journal of Philosophy и др.

Азартный игрок, физик-теоретик и присяжный рассуждают о теории вероятностей: какова вероятность выигрыша, радиоактивного распада и виновности подсудимого. Но, несмотря на повсеместность подобных рассуждений, эксперты спорят о самом существовании вероятностей. Это приводит к разногласиям о методах рассуждения: нужно учесть вероятность разногласий о способности когнитивных искажений усугублять, например, к игнорированию доказательств, противоречащих нашим убеждениям. Таким образом, понимание теории вероятностей может помочь нам рассуждать лучше.

Три популярные теории рассматривают вероятности c точки зрения частоты повторения, предрасположенности и степени уверенности. Допустим, я скажу вам, что если вы подбросите монетку, то с вероятностью в 50% выпадет «орёл». Речь в этих теориях идет соответственно о частоте повторения, с которой выпадает «орел»; физических свойствах монеты и тенденции к выпадению «орла»;

ВЕРОЯТНОСТЬ ВЫПАДЕНИЯ «ОРЛА» ПРИ ПЕРВОМ БРОСКЕ СОСТАВЛЯЕТ 75%.

Но у каждой из вышеописанных теорий есть небольшие проблемы. Рассмотрим следующий случай:

Адам подбрасывает симметричную монету*, которая становится невидимой после четвертого броска. Друзья Адама Бет, Чарльз и Дэйв сидят рядом, но с завязанными глазами. После четвертого броска Бет говорит: «вероятность того, что в первый раз выпал «орел» составляет 50%».

Затем Адам говорит друзьям, что «орел» выпал три раза из четырех. Чарльз считает, что вероятность выпадения «орла» при первом броске составляет 75%.

Несмотря на то, что Дэйв владеет той же информацией, что и Чарльз, он говорит: «я не согласен. Вероятность того, что при первом броске выпал «орел» составляет 60%».

*Симметричная монета — математическая монета, используемая в теории вероятностей, лишена многих качеств настоящей монеты. У математической монеты нет цвета, размера, веса и достоинства. Монета с точки зрения теории вероятностей имеет только две стороны, одна из которых называется «орел», а другая —«решка». Монету бросают, и она падает одной из сторон вверх. Никакие другие свойства математической монете не присущи — прим. переводчика.

Частота повторения не соответствует утверждению Бет. «Орел» выпал с частотой три из четырех, но подбросить монету снова нельзя. Кажется, Бет права: вероятность выпадения «орла» при первом броске составляет 50%.

В то же самое время, Чарльз говорил о тенденции к выпадению «орла». Поскольку это симметричная монета, и «орел» и «решка» могут выпасть с одинаковой вероятностью. Кажется, Чарльз оказался прав заявив, что вероятность выпадения «орла» при первом броске составляет 75%. Степень уверенности имеет смысл в двух утверждениях — и Бет и Чарльз уверены в том, что выпал «орел».

Но давайте рассмотрим утверждение Дейва. С одной стороны, когда Дейв говорит, что вероятность выпадения «орла» равна 60%, он врет. Но с другой стороны, если Дейв действительно уверен, что вероятность выпадения «орла» составляет 60%, то он говорит правду, исходя из степени своей уверенности.

Некоторые философы считают, что подобные случаи поддерживают плюралистический подход, при котором учитывается существование самых разнообразных вероятностей. Я же считаю, что следует рассмотреть теорию вероятностей с четвертой точки зрения — уровня поддержки.

Здесь вероятности рассматриваются как совокупность доказательств между утверждениями.

Когда Бет говорит, что «орел» выпадет с вероятностью 50%, она подразумевает, что эта вероятность зависит от ранее полученной информации — например о том, что монета симметричная. Однако, вероятность меняется относительно другой информации. Когда Чарльз говорит, что «орел» выпадет с вероятностью 75%, он имеет в виду, что вероятность равносильна информации о том, что «орел» выпал три раза из четырех. Между тем, Дэйв говорит, что вероятность выпадения «решки» составляет 60% по отношению к той же информации, но поскольку мы знаем, что «орел» выпал три раза из четырех, Дэйв лжет.

Степень уверенности объединяет все три теории и помогает решить существующие проблемы. Она помогает зафиксировать связь между вероятностью и степенью уверенности не идентифицируя их — степень уверенности должна рационально ограничиваться уровнем поддержки. Причина, по которой я должен быть на 50% уверен в том, что выпадет «орел» (при условии, что все, что мне известно о монете — то, что она симметричная), заключается в качестве доказательств, подтверждающих эту гипотезу.

Точно так же, благодаря уровню поддержки, мы знаем, что «орел» выпадал с частотой повторения 75% (что делает выпадение «орла» вероятным на 75% при любом броске). Подобный подход фиксирует связь между частотой повторенияи вероятностью, но не означает, что частота повторения и вероятность — одно и то же. Вместо этого, вероятности могут быть связаны утверждениями о частоте повторения и конкретных людях.

Наконец, тенденция к выпадению «орла» свойственна уровню поддержки, что с одной стороны, говорит о физических свойствах монеты, а с другой о вероятности выпадения «орла» или «решки» — иными словами, данный подход определяет влияют ли физические свойства монеты на ее «поведение». В более широком смысле, причину и следствие связывает предрасположенность — например, описание строения атома и гипотезу о его распаде.

Поскольку все вышеизложенное делает вероятности самостоятельными структурами, наши четыре теории подскажут как определить принцип произведения вероятностей.

Абстрактный объект — объект, созданный какой-либо абстракцией или при посредстве какой-либо абстракции; когнитивно представленный объект познания, репрезентирующий те или иные сущностные аспекты, свойства, отношения вещей и явлений окружающего мира — прим. переводчика.

Скептик может сказать, что подбрасывать монетку легко. Представьте, что вы присяжный. Как определить вероятность совершения убийства подсудимым, чтобы понять существуют ли основания для сомнения в его невиновности?

Ответ: нужно больше думать. Во-первых, задать вопрос: существуют ли доказательства совершения преступления? Мы должны выяснить, насколько убедительны эти доказательства и подтверждают ли они гипотезу о виновности подсудимого. Возможно, наше внимание привлекут отпечатки пальцев на орудии убийства.

Затем следует спросить: можем ли мы математически рассчитать вероятности, чтобы в свете доказательств опровергнуть вероятность нашей гипотезы, заменив ее более приемлемой? Теперь нас интересует вероятность причины-следствия — обвиняемый совершил убийство (причина), его отпечатки пальцев обнаружили на орудии убийства (следствие). позволяет вычислить роль трех дополнительных вероятностей: априорной вероятности причины, вероятности следствия, вызванного этой причиной, и вероятности следствия без причины.

Так как это относится к любой имеющейся у нас информации, первая вероятность (причина) определена тем, что нам известно о мотивах и возможностях подсудимого. Мы можем разобраться с третьей вероятностью (следствие без причины), разбив вероятность невиновности подсудимого на другие возможные причины смерти жертвы; узнать какова вероятность каждой из них, а так же с какой вероятностью отпечатки пальцев подсудимого могут попасть на орудие убийства. В конечном итоге, мы определим вероятность того, что другие вероятности больше не «разбиваются».

Теперь мы можем вывести общие принципы для определения вероятностей, либо опереться на интуитивные суждения, как в случае с подбрасыванием монеты.

Рассуждения о преступниках, а не о монетах, вряд ли приведут к взаимодействию вероятностей. Но альтернативы нет. Просто собирая дополнительную информацию мы не разрешим разногласия об истинности той или иной гипотезы. Добиться прогресса можно только путем философского осмысления огромного количества вероятностей, имеющейся информации и того, насколько она поддерживает одну вероятность по сравнению с другой.

Источник