贝叶斯统计视角看所谓的“赌徒谬误”
透过贝叶斯统计，很多貌似“非理性”的感性判断其实是理性的、最典型的就是抛硬币概率，每次抛硬币正反面结果的数学概率虽然都是1/2，不管先前连续多少次同为正面或同为反面、就当作没有任何干扰因素，只有随机要么正面要么反面地两边概率同为1/2，但这种数学结果的计算及其注意力其实明显是违反贝叶斯统计的，我们都知道事实上连续抛多次硬币结果都是某一面的话、要么是作弊，如果不作弊、接下来的结果是反面的”概率”确实是大得多的，因为概率的结果反应表现在大量数据的总体分布概况上，从大量数据总体分布的概况来看，概率各为1/2的随机结果在短期内集中得到单侧同一结果、那么接下来势必需要相反一侧的结果的出现概率更高、大量数据的分布状态才能符合“各占1/2”的表现，数学上的抛弃硬币”各占1/2”的概率表现并不仅仅是表现在单次抛硬币、更表现在连续多次抛硬币的热力学统计平均的结果反应上，所以如果连续多次抛硬币的热力学统计平均的结果预期需要对单次抛硬币的绝对各占1/2的理论模型构成挑战，“理性”地以为随机连续抛硬币连续得到同一结果后下一次抛硬币正反面概率依然稳定为各占1/2的这种“理性”，其实是值得怀疑的，其推理视角所依据的定义域太狭窄，相反依据贝叶斯统计预计那种情况下接下来出现另一结果的“概率”更高的期待则总是符合事实验证。 这里的问题关键不在于贝叶斯统计否定抛硬币这种独立事件的正反面均为概率1/2，而在于“单个独立事件”和“大量独立事件”的概率是相同的，当大量独立事件的事件分布因为偶然而表现出概率不等于1/2的时候，预期接下来独立事件的事件分布呈相反形态，也就是抛出好多次正面之后，接下来一连串的大量抛硬币事件得出反面结果更多而不是正反面相等、就几乎是必然的、否则就破坏总体上各占1/2概率的形态了，只有极少可能性，是抛硬币连续抛出多次正面后，又在多次抛硬币事件中正反各占一半，然后再慢慢平均掉，而是局部的不平均很快就会被平均掉了。也就是说尽管抛硬币这种“独立事件”无记忆，大量相互独立的抛硬币事件的事件形态分布走势要求纠正接下来的多个相互独立的抛硬币事件的事件动态分布、令其统计平均上收敛于1/2的时候，”独立事件”在局部表现在形象上也不会那么独立的。 有些钻牛角尖的学者会说了“这是赌徒谬误、以为概率1:1的赌博游戏连续赌输了10次下1次就能赢”，但事实上呢现实中的赌徒的真正谬误基本上没有是因为对概率误读而...