主流的科学方法 · 一 · 卡尔达诺公式

总结:概率论中的卡尔达诺思想

项目说明
背景分析赌博游戏中的个人决策,用数学理性分析“运气”
时间16世纪(著作于1663年出版)
核心思想/“公式”概率计算:P(事件) = 有利情况数 / 所有等可能情况总数
期望值: (收益1 × 概率1) + (收益2 × 概率2) + …
应用举例计算骰子点数概率、判断赌局是否公平、保险与彩票的定价基础

一、背景(概率论中的卡尔达诺)

在16世纪,赌博在欧洲非常流行,但人们对“运气”的理解完全基于迷信和经验。卡尔达诺本身是一位狂热的赌徒,但他同时也是杰出的数学家、医生。他试图用数学来理性地分析赌博游戏,从而获得优势。

核心问题:在一个掷骰子的游戏中,如何准确地计算出某个点数出现的可能性?赌注应该如何下才是“公平”的?

关键突破:在他死后才出版的著作《论赌博游戏》中,他首次提出了概率的基本概念,即所有可能结果中,有利于某个事件发生的结果数占总结果数的比例。这标志着人们开始用数学期望 的思想来量化不确定性。

二、时间

大约16世纪中叶:卡尔达诺在1560年代左右写成了《Liber de Ludo Aleae》(《论赌博游戏》)。

1663年:该书在其去世后近百年才得以出版。此时,费马和帕斯卡已经通过通信独立地建立了概率论的基础,但卡尔达诺的工作显示了他非凡的先见之明。

三、“公式”本身(概率计算的思想)

卡尔达诺并没有留下一个像“E=mc²”那样的单一万能公式。他的贡献在于计算概率的方法论。我们可以用一个核心例子来体现“卡尔达诺公式”的思想:

计算一个公平骰子掷出某个点数的概率。

公式思想:

    \[P(Event) = \frac{\text{Number of favorable outcomes}}{\text{Total number of equally likely outcomes}} \]

举例:计算掷一颗公平骰子得到点数为偶数的概率。

  1. 定义事件:事件A = {点数为偶数},即结果为 {2, 4, 6}。
  2. 计算有利情况数:事件A有 3 种方式发生。
  3. 计算所有可能情况总数:一颗骰子有 6 个面,总共有 6 种等可能的结果。
  4. 应用思想计算概率

    \[P(A) = \frac{3}{6} = \frac{1}{2}\]

所以,概率是50%。

另一个关键贡献:期望值


Cardano also touched upon the concept of “Expected Value,” which represents the long-term average gain.

    \[\text{Expected Value} = (\text{Gain} \times \text{Probability of Win}) + (\text{Loss} \times \text{Probability of Loss})\]

如果期望值为零,则游戏是“公平”的。

四、应用举例

举例1:赌注公平性判断

  • 情景:赌掷一枚硬币。你下注10元押正面。如果正面朝上,你赢走全部赌注(20元);如果反面朝上,你输掉自己的10元。这个赌局公平吗?
  • 分析
    • 赢的概率

          \[ P(win) = \frac{1}{2} \]

      ,赢的金额 = 20 – 10 = 10元(净收益)。
    • 输的概率

          \[P(lose) = \frac{1}{2} \]

      ,输的金额 = -10元(净收益)。
    • 计算期望值

          \[E = (10 \times \frac{1}{2}) + ((-10) \times \frac{1}{2}) = 5 - 5 = 0 \]

  • 结论:期望值为0,这是一个公平的赌局。卡尔达诺的思想让你能理性判断一个赌局是否“划算”,而不是凭感觉。

举例2:彩票/保险的定价
现代彩票和保险业的商业模式完全基于概率和期望值计算,这是卡尔达诺思想的直接延伸。

彩票:彩票的期望值远低于票价(否则彩票机构会亏损),这就是为什么长期买彩票必亏的原因。例如,一张2元的彩票,其期望回报可能只有0.8元。
保险:保险公司通过大量数据计算某类事件(如车祸)发生的概率,从而设定一个保费,使得保险公司的期望收益为正,而对于个人来说,支付少量保费来规避巨大风险是值得的。

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