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这是因为，在最初自己选择那1张彩票的时候，这张彩票为头奖的概率非常低；另一方面，头奖在主持人手中剩余的海量彩票之中的概率具有压倒性优势。
而现在，主持人手中所有不是头奖的彩票都被销毁了，因此可以推算出剩下的那1张彩票是头奖的可能性非常大。
如果按照这个理由来思考的话，那么因获得信息而发生概率变化的，其实并不是你选择的一方，而是你未选择的那一方。
乍一听似乎很有道理，但笔者顺着这个思路来解决蒙蒂霍尔问题时，却发现行不通。
这是因为，该案例可以理解为“将帘子的数量增加到极大值”
之后的模型，这与原本在三个帘子之中选择其一的问题是完全不同的类别。
当然，以上解释只是打比方而已，不能算是科学的讨论。
不过，这里提到的“概率”
本身就是主观性的概念，而基于传统科学依据的“正确答案”
根本就是不存在的。
这是因为，在你选出某1张彩票的时刻，它是不是头奖就已经是固定不变的事实了，后来发生变化的只是“你的主观推测值”
。
既然是主观的东西，那么答案自然不止一个了。
下面，我们用主观概率方面的代表性理论——贝叶斯推理，来探讨这个问题。
9-5通过贝叶斯推理推导出矛盾
下面，我们试着用贝叶斯推理来探讨一下这一类问题。
这几个案例具有共性，我们选择其中的蒙蒂霍尔问题来进行具体分析。
首先，设定类别和先验概率。
用A、B、C分别来表示“A帘后面藏着汽车”
、“B帘后面藏着汽车”
、“C帘后面藏着汽车”
这三种情况。
最终结果肯定是这三种情况之一，因此可以认为：共有三种可能性。
那么，可以将这三种情况先验概率均设为13，各自相等，如图表9-1所示。
图表9-1根据理由不充分原理得到的先验分布
现在的问题是，之后该如何设定条件概率。
在你选择了A帘的时刻，就必须对于主持人一会儿将打开B帘还是C帘的问题设定条件概率，设定的标准如下所示。
条件概率的设定
如果A帘后面藏有汽车的话，那么主持人打开B帘和C帘的概率各为12。
如果B帘后面藏有汽车的话，那么主持人打开C帘的概率为1。
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