TGViewer
Пикейный аналитик Пикейный аналитик @pique_analyst · 1.14K subscribers
Post #91 823
Самой сильной кости здесь не существует

На первый взгляд в задаче всё выглядит как вполне приличный рейтинг: кость A обыгрывает B, B обыгрывает C, а C — D. Причём каждая делает это с вероятностью 2/3. Остаётся только расставить кубики по местам, вручить A золотую медаль, отправить D в нижнюю часть турнирной таблицы и разойтись.

Но у нас есть контрпример. Возьмём знаменитые кости Эфрона. Их придумал Брэдли Эфрон (на фото) — американский статистик, много лет работавший в Стэнфорде и вошедший в историю прежде всего как создатель бутстрэпа, одного из важнейших методов современной вычислительной статистики. За вклад в теоретическую и прикладную статистику Эфрон получил Национальную медаль науки США.

На фоне таких достижений набор необычных кубиков выглядит почти математической шуткой. Но именно эта шутка удивительно наглядно показывает, почему попарные сравнения могут нас обманывать.

Кубики устроены так:

A: 0, 0, 4, 4, 4, 4
B: 3, 3, 3, 3, 3, 3
C: 2, 2, 2, 2, 6, 6
D: 1, 1, 1, 5, 5, 5


Начало полностью подтверждает нашу иерархию. На кости B всегда выпадает 3, а A показывает 4 в четырёх случаях из шести. Поэтому вероятность того, что A обыграет B, равна 2/3.

Дальше B обыгрывает C: тройка сильнее двойки, а двоек на кости C тоже четыре из шести. Снова 2/3.

С парой C и D расчёт немного интереснее. Если на C выпадает 6, она выигрывает при любом результате D. Если выпадает 2, она побеждает только единицу. Вероятность первого случая равна 2/6, второго — 4/6 × 3/6. В сумме снова получается 2/3.

Пока всё выглядит так, будто A действительно должна быть сильнейшей. Но теперь сравним D и A.

Половина граней D содержит пятёрку, которая побеждает любой результат A. На остальных гранях стоит единица: она проигрывает четвёрке, но выигрывает у нуля. Поэтому вероятность того, что D обыграет A, тоже равна 2/3.

Вместо аккуратной лестницы возникает кольцо:

A > B > C > D > A.

Каждая кость обыгрывает следующую с вероятностью 2/3 и с той же вероятностью проигрывает предыдущей. Сильнейшего кубика в наборе нет — есть только удачные и неудачные соперники. Попробуйте самостоятельно сравнить A с C и B с D, там тоже результат неинтуитивен.

Сама идея циклических сравнений старше костей Эфрона. Похожий эффект давно известен в теории голосования как парадокс Кондорсе: большинство может предпочитать A варианту B, B — варианту C, а C — варианту A. Набор Эфрона получил широкую известность после колонки Мартина Гарднера о нетранзитивных костях, опубликованной в Scientific American в 1970 году.

У этой конструкции есть ещё одна любопытная игровая особенность. Представим простую игру для двух участников. Перед ними лежат четыре кости Эфрона. Первый игрок выбирает любую из них, после чего второй, уже видя его выбор, берёт одну из оставшихся. Затем оба одновременно бросают свои кости, и побеждает тот, у кого выпало большее число.

Кажется, что преимущество должно быть у первого игрока: именно он может выбрать лучшую кость. На деле всё наоборот. Какую бы кость он ни взял, у второго всегда найдётся ответ, который выигрывает у неё с вероятностью 2/3.

@pique_analyst
  • 🔥 19
  • 👍 5
  • ❤ 3
More from @pique_analyst
  1. Sep 18, 2026Post #112
  2. Sep 16, 2026🤔 Парадокс двух аналитиков: одни данные, разный вывод Теория вероятностей и статистика ча…
  3. Sep 16, 2026Я тут задачку предложил для YandexForAnalytics,,не хотите тоже порешать?
  4. Sep 12, 2026Математики начали договариваться Пост о Навье—Стоксе закончился мыслью, что вместе с научн…
  5. Sep 11, 2026В прошлом посте были системы поверх foundation models: retrieval, инструменты, агенты, mem…
  6. Sep 9, 2026Можно ли доверить ИИ неопубликованную идею? История с решением задачи Навье—Стокса интерес…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →