輪盤數學 · 概念 · 10分鐘

賭徒謬誤

以為一個結果因為好耐冇出,所以「應該要出」嘅信念。

簡單講

開咗十次紅之後,開黑嘅概率仍然係18/37。轉輪冇記帳,亦唔欠任何人。

p(10次紅之後開黑)
48.65%
p(0次紅之後開黑)
48.65%
蒙地卡羅,1913年
26次黑
又叫
蒙地卡羅謬誤

謬誤

如果紅注紅買18個紅色號碼嘅一賠一注。法文:rouge。睇全文 →已經開咗十次,好多玩家會覺得黑注黑買18個黑色號碼嘅一賠一注。法文:noir。睇全文 →「應該要出」,就照落。另一啲覺得紅「好熱」,就落紅。兩種都係用一個已經完咗嘅序列,去推一轉未發生嘅結果。粒球設備球沿住球道、逆住轉子方向打出去嗰粒細球。現代嘅球係用仿象牙或者 Teflon 整,直徑18–21 mm。睇全文 →唔知道之前十轉係乜;啲格設備格轉子上面37個有號碼嘅格之一。又叫 slot、cup。睇全文 →同一個鐘之前一樣大;黑嘅概率數學概率一個結果出現嘅機會,由0到1或者0%到100%。一個號碼:1/37 = 2.70%。睇全文 →一如以往係18/37。

迷思:啲號碼「應該要出」

點解感覺係真

長遠嚟講,紅同黑嘅比例的確會各自收斂到18/37。大數定律數學大數定律試嘅次數越多,獨立結果嘅平均值就越收斂到期望值。睇全文 →保證咗呢點。但收斂係靠稀釋,唔係靠修正:再轉多1,000轉,多出嚟嗰十次紅喺比例入面只係四捨五入嘅誤差,唔係因為黑追返,而係因為樣本大咗。冇任何機制令黑更大機會,大數定律亦唔需要咁嘅機制。

10次紅之後,再轉N次公平轉預期紅次數預期黑次數紅嘅比例
N = 0100100%
N = 100≈ 58.6≈ 48.6≈ 55%
N = 1,000≈ 496≈ 486≈ 50.5%
N = 100,000≈ 48,660≈ 48,650≈ 50.005%
多出嘅十次紅永遠唔會消失。佢只係變得無關重要。

蒙地卡羅,1913年8月18日

Casino de Monte-Carlo 一張賭枱連開26次黑。由大約第十五次黑開始,玩家一窩蜂落紅,加倍再加倍,每一轉都覺得比上一轉「更穩陣」。賭場贏咗幾百萬法郎。由第一次黑計起,呢條長龍嘅概率係1.37億分之1,而佢遲早喺世界上某間賭場發生嘅概率,實際上就係一。所以賭徒謬誤又叫蒙地卡羅謬誤。

1913年嗰條長龍,喺謬誤眼中係點
黑 × 5

冇乜特別。每44次有一次。

黑 × 10

玩家開始留意。紅「應該要出」。

黑 × 15

賭枱圍滿人。每輸一次,落紅嘅注碼就加倍。

黑 × 20

有人輸咗身家。每多一次黑,紅就感覺更穩陣。

黑 × 26

長龍斷咗。賭場由一班同長龍對賭嘅人身上贏咗幾百萬法郎,而嗰條長龍根本唔會「知道」自己係長龍。

Casino de Monte-Carlo

手風順

因為某個顏色開緊長龍而跟住落,係同一個錯誤掉轉頭:預期長龍會繼續,而唔係會斷。心理學家叫佢做「手風順」迷思迷思手風順以為連贏幾次、或者連開同一個結果,會令佢更大機會再出。喺轉輪上面,呢個就係倒轉咗嘅賭徒謬誤。睇全文 →,源自 Gilovich、Vallone 同 Tversky 1985年一項研究,佢哋喺籃球射球入面搵連續入球,搵唔到超出運氣嘅長龍。2018年,Miller 同 Sanjurjo 證明咗嗰個檢驗本身有偏差:喺一段短紀錄入面,平均嚟講入波之後即刻再入嘅比例會低過球員整體命中率,所以一個完全冇手風順嘅球員睇落會有少少手風唔順。修正之後,同一批數據顯示有輕微嘅手風順。人可以熱身;轉輪冇狀態可言。有啲玩家同時信兩樣:長龍會繼續,直至「太長」先斷。喺公平轉輪上,每個版本嘅期望值數學期望值長遠嚟講,每一注嘅平均結果。每一種標準歐式注都係注碼嘅−1/37。睇全文 →都同掟銀仔揀顏色一樣:注碼嘅−2.70%。

輪盤出長龍嘅概率

喺真賭枱

Croson 同 Sundali(2005年)睇咗 Reno 一間大型賭場一張雙零號轉輪零號唯一一個綠色格,冇任何一賠一注、打注或者欄注包到佢;莊家優勢就係由佢嚟。又叫單零、0。睇全文 →賭枱18個鐘嘅保安錄影:139個玩家落咗24,131注。喺一賠一注注一賠一注紅/黑、單/雙、大/細。18個號碼,派彩1:1。睇全文 →上,跟短長龍同反長龍嘅玩家大約一半一半。同一結果連開五次之後,佢哋傾向反長龍;六次或以上之後,佢哋85%嘅注都落另一邊。同一批玩家對自己就有手風順嘅信念:號碼注贏咗之後,佢哋下一轉平均覆蓋13.6個號碼,輸咗之後就係9.2個。佢哋個轉輪冇任何偏差跡象,所以呢啲都冇改變佢哋任何人可以預期嘅結果。

賭場以外

喺做真正決定嘅地方,都見到同樣嘅拉力。Clotfelter 同 Cook(1993年)追蹤馬里蘭州嘅每日數字彩票:一個號碼一抽中,落喺佢身上嘅錢就大跌,要幾個月先回復,雖然抽獎冇記性。Chen、Moskowitz 同 Shue(2016年)喺專業人士身上都搵到。美國庇護案法官如果上一宗批准咗,拒絕下一宗嘅機會最多高3.3個百分點。棒球裁判判咗一個好球之後,再判好球嘅機會低1.5個百分點,喺接近邊界嘅球,差距仲係呢個數嘅兩倍以上。喺一個實地實驗入面,收固定費用嘅貸款主任,最多有9%嘅決定係咁樣掉轉咗。啲案件係隨機次序嚟,所以上一個決定對下一個乜都講唔到,正如上一轉對下一轉乜都講唔到。

裁判判接近邊界嘅球時,判咗一個好球之後,再判好球嘅機會低啲。

逆賭徒謬誤

哲學家 Ian Hacking(1987年)命名咗第三個版本。有人行入一間房,見到一對骰擲出雙六,就斷定佢哋一定已經擲咗好多次。每一擲出雙六嘅機會都一樣,無論係當晚第一擲定第一千擲,所以見到呢個場面,對遊戲玩咗幾耐乜都講唔到。喺輪盤,就係玩家行到一塊顯示八次紅嘅板前面,就認定張枱一定已經轉咗幾個鐘先整得出。普通嘅謬誤將過去讀落下一轉;呢個就將一個罕見場面讀落一段冇人見過嘅過去。

一個信咗佢嘅心理學家

呢個謬誤曾經有學者幫佢辯護。德國心理學家 Karl Marbe 睇咗四本每本有49,152個出生紀錄嘅登記冊,發現連續男仔或者連續女仔最長係17個,就斷定長龍比運氣容許嘅更罕見,所以一條長龍會令另一個結果更大機會。單靠運氣就話唔係:196,608個出生入面,17個或以上嘅長龍大約每五次有四次會出現。Marbe 搵到嘅正正係隨機序列應有嘅樣。Epstein(2013年)重述咗呢個個案;「輪盤出長龍嘅概率」嗰頁有輪盤版本。

Karl Marbe 喺出生登記冊入面搵連續男仔或者連續女仔嘅長龍。

謬誤唔適用嘅情況

如果轉輪物理上有偏差,過去嘅轉就有資訊,因為佢哋係關於啲格嘅證據,而唔係關於運氣。呢個係實驗室嘅題目,要喺同一個認得出嘅轉輪上有幾千轉先講得出嘢。喺一個唔知底細嘅轉輪上連開十次紅,偏差解釋遠比運氣解釋更冇可能。

樣本數

問題

呢個謬誤係咪只係關於輪盤?

唔係。佢適用於任何獨立重複嘅事件:骰、銀仔、彩票號碼。

如果我落黑落1,000轉,紅同黑唔會拉平咩?

比例會接近。你嘅結果仍然會係你落嘅注碼嘅大約−2.70%。

咁「平均定律」呢?

冇「平均定律」呢樣嘢。有嘅係大數定律,而佢係靠稀釋運作。

數學小謎題

自己試吓先。每個答案都摺埋咗,準備好先打開睇。

  1. 擲銀仔10次,出咗7次公3次字。擲1,000次,出咗517次公483次字。字係咪追返上嚟?

    睇答案

    答案 冇。差距由4擴大到34;只係比例接近咗一半一半。

    公同字嘅比例由7/3(大約2.33)跌到517/483(大約1.07)。呢個正正係大數定律數學大數定律試嘅次數越多,獨立結果嘅平均值就越收斂到期望值。睇全文 →嘅作用。

    兩者嘅差距由4擴大到34。公平嘅銀仔擲1,000次,差30左右好正常:一般嘅差距大約隨住擲嘅次數嘅平方根增加,而比例就趨向1。

    冇任何力量將字拉返嚟。早期公多出嚟嘅部分,係畀之後990次擲沖淡咗,而唔係修正返。

  2. 擲銀仔四次,只睇緊接住公之後嗰幾擲。入面有幾大比例都係公?16種可能嘅序列每種都計一次,再將呢啲比例攞平均。結果係咪50%?

    睇答案

    答案 唔係。結果係17/42,大約40.5%。咁睇落,公平嘅銀仔出咗公之後好似會轉冷。

    列出16種序列。其中TTTT同TTTH頭三擲都冇公,所以冇任何結果接喺公後面;剩低14種。

    每種序列都攞出公之後嗰幾擲,睇吓入面公佔幾多。HHHH係3次入面3次。HHHT係3次入面2次。HTHT係2次入面0次。14種序列逐種睇完:六種係0、四種係1/2、一種係2/3、三種係1(HHHH、THHH同TTHH)。

    將比例加埋:4 × 1/2 + 2/3 + 3 = 17/3。除14:17/42 ≈ 40.5%。

    冇任何一擲偏向字;次次都係50–50。偏差嚟自逐個序列平均:一個充滿公嘅序列有好多擲可以睇,但只係計一次,同得一次公嘅序列一樣。Miller同Sanjurjo(2018)指出,1985年嘅「手風順」研究就係咁樣量度籃球員,所以睇落唔比隨機更易連中嘅球員,實際上真係連中多少少。

漫畫小插曲

係稀釋,唔係修正。轉輪唔欠任何人。

係稀釋,唔係修正。轉輪唔欠任何人。

來源

  1. Feller, W. An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol. 1. Wiley,第3版,1968年。賭徒破產,第XIV章。
  2. Schwartz, D. G. Roll the Bones: The History of Gambling. Gotham,2006年。
  3. Ethier, S. N. The Doctrine of Chances: Probabilistic Aspects of Gambling. Springer,2010年。第13章,輪盤。
  4. Epstein, R. A. The Theory of Gambling and Statistical Logic, 2nd ed. Academic Press,2013年。
  5. Croson, R. & Sundali, J. “The gambler’s fallacy and the hot hand: empirical data from casinos.” Journal of Risk and Uncertainty 30(3),2005年。
  6. Chen, D. L., Moskowitz, T. J. & Shue, K. “Decision making under the gambler’s fallacy: evidence from asylum judges, loan officers, and baseball umpires.” Quarterly Journal of Economics 131(3),2016年;數字嚟自 NBER Working Paper 22026。
  7. Clotfelter, C. T. & Cook, P. J. “The ‘gambler’s fallacy’ in lottery play.” Management Science 39(12),1993年。
  8. Gilovich, T., Vallone, R. & Tversky, A. “The hot hand in basketball: on the misperception of random sequences.” Cognitive Psychology 17(3),1985年。
  9. Miller, J. B. & Sanjurjo, A. “Surprised by the hot hand fallacy? A truth in the law of small numbers.” Econometrica 86(6),2018年。
  10. Hacking, I. “The inverse gambler’s fallacy: the argument from design. The anthropic principle applied to Wheeler universes.” Mind 96(383),1987年。
2026-09-28審閱模型:歐式單零輪盤方法 ↗來源 ↗