如何看待上海市被调侃为“爱丁堡”？ 第2页

根据计算，四等奖的中奖概率大约为 1 / 2303， 但在最近 300 期里，它中了 1 次四等奖，中奖率还高于平均值呢。

• （2）为什么有些彩民会觉得 “1，2，3，4……” 这样的号码不容易中奖？
  

用我自己创造的词语来说：他们被 “归类假象” 蒙蔽了。

什么叫 “归类假象” 呢？

就是看似有意义的归类，在我们所关心的维度下没有意义，反而对我们的判断造成了干扰。

就概率而言，似乎可以用一种很有意义的方式将所有情形进行归类，而看上去不同类别的发生概率差别很大，然而实际上，这个差别只是由于它们在总数上的差异造成的。从任何一个类别中抽取相同个数的例子，其发生的概率或期望并无任何不同。

就本题的来说，我们不难理解彩民们的想法：

他们不自觉地把彩票中奖号码归类成了 “有规律组” 和 “无规律组”。

以双色球为例：“有规律组”的情形可能包括： 7个数呈等差数列，7个数都小于10，7个数都是偶数，7个数包含了两个等比数列等等……其他的都为 “无规律组"。

彩民们研究了一下以往的中奖号码，发现过去好像极少开出”有规律组“ 的情形，所以他们认为：

• 【买无规律的号码组比买有规律的号码组中奖概率更大】
  

这个推论有道理吗？看起来好像很像回事呢。

但实际上，上面的那句话是不对的，正确的说法是：

• 【中奖结果是无规律的号码组比有规律的号码组概率更大】
  

这两句话有什么不同呢？简单地说，后者是 有规律组 和 无规律组的 等比例抽样，而前者是 有规律组 和 无规律组的 1：1 抽样，样本大小就不一样，概率分布又怎么会一样呢。

举个例子，假设有 100000 个号码组合，其中有规律的有 1000 组，无规律的有 99000 组。

假如彩票中心抽奖了 100 次，每次中奖 1 个号码组合

• 那平均来讲，只有 1 次是有规律组的， 99 次是无规律组的。无规律组的中奖结果占了 99%。
  

然而，对彩民来说，

中彩票的平均次数= 买彩票的次数 * 中奖号码属于这个分类的概率 * 买的彩票数在该分类中的比例

如果买了 100 次彩票，每次 1 注，

• 如果 100 次都是买有规律组，那他的平均中奖次数 E1= 100* (1/100) * (1/1000)=0.001
  
• 如果 100 次都是买无规律组，那他的平均中奖次数 E2= 100* (99/100) * (1/99000)=0.001
  

毫无差异。

以上的推导非常简单，连小学生都很容易理解吧？

但是在生活中，这种看似简单的 “归类假象” 可骗了不少人哦。

举个例子，这是一个古老的故事：

曾经有一个女子学院，有一天校长提议道，为了活跃学院的气氛，建议招一部分男生。董事会的成员坚决反对：千万不能这样，否则的话，一年后会有一半的女生退学的！
在最终的妥协下，校长决定，当年招收 1% 的男生做试验。
一年后，校长宣布：“招收男生的计划取得了圆满成功。诚然，学院的女生数量确实有所减少，但一年后她们在该届全体学生中的比例仅仅下降了 1 %”。

你发现问题在哪里了吗？

#

谢邀。这个问题很简单：如果知道各个号码的中奖概率一样，他们还会成为彩民吗？

***** ***** *****

上面这句话是调侃。如果要认真回答这个问题，得从两个方向回答：

• （1）“1，2，3，4……” 这样的号码买的人真的少吗？
  

以双色球（红球 33 选 6，蓝球 16 选 1）为例，在 2015-11-17 的开奖中，全国投注量为 323,653,256 元，即 161,826,628 注，而不同的投注数 共有 17,721,088 种，所以平均每种组合大概有 9 个人投注。那么， 1，2，3，4，5，6，7 这样的组合是否有 9 个人投注呢？ 还真的挺有可能呢。全国那么多人玩双色球，有 9 个人次投注了这个充满规律的号还真不奇怪。

所以，题主的命题看起来好像不太成立。

当然了，一定有很多人觉得觉得这个号绝无可能中奖，那么我们来看看近 300 期双色球的开奖情况：

根据计算，四等奖的中奖概率大约为 1 / 2303， 但在最近 300 期里，它中了 1 次四等奖，中奖率还高于平均值呢。

• （2）为什么有些彩民会觉得 “1，2，3，4……” 这样的号码不容易中奖？
  

用我自己创造的词语来说：他们被 “归类假象” 蒙蔽了。

什么叫 “归类假象” 呢？

就是看似有意义的归类，在我们所关心的维度下没有意义，反而对我们的判断造成了干扰。

就概率而言，似乎可以用一种很有意义的方式将所有情形进行归类，而看上去不同类别的发生概率差别很大，然而实际上，这个差别只是由于它们在总数上的差异造成的。从任何一个类别中抽取相同个数的例子，其发生的概率或期望并无任何不同。

就本题的来说，我们不难理解彩民们的想法：

他们不自觉地把彩票中奖号码归类成了 “有规律组” 和 “无规律组”。

以双色球为例：“有规律组”的情形可能包括： 7个数呈等差数列，7个数都小于10，7个数都是偶数，7个数包含了两个等比数列等等……其他的都为 “无规律组"。

彩民们研究了一下以往的中奖号码，发现过去好像极少开出”有规律组“ 的情形，所以他们认为：

• 【买无规律的号码组比买有规律的号码组中奖概率更大】
  

这个推论有道理吗？看起来好像很像回事呢。

但实际上，上面的那句话是不对的，正确的说法是：

• 【中奖结果是无规律的号码组比有规律的号码组概率更大】
  

这两句话有什么不同呢？简单地说，后者是 有规律组 和 无规律组的 等比例抽样，而前者是 有规律组 和 无规律组的 1：1 抽样，样本大小就不一样，概率分布又怎么会一样呢。

举个例子，假设有 100000 个号码组合，其中有规律的有 1000 组，无规律的有 99000 组。

假如彩票中心抽奖了 100 次，每次中奖 1 个号码组合

• 那平均来讲，只有 1 次是有规律组的， 99 次是无规律组的。无规律组的中奖结果占了 99%。
  

然而，对彩民来说，

中彩票的平均次数= 买彩票的次数 * 中奖号码属于这个分类的概率 * 买的彩票数在该分类中的比例

如果买了 100 次彩票，每次 1 注，

• 如果 100 次都是买有规律组，那他的平均中奖次数 E1= 100* (1/100) * (1/1000)=0.001
  
• 如果 100 次都是买无规律组，那他的平均中奖次数 E2= 100* (99/100) * (1/99000)=0.001
  

毫无差异。

以上的推导非常简单，连小学生都很容易理解吧？

但是在生活中，这种看似简单的 “归类假象” 可骗了不少人哦。

举个例子，这是一个古老的故事：

曾经有一个女子学院，有一天校长提议道，为了活跃学院的气氛，建议招一部分男生。董事会的成员坚决反对：千万不能这样，否则的话，一年后会有一半的女生退学的！
在最终的妥协下，校长决定，当年招收 1% 的男生做试验。
一年后，校长宣布：“招收男生的计划取得了圆满成功。诚然，学院的女生数量确实有所减少，但一年后她们在该届全体学生中的比例仅仅下降了 1 %”。

你发现问题在哪里了吗？

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  dabaodawei 网友的相关建议: 
      

谢邀。这个问题很简单：如果知道各个号码的中奖概率一样，他们还会成为彩民吗？

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上面这句话是调侃。如果要认真回答这个问题，得从两个方向回答：

• （1）“1，2，3，4……” 这样的号码买的人真的少吗？
  

以双色球（红球 33 选 6，蓝球 16 选 1）为例，在 2015-11-17 的开奖中，全国投注量为 323,653,256 元，即 161,826,628 注，而不同的投注数 共有 17,721,088 种，所以平均每种组合大概有 9 个人投注。那么， 1，2，3，4，5，6，7 这样的组合是否有 9 个人投注呢？ 还真的挺有可能呢。全国那么多人玩双色球，有 9 个人次投注了这个充满规律的号还真不奇怪。

所以，题主的命题看起来好像不太成立。

当然了，一定有很多人觉得觉得这个号绝无可能中奖，那么我们来看看近 300 期双色球的开奖情况：

根据计算，四等奖的中奖概率大约为 1 / 2303， 但在最近 300 期里，它中了 1 次四等奖，中奖率还高于平均值呢。

• （2）为什么有些彩民会觉得 “1，2，3，4……” 这样的号码不容易中奖？
  

用我自己创造的词语来说：他们被 “归类假象” 蒙蔽了。

什么叫 “归类假象” 呢？

就是看似有意义的归类，在我们所关心的维度下没有意义，反而对我们的判断造成了干扰。

就概率而言，似乎可以用一种很有意义的方式将所有情形进行归类，而看上去不同类别的发生概率差别很大，然而实际上，这个差别只是由于它们在总数上的差异造成的。从任何一个类别中抽取相同个数的例子，其发生的概率或期望并无任何不同。

就本题的来说，我们不难理解彩民们的想法：

他们不自觉地把彩票中奖号码归类成了 “有规律组” 和 “无规律组”。

以双色球为例：“有规律组”的情形可能包括： 7个数呈等差数列，7个数都小于10，7个数都是偶数，7个数包含了两个等比数列等等……其他的都为 “无规律组"。

彩民们研究了一下以往的中奖号码，发现过去好像极少开出”有规律组“ 的情形，所以他们认为：

• 【买无规律的号码组比买有规律的号码组中奖概率更大】
  

这个推论有道理吗？看起来好像很像回事呢。

但实际上，上面的那句话是不对的，正确的说法是：

• 【中奖结果是无规律的号码组比有规律的号码组概率更大】
  

这两句话有什么不同呢？简单地说，后者是 有规律组 和 无规律组的 等比例抽样，而前者是 有规律组 和 无规律组的 1：1 抽样，样本大小就不一样，概率分布又怎么会一样呢。

举个例子，假设有 100000 个号码组合，其中有规律的有 1000 组，无规律的有 99000 组。

假如彩票中心抽奖了 100 次，每次中奖 1 个号码组合

• 那平均来讲，只有 1 次是有规律组的， 99 次是无规律组的。无规律组的中奖结果占了 99%。
  

然而，对彩民来说，

中彩票的平均次数= 买彩票的次数 * 中奖号码属于这个分类的概率 * 买的彩票数在该分类中的比例

如果买了 100 次彩票，每次 1 注，

• 如果 100 次都是买有规律组，那他的平均中奖次数 E1= 100* (1/100) * (1/1000)=0.001
  
• 如果 100 次都是买无规律组，那他的平均中奖次数 E2= 100* (99/100) * (1/99000)=0.001
  

毫无差异。

以上的推导非常简单，连小学生都很容易理解吧？

但是在生活中，这种看似简单的 “归类假象” 可骗了不少人哦。

举个例子，这是一个古老的故事：

曾经有一个女子学院，有一天校长提议道，为了活跃学院的气氛，建议招一部分男生。董事会的成员坚决反对：千万不能这样，否则的话，一年后会有一半的女生退学的！
在最终的妥协下，校长决定，当年招收 1% 的男生做试验。
一年后，校长宣布：“招收男生的计划取得了圆满成功。诚然，学院的女生数量确实有所减少，但一年后她们在该届全体学生中的比例仅仅下降了 1 %”。

你发现问题在哪里了吗？

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