4. ВЕРОЯТНОСТЬ. Парадоксы о случайном и ставках.

Теория вероятностей играет настолько важную роль в современной науке, что ей непременно будет отводиться все большее место в элементарных курсах математики. Многие (начиная еще с Цицерона) видят в теории вероятностей путеводную нить, которая позволяет постичь хаос повседневной жизни. С утра и до вечера мы живем, подсознательно заключая пари о вероятности исхода того или иного события, крупного или незначительного.

Если квантовую механику считать последним словом в физике, то в основе всех фундаментальных законов природы лежит случай.

В теории вероятностей чаще, чем в большинстве других областей математики, встречаются результаты, противоречащие интуиции, а против решений иных задач восстает здравый смысл.

Представьте себе, например, что вы вызвали лифт. Казалось бы, кабина с равной вероятностью может прийти и снизу, и сверху.

Как ни парадоксально, те, кто так считает, заблуждаются. Вы пришли в незнакомую вам семью, где растут четверо детей. Казалось бы, с наибольшей вероятностью можно ожидать, что у счастливых родителей два мальчика и две девочки. Но те, кто так думает, также заблуждаются.

Приводимые ниже простейшие понятия теории вероятностей помогут вам постичь, почему при одновременном бросании 3 игральных костей шансы на выигрыш ниже шансов на проигрыш и почему различные удивительные совпадения в действительности не так уж удивительны (о последних речь пойдет в следующей главе).

Парадоксы для этой главы я отбирал, следя за тем, чтобы их можно было легко понять и промоделировать с помощью таких доступных «подручных средств», как монеты или игральные карты. Каждый из собранных в главе парадоксов решается путем перебора всех возможных исходов даже в тех случаях, когда задача допускает более простое и изящное решение. Избранный мной более громоздкий подход позволяет глубже и основательнее разобраться в существе задачи.

Хотя в конечном счете все сводится к вероятности только одного типа, обычно принято различать вероятности трех основных типов.

1. Классическая, или априорная, вероятность. Все исходы испытания, или опыта, предполагаются равновероятными. Если испытание имеет n равновероятных исходов и нас интересует вероятность наступления k из них, образующих некоторое подмножество, то эта вероятность равна дроби k/n. Например, если вы бросаете игральную кость, изготовленную «честно», из однородного материала, то любая из шести граней выпадает равновероятно. С какой вероятностью выпадает четное число очков? Из 6 равновероятных исходов бросания игральной кости (выпадение 1, 2, 3, 4, 5 и 6 очков) четное число выпадает в 3 случаях (когда выпадает 2, 4 и 6 очков). Следовательно, вероятность выпадения при одном бросании четного числа очков равна 3/6 = 1/2

Иначе говоря, при одном бросании шансов за то, что выпадет четное число очков, ровно столько же, сколько за то, что выпадет нечетное число очков. Это честная игра (шансы на выигрыш и проигрыш равны).

2. Частота, или статистическая вероятность. Ее вводят, когда события априори неравновероятны. Лучшее, что можно сделать в таких случаях, — это многократно повторить или пронаблюдать интересующее нас событие и установить частоту различных исходов испытания. Например, если игральная кость каким-то образом утяжелена, но внешне не отличается от однородной, то вы бросаете ее несколько сот раз и по исходам бросаний заключаете, что вероятность выпадения, скажем, 6 очков составляет 7/10 вместо 1/6 для «честной» игральной кости.

3. Индуктивная вероятность. Под индуктивной вероятностью понимают меру правдоподобия, приписываемую ученым какой-нибудь закономерности или теории. Недостаточное знание явлений природы исключает введение классической вероятности, а эксперименты или наблюдения слишком редки и неопределенны для того, чтобы мы могли воспользоваться точными частотными оценками. Приведем пример индуктивной вероятности. Некий ученый, проанализировав все известные данные, пришел к заключению, что черные дыры скорее всего не существуют. Такого рода вероятностные оценки, неточные в силу самой своей природы, непрерывно изменяются по мере появления новых данных, подтверждающих или опровергающих исходную гипотезу.

Два последних парадокса в этой и в следующей главах затрагивают понятие индуктивной вероятности. Если вас заинтересуют парадоксы такого рода, то, прочитав о них побольше, вы погрузитесь в глубокие воды современной теории вероятностей и философии науки.

Ошибка игрока.

У Джонсов пятеро детей — все девочки.

М-с Джонс. Надеюсь, наш следующий ребенок не будет девочкой.

М-р Джонс. Дорогая, после того как у нас родилось пять девочек, наш следующий ребенок непременно будет мальчиком. Верно ли это?

Многие игроки думают, будто в рулетку можно выиграть, если, дождавшись длинной серии выпадений на красное, поставить на черное. Эффективна ли такая система?

Эдгар Аллан По считал, что если два очка выпадают два раза подряд, то при следующем бросании кости вероятность того, что выпадет два очка, меньше 1/6. Верно ли это?

Ответив утвердительно на любой из трех приведенных выше вопросов, вы попадете в ловушку, известную под названием «ошибка игрока». В каждом из трех случаев следующее событие полностью независимо от всех предыдущих событий.

Вероятность того, что у Джонсов шестой ребенок будет девочкой, такая же, как вероятность того, что первый ребенок у них девочка. Вероятность того, что при игре в рулетку следующее число будет красным, такая же, как вероятность того, что красным было любое из предыдущих чисел. Вероятность выпадения двух очков при очередном бросании игральной кости всегда равна 1/6.

Действительно, представьте себе, что мистер Джонс бросает вполне доброкачественную симметричную монету и она пять раз подряд падает вверх гербом. Шансов за то, что при очередном бросании она выпадет вверх гербом, столько же, сколько и прежде: пятьдесят на пятьдесят. Монета «не помнит», какой стороной она падала вверх в предыдущих бросаниях.

Если наступление события А каким-то образом влияет на наступление события В, то говорят, что событие В зависит от события А. Например, вероятность того, что, выходя завтра из дому, вы захватите с собой зонт, зависит от того, велика ли вероятность дождя назавтра (точнее, от того, как вы оцениваете эту вероятность). События, о которых обычно говорят, что они «не имеют ни малейшего отношения друг к другу», называются независимыми. Вероятность того, что, выходя завтра из дому, вы захватите с собой зонт, никак не зависит от вероятности того, что президенту США на завтрак подадут яйца всмятку.

Большинство людей с трудом верят, что «родственные узы», незримо связывающие, по их мнению, однотипные события, никак не сказываются на вероятности отдельного независимого события. Например, во время первой мировой войны солдаты на фронте во время артиллерийского обстрела предпочитали искать укрытие в свежих воронках от снарядов. Прятаться в старых воронках они считали рискованным, так как в них при очередном обстреле скорее может угодить новый снаряд. В свежей воронке солдаты какое-то время чувствовали себя в безопасности, так как считали совершенно невероятным, чтобы два снаряда попали подряд в одно и то же место.

Много лет назад рассказывали анекдот об одном человеке, которому приходилось много летать на самолетах. Панически боясь, как бы кто-нибудь из пассажиров не пронес тайком на борт самолета бомбу, этот человек имел обыкновение возить с собой в портфеле свою «собственную» бомбу, правда незаряженную. Вероятность того, что кто-то из пассажиров пронесет на борт одну бомбу, этот человек считал малой, а вероятность того, что на борту самолета одновременно находятся две бомбы, — ничтожно малой по сравнению с первой. Разумеется, вольно ему было возить с собой «собственную» бомбу: вероятность того, что кто-то другой пронесет бомбу на борт самолета, от этого ничуть не менялась, подобно тому как не меняется исход бросания одной монеты от того, что бросают другую монету.

При игре в рулетку наибольшей популярностью пользуется «система», известная под названием «система Д'Аламбера». В основе ее лежит все та же «ошибка игрока»: те, кто придерживается ее, совершенно упускают из виду, что независимые события независимы. Следуя системе Д'Аламбера, игрок делает ставку на красное или черное (или заключает пари с равными шансами на выигрыш и проигрыш), увеличивая ставку после каждого проигрыша и уменьшая после каждого выигрыша. Сторонники системы Д'Аламбера явно полагают, будто маленький шарик, брошенный на вращающееся колесо рулетки, каким-то образом «помнит», что помог им выиграть, и при следующем бросании менее охотно соглашается помочь им, уменьшая шансы на выигрыш. Если шарик приводит их к проигрышу, то из «сочувствия» при следующем бросании он охотнее идет на помощь проигравшему, повышая шансы на выигрыш.

То, что колесо рулетки каждый раз крутится независимо от всей предыстории, служит весьма простым доказательством невозможности разработать такую систему игры в рулетку, которая обеспечивала бы игроку преимущество перед игорным домом.

Слово «шансы» имеет два значения. Шансы на то, что брошенная не фальшивая монета упадет вверх «орлом» (или «решкой»), равные, или 1 к 1 (50 на 50 и т. д.). Стремясь извлечь прибыль, букмекер может принимать ставки на «орла» из расчета 4 к 5 (если вы поставите на «орла» 5 долларов и «орел» выпадает, то букмекер выплатит вам 4 доллара).

««Орел» идет 4 к 5», — заявляет букмекер, занижая истинные шансы на выигрыш. В своем «Полном руководстве по азартным играм» Джон Скарн характеризует подобную ситуацию следующим образом:

Если вы делаете ставку, которая ниже истинных шансов, а в любой организованной азартной игре дело обстоит именно так, то вы, по существу, уплачиваете оператору (банкомету, крупье и т. д.) определенный процент за право сделать ставку. Ваши шансы на выигрыш обладают, как сказали б и математики, «отрицательным математическим ожиданием». Придерживаясь любой системы, вы делаете серию ставок, каждая из которых обладает отрицательным математическим ожиданием. Но сколько бы минусов вы ни суммировали, вам никогда не удастся получить плюс…

В постскриптуме к детективному рассказу «Тайна Мари Роже» Эдгар Аллан По сетует на почти полную невозможность убедить обычного читателя в том, что «при игре в кости двукратное выпадение шестерки делает почти невероятным выпадение ее в третий раз и дает все основания поставить против этого любую сумму». Игральная кость, так же как и монета, колесо рулетки и другие «рандомизирующие» устройства, порождает серию независимых событий: на исход очередного бросания никак не влияет вся предыдущая серия бросаний.

Если вы склонны поверить в какую-нибудь из разновидностей ошибки игрока, испытайте ее «в деле»: сыграйте по системе, основанной на приглянувшемся вам варианте ошибки. Например, начните бросать монету, делая ставку 1 к 1 после того, как она выпадает 3 раза подряд вверх одной и той же стороной. Ставьте всегда на противоположную сторону. Иначе говоря, после серии из трех «орлов» ставьте на «решку», а после серии из трех «решек» ставьте на «орла». Сделав 50 ставок, вы обнаружите, что примерно в половине случаев проиграли (мы не утверждаем, что число проигрышей будет в точности равно 25, но оно заведомо будет близко к 25): вероятности выпадения «орла» и «решки», конечно же, равны.

Было у кошки четверо котят.

При подсчете вероятностей легко допустить ошибку. Перед вами супружеская чета — кот и кошка.

М-р Кэт. Дорогая, сколько котят родилось у нас на этот раз? М-с Кэт. Не видишь, что ли? Четверо. М-р Кэт. А сколько из них мальчики? М-с К э т. Трудно сказать. Пока я этого и сама не знаю. М-р Кэт. Мало вероятно, чтобы все четверо — были мальчиками. М-с Кэт. Мало вероятно, чтобы все четверо были девочками. М-р Кэт. Возможно, среди них только один мальчик. М-с Кэт. Возможно, среди них только одна девочка. М-р Кэт. К чему гадать? Обратимся лучше к теории вероятностей. Каждый котенок с вероятностью 1/2 либо мальчик, либо девочка. Следовательно, если у нас четверо котят, то наиболее вероятно, что среди них два мальчика и две девочки. Ты еще никак их не назвала, дорогая?

Правильно ли рассуждал м-р Кэт? Проверим его теорию. Пусть М означает «мальчик», а Д — «девочка». Выпишем все 16 возможных комбинаций.

Только в 2 из 16 случаев все четверо котят одного пола. Вероятность рождения 4 мальчиков или 4 девочек составляет поэтому 2/16 или 1/8. М-р Кэт был прав, считая такое событие маловероятным.

А какова вероятность рождения двух мальчиков и двух девочек?

М-р Кэт считал такую комбинацию наиболее вероятной. Два мальчика и две девочки рождаются в 6 случаях из 16. Вероятность такой комбинации равна 6/16 или 3/8, что больше, чем 1/8. Возможно, м-р Кэт прав.

Для того чтобы окончательно выяснить, прав ли м-р Кэт, нам осталось вычислить вероятность рождения трех мальчиков и одной девочки или трех девочек и одного мальчика. Они рождаются в 8 случаях из 16, поэтому комбинация 3: 1 встречается с вероятностью 8/16, или 1/2, то есть более вероятна, чем комбинация 2:2. Не ошиблись ли мы?

Если мы правильно вычислили все вероятности, то они в сумме должны составлять 1. Их сумма действительно равна 1. Следовательно, мы учли все возможные пропорции полов в группе из 4 котят.

М-р Кэт ошибался. С наибольшей вероятностью можно утверждать, что у него родились либо 3 сына и 1 дочь, либо 3 дочери и 1 сын.

Большинству людей кажется удивительным, что в семье с четырьмя детьми более вероятно встретить трех мальчиков и одну девочку или трех девочек и одного мальчика, чем двух мальчиков и двух девочек.

Тем не менее это действительно так, в чем нетрудно убедиться, рассматривая достаточно длинную серию бросаний 4 монет. Если вы запишете исход каждого бросания, то через 100 бросаний убедитесь, что примерно в 50 случаях 3 монеты выпадали одной стороной, а 1—другой и только в 33 случаях 2 монеты выпадали одной стороной и 2 монеты — другой стороной.

Возможно, вы захотите узнать вероятности различных пропорций между числом мальчиков и девочек в семьях с 5 и 6 детьми. Эти вероятности также можно вычислить, составляя подробные перечни всех возможных комбинаций, но такой подход слишком громоздкий. Более изящные и короткие способы вычисления интересующих вас вероятностей вы найдете в различных книгах по теории вероятностей.

Столь же расходится с интуицией и ответ аналогичной задачи о наиболее вероятном распределении 4 мастей во взятке при игре в бридж. С наименьшей вероятностью все 13 карт во взятке могут оказаться одной масти. (Шансы против того, что вам при раздаче достанутся 13 карт одной масти, составляют 158 753 389 899 к 1.) Но какое распределение мастей наиболее вероятно?

Даже искушенные игроки в бридж нередко отвечают, будто наиболее вероятно распределение 4, 3, 3, 3, но это не верно: наиболее вероятно распределение 4, 4, 3, 2. Взятка с таким распределением мастей встречается примерно с частотой 1:5, в то время как распределение 4, 3, 3, 3 встречается с частотой 1 к 9 или 10. Даже распределение 5, 3, 3, 2 встречается чаще — с частотой примерно 1:6.

Время от времени приходится слышать или даже читать о том, будто кому-то из любителей бриджа при раздаче досталось 13 карт одной масти. Шансы против такого события астрономически велики. Такого рода истории — либо розыгрыш, либо кто-то из игравших, желая подшутить над партнером, тайком подтасовал карты, либо раздающий, распечатав новую колоду карт, случайно дважды идеально перетасовал ее внахлест. При идеальном тасовании внахлест колоду делят точно пополам и, держа одну половину в правой, а другую в левой руке, сбрасывают поочередно по одной карте из каждой руки на стол так, чтобы они ложились внахлест. В только что распечатанных колодах карты подобраны по мастям. После двух идеальных тасований внахлест, сняв колоду любым образом, раздающий получит возможность раздать 4 взятки, в каждой из которых все карты будут одной масти.

Три карты.

Во многих азартных играх нельзя полагаться на интуицию, ибо последствия могут быть самыми неприятными. Вот, например, один нехитрый жульнический трюк с 3 картами и шляпой.

Взглянув в зеркало, вы легко поймете, как сделаны эти карты: одна карта с двух сторон выглядит как туз пик, другая с одной стороны выглядит как туз пик, а с другой — как туз бубен, и третья с двух сторон выглядит как туз бубен.

«Банкомет» кладет все три карты в шляпу, перемешивает их и предлагает вам вытянуть любую карту и положить на стол. Затем он заключает с вами пари (и вы, и он ставите поровну), что снизу эта карта выглядит так же, как сверху. Предположим, что сверху извлеченная вами карта выглядит как пик бубен.

Желая создать у вас впечатление, будто игра ведется честно, банкомет обращает ваше внимание на то, что ваша карта заведомо не может выглядеть с двух сторон как туз пик. Следовательно, вы вытащили из шляпы либо туза пик — туза бубен, либо туза бубен — туза бубен. У одной из этих карт на обороте изображен туз бубей, у другой — туз пик. И у вас, и у банкомета шансы на выигрыш (по словам банкомета) равны.

Но если игра честная, то почему ваши денежки так быстро перешли к банкомету? Да потому, что его рассуждения — сплошное надувательство. В действительности его шансы на выигрыш не 1:1, а 2:1!

Подвох в рассуждениях банкомета в том, что в действительности шествуют не две, а три равновероятные возможности. Извлеченная вами из шляпы карта могла быть тузом пик — тузом бубен, тузом бубен — тузом бубен (вверя стороной А) и тузом бубен — тузом бубен (вверх стороной В).

Низ совпадает с верхом в 2 случаях из 3. Следовательно, в длинной серии игр банкомет выигрывает 2 игры из каждых трех игр.

Эту карточную игру для демонстрационных целей придумал математик Уоррен Уивер, один из создателей теории информации. Он рассказал о ней в своей статье «Теория вероятностей», опубликованной в октябрьском номере журнала Scientific American за 1950 г.

Один из способов правильного подсчета шансов на выигрыш в игре Уоррена Уивера приведен выше.

А вот еще один. Масти на противоположных сторонах двух карт совпадают. Взяв наугад карту из шляпы, вы с вероятностью 2/3, то есть в 2 случаях из 3, выберете одну из этих карт (либо туза бубен — туза бубен, либо туза пик — туза пик). Следовательно, с вероятностью 2/3 картинка на нижней стороне карты совпадает с картинкой на ее верхней стороне.

Карточная игра Уоррена Уивера представляет собой вариант так называемого парадокса Бертрана с коробками. Французский математик Жозеф Бертран привел его в своей книге по теории вероятностей в 1889 г. Представим себе 3 коробки. В одной из них находятся 2 золотые монеты, в другой —2 серебряные монеты и в третьей — 1 золотая и 1 серебряная монеты. Выберем наугад 1 коробку. Ясно, что в ней с вероятностью 2/3 окажутся две одинаковые (либо золотые, либо серебряные) монеты.

Предположим, однако, что мы извлекли из выбранной нами коробки одну монету и та оказалась золотой. Это означает, что в выбранной нами коробке обе монеты не могут быть серебряными. Следовательно, в нашей коробке находятся либо 2 золотые монеты, либо 1 золотая и 1 серебряная монеты. Так как оба случая равновероятны, кажется, будто вероятность выбрать коробку с двумя одинаковыми монетами упала до 1/2. (Разумеется, все наши рассуждения остаются в силе и в том случае, если извлеченная из коробки монета оказалась серебряной.)

Могло ли на вероятности обнаружить в коробке две одинаковые монеты каким-то образом сказаться то, что мы вынули одну из монет и посмотрели, золотая она или серебряная? Ясно, что не могло.

А вот еще один парадокс, тесно связанный с парадоксом Бертрана. Предположим, что вы бросаете 3 монеты. С какой вероятностью выпадут 3 «орла» или 3 «решки»? Для того чтобы 3 монеты легли вверх «орлами» или «решками», по крайней мере 2 из них должны выпасть вверх «орлами» или «решками». Бросив третью монету, вы либо получите третий «орел» или третью «решку», либо 1 монета ляжет не так, как 2 остальные. Шансов на то, что третья монета выпадает вверх любой стороной, 50 на 50. Следовательно, имеется 50 шансов на 50 за то, что третья монета выпадает вверх той же стороной, как и 2 остальные. Следовательно, с вероятностью 1/2 вы получите 3 «орла» или 3 «решки».

В том, что приведенное выше рассуждение неверно, мы легко убедимся, выписав все возможные исходы бросания 3 монет (О — «орел», Р — решка»):

Как вы видите, 3 «орла» или 3 «решки» выпадают только в 2 случаях из 8. Следовательно, правильно подсчитанная вероятность этого события равна 2/8 = 1/4.

Рассмотрим еще один парадокс, также связанный с тем, что при подсчете вероятности принимаются во внимание не все возможные исходы. У мальчика 1 шарик, у девочки 2 шарика. Они катают шарики по направлению к вбитому в землю колышку. Выигрывает тот, чей шарик окажется ближе к колышку.

Предполагается, что мальчик и девочка одинаково искусны в игре, а расстояния измеряются достаточно точно, и ничьих быть не может. С какой вероятностью выиграет девочка?

Рассуждение 1. Девочка катает 2 шарика, мальчик — только 1 шарик. Следовательно, вероятность выиграть у девочки в 2 раза больше, чем у мальчика, то есть равна 2/3.

Рассуждение 2. Пусть А и В — шарики девочки, С — шарик мальчика. Могут представиться 4 случая.

1) И А, и В ближе к колышку, чем С.

2) Только А ближе к колышку, чем С.

3) Только В ближе к колышку, чем С.

4) С ближе к колышку, чем А и В.

В 3 случаях из 4 девочка выигрывает. Следовательно, вероятность того, что она выиграет, равна 3/4.

Какое из рассуждений правильно? Для того чтобы докопаться до истины, составим исчерпывающий перечень возможных исходов бросаний 3 шариков. В него войдут не 4, а 6 возможных случаев.

Если считать, что на первом месте стоит ближайший к колышку шарик, то равновероятны следующие расположения шариков:

В 4 случаях из 6 девочка выигрывает. Это подтверждает вывод, полученный с помощью первого рассуждения: девочка выигрывает с вероятностью 2/3.

Парадокс с лифтом.

Тем, кому приходится часто пользоваться лифтом, вероятно, доводилось не раз обращать внимание на один странный теоретико-вероятностный парадокс. Предположим, что лифты в этом здании ходят независимо и среднее время ожидания на каждом этаже одинаково.

Мистер Верх работает в конторе на одном из верхних этажей. Он очень удивлен.

М-р Верх. Поразительно! Первым всегда приходит лифт снизу. Я замечал это неоднократно. М-р Верх. Может быть, лифты собирают в подвале, а готовую продукцию отправляют с крыши здания на вертолетах?

Мисс Низ работает в конторе на одном из нижних этажей. Каждый день она в обеденный перерыв поднимается в ресторан, расположенный на верхнем этаже здания.

Мисс Низ также очень удивлена.

Мисс Низ. Ничего не понимаю! Стоит мне вызвать лифт, как он обычно приходит сверху! Мисс Низ. Должно быть, лифты доставляют вертолетами на крышу здания, а оттуда спускают на склад в подвале.

Загадка с лифтами решается просто. По вызову мистера Верха сверху могут прийти только лифты, находящиеся в зачерненном участке шахты. Длина этого участка мала по сравнению с длиной остальной, более светлой части шахты. Следовательно, вызванный им лифт с большей вероятностью придет снизу. Так же решается и загадка, мучившая мисс Низ.

Парадокс с лифтом впервые появился в книге математических задач на смекалку, выпущенной физиком Джорджем Гамовым и его другом Марвином Стерном. Объясняя парадокс с одним лифтом, Гамов и Стерн допустили небольшую ошибку. Они утверждали, что вероятности, «разумеется, останутся такими же», если лифтов будет два или больше.

Первым, кто понял, что это не так, был известный специалист по вычислительной математике из Стэнфордского университета Дональд Кнут. В статье «Задача Гамова — Стерна о лифте»[22] Кнут получил несколько неожиданный результат: с увеличением числа лифтов вероятность того, что на любом этаже (кроме первого и последнего) первым придет лифт снизу, стремится к 1/2, и вероятность того, что первым придет лифт сверху, также стремится к 1/2.

В действительности эта ситуация еще более парадоксальна, чем в первоначальном варианте задачи.

Результат Кнута означает, что если вы находитесь на одном из последних этажей и стоите перед дверями одного из лифтов, то с высокой вероятностью именно тот лифт, который вы ждете, придет снизу, рели же вы готовы сесть в любой лифт, который остановится на вашем этаже, то вероятность того, что первым придет лифт снизу, будет иной. При неограниченном увеличении числа лифтов эта вероятность стремится к 1/2. То же верно и относительно лифтов, приходящих по вызову на нижние этажи сверху.

Разумеется, мы предполагаем, что лифты ходят независимо, с постоянной скоростью и что среднее время ожидания одинаково для всех этажей. Если число лифтов невелико, то вероятности изменяются незначительно. Но если число лифтов достигает 20 или более, то вероятности для всех этажей, кроме первого и последнего, мало отличаются от 1/2.

Ревнивые девушки.

У одного парня были две знакомые девушки, и он никак не мог выбрать, с кем из них отправиться на свидание. Одна из девушек жила к востоку от того места, где жил он сам, другая — к западу.

Ежедневно парень в случайное время спускался на станцию метро и садился в первый попавшийся поезд.

Поезда в восточном и западном направлениях шли с интервалом в 10 мин.

Девушка, жившая к востоку от того места, где обитал наш сердцеед, сказала ему как-то раз на прощание.

Вести. Я так счастлива, милый, что ты навещаешь меня в среднем 9 дней из 10.

На следующий вечер девушка, жившая к западу от дома нашего героя, сердито упрекнула его.

Вести. Почему ты являешься ко мне в среднем только раз в десять дней?

Необъяснимое на первый взгляд предпочтение парня к поездам восточного направления напоминает парадокс с лифтами. Хотя поезда восточного и западного направлений идут с интервалами в 10 мин, расписание составлено так, что поезд западного направления прибывает и отправляется на 1 мин позже, чем ближайший поезд восточного направления.

Чтобы попасть на поезд, идущий на запад, парень должен ел на станции в течение одного из минутных интервалов, отмеченных на циферблате темными полосами.

Чтобы попасть на поезд, идущий на восток, он должен прибыть на станцию в течение любого из девятиминутных интервалов, заключенных между темными полосами.

Вероятность поехать на запад составляет 1/10, вероятность отправиться на восток составляет 9/10.

В этом парадоксе время ожидания между поездами задано расписанием. В последовательности случайных событий «среднее время ожидания» между событиями мы получим, просуммировав времена ожидания и разделив полученную сумму на n. Например, среднее время ожидания для поезда, идущего на восток, в нашем рассказе составляет 41/2 мин, а среднее время ожидания для поезда, идущего на запад, — всего 1/2 мин.

С временами ожидания связаны и многие другие парадоксы. Возможно, вам понравится следующий.

Если вы бросаете монету, то среднее время ожидания «орла» (или «решки») равно 2 бросаниям. Это означает, что, взяв перечень исходов длинной серии бросаний монеты и подсчитав времена ожидания, отделяющие выпадение одного «орла» от выпадения следующего «орла», вы получите среднее «расстояние» между «орлами», равное 2 бросаниям (если серия начинается не с «орла», то длина серии «решек» до выпадения первого «орла» в расчет не принимается).

Предположим, что на длинном листе бумаги сверху вниз выписаны исходы длинной серии бросаний монеты. Выберите наугад зазор между двумя последовательными бросаниями (например, зажмурьте глаза и проведите по листу горизонтальную черту). Найдите ближайший к проведенной черте «орел» сверху и снизу и подсчитайте число испытаний, отделяющих один «орел» от другого. Повторите эту операцию многократно. Чему будет равно среднее расстояние между «орлами»?

Интуитивно кажется, что «орлы» должны быть в среднем разделены двумя бросаниями. В действительности в среднем их разделяют три бросания.

Причина та же, по которой любвеобильный парень обычно садился в поезд, идущий на восток. Одни серии испытаний между последовательными «орлами» короткие, другие — длинные. Случайно проведенная линия аналогична случайному выбору момента прибытия парня на станцию. Попасть в более длинную серию вероятнее, чем в более короткую.

Приведем теперь простое доказательство того, что три испытания — действительно правильный ответ на вопрос задачи. Монеты «не помнят» исходов предыдущих бросаний, поэтому, где бы вы ни провели черту, среднее время ожидания до выпадения следующего «орла» должно быть равно 2 бросаниям. То же соображение применимо и к среднему времени ожидания, если мы «обратим» всю серию испытаний и будем считать времена ожидания не вперед, а назад. Следовательно, «средняя длина свободного пробега» между «орлами» равна 2х2, то есть 4, если мы будем считать и те бросания, при которых выпали сами «орлы». А так как мы условились понимать под временем ожидания длину серии испытаний, включающую выпадение следующего «орла», но не включающую выпадение предыдущего «орла», то средняя длина свободного пробега равна 4–1 = 3 бросаниям.

Еще более поразительна аналогичная задача с колесом рулетки. В колесе имеются 38 гнезд с номерами, среди которых есть 0 и 00. Следовательно, среднее время ожидания для любого числа, например для 7, равно 38 запускам колеса. Но если вы возьмете запись длинной серии номеров, выпавших при игре в рулетку, и, проводя наугад черту, начнете подсчитывать среднюю «длину свободного пробега» между двумя последовательными семерками, то она окажется равной не 38, а (2 х 38) — 1 = 75.

Три скорлупки.

Зазывала. Подходите, не робейте. Если вы правильно угадаете, под какой скорлупкой горошина, я верну вам вдвое больше денег, чем вы поставите.

Поиграв немного, мистер Марк решил, что его шансы на выигрыш не превышают 1: 3.

Зазывала. Куда же вы? Хотите, сыграем по-свойски, как друзья? Вы выбираете одну скорлупку. Выбрали? Хорошо. Теперь я переворачиваю пустую скорлупку. Горошина должна быть под одной из двух остальных. Следовательно, ваши шансы на выигрыш возрастают вдвое.

Мистер Марк легко попался на удочку. Он не понял, что от переворачивания пустой скорлупки его шансы на выигрыш не изменяются.

Почему?

После того как мистер Марк выбрал скорлупку, по крайней мере одна из двух остальных скорлупок должна быть пустой. Поскольку зазывала знает, под какой скорлупкой лежит горошина, он всегда может перевернуть пустую скорлупку. Следовательно, из того, что перевернута пустая скорлупка, мистер Марк не извлекает для себя никакой полезной информации, которая позволила бы пересмотреть оценку вероятности «попадания в цель» (того, что горошина находится под выбранной им скорлупкой).

В том, что это действительно так, вы легко убедитесь, взяв туза пик и два туза красных (бубновой и червовой) мастей. Перетасовав карты, разложите их в ряд на столе вверх рубашкой. Попросите кого-нибудь выбрать одну из карт. Какова вероятность, что выбранная карта будет тузом пик? Ясно, что эта вероятность равна 1/3.

Предположим теперь, что вы заглянули в две карты, на которые не пал выбор вашего ассистента, и перевернули один из красных тузов вверх картинкой. Вы можете рассуждать следующим образом (именно так и рассуждал зазывала). Вверх рубашкой лежат только две карты. Туз пик с равной вероятностью может быть любой из них. Следовательно, вероятность того, что выбран именно туз пик, возросла до 1/2. В действительности же эта вероятность и после того, как вы перевернули красный туз вверх картинкой, осталась равной 1/3. Дело в том, что, заглянув в две оставшиеся невыбранными карты, вы всегда можете повернуть вверх картинкой именно красный туз; это ваше действие не несет никакой информации, которая могла бы повлиять на оценку вероятности угадывания туза пик.

Вы можете удивить своих друзей, показав им следующую разновидность игры в «три скорлупки».

Вместо того чтобы самому заглядывать в две оставшиеся невыбранными карты и узнавать, какая из них красный туз, попросите вашего ассистента (того, кто выбрал одну из карт) перевернуть одну из двух остальных карт вверх картинкой. Если перевернутая карта окажется тузом пик, то расклад объявляется недействительным и игра повторяется до тех пор, пока перевернутая карта не окажется одним из красных тузов. Увеличивает ли подобная процедура вероятность угадать туз пик?

Как ни странно, эта процедура увеличивает вероятность угадать туз пик до 1/2. В этом мы можем убедиться, рассмотрев простой случай. Перенумеруем карты слева направо числами 1, 2 и 3. Предположим, что ваш ассистент выбрал карту 2 и перевернул вверх картинкой карту 3, которая оказалась красным тузом.

Карты при этом могут быть разложены следующими 6 способами:

Если бы третья (перевернутая) карта оказалась тузом пик, то расклад был бы объявлен недействительным. Следовательно, комбинации 4 и 6 можно исключить из рассмотрения. В четырех остальных случаях (1, 2, 3 и 5) карта 2, выбранная ассистентом, дважды оказывается тузом пик. Следовательно, вероятность того, что карта 2 — туз пик, равна 2/4 = 1/2.

К аналогичному результату мы пришли бы независимо от того, какую карту выберет ассистент и какая из двух остальных карт, если ее перевернуть, окажется красным тузом. Вот если бы мистеру Марку разрешалось выбрать одну из оставшихся скорлупок и она при переворачивании оказалась бы пустой, то тогда его шансы на выигрыш действительно увеличились бы с 1/3 до 1/2.

Три игральные кости.

Если вам случится побывать на американской ярмарке, держитесь подальше от павильона, где всем желающим предлагают сыграть в «Чак-э-лак». Многие люди поддаются на уговоры зазывал, считая эту игру беспроигрышной.

Играют в «Чак-э-лак» следующим образом. В специальной клетке из проволоки находятся 3 игральные кости. Их встряхивают, переворачивая клетку. Игрок ставит на любое число от 1 до 6. Если названное число выпадет на одной кости, банкомет возвращает игроку ставку. Если названное число выпадет на двух или трех костях, игроку соответственно возвращают удвоенную или утроенную ставку.

Игроки часто рассуждают так.

М-р Марк. Если бы в клетке была только одна кость, названное мной число выпадало бы только 1 раз из 6. Если бы в клетке было две кости, то названное ло выпадало бы в 2 случаях из 6. А поскольку в клетке три игральные кости, то названное число должно выпадать в 3 случаях из 6. Шансы на выигрыш и на проигрыш равны! М-р Марк. Но мои шансы на выигрыш еще выше! Если я поставлю 1 доллар, например, на пятерку и пятерка выпадет на двух костях, то я выиграю 2 доллара. А если пятерка выпадет на трех костях, то я выиграю 3 доллара. Игра явно должна идти в мою пользу.

Если все посетители игорных домов думают так же, как и мистер Марк, то не приходится удивляться, что владельцы игорных домов становятся миллионерами!

Почему при игре «Чак-э-лак» игорный дом имеет значительно большие шансы на выигрыш, чем мистер Марк?

В «Чак-э-лак» играют во многих игорных домах в США и других странах. В Англии эта игра стала называться «Птичья клетка». Иногда в нее играют тремя костями, на гранях которых вместо точек по числу очков изображены туз бубен, туз треф, туз пик, туз червей, корона и якорь, в этом случае игру называют «Корона и якорь».

На ярмарках зазывалы обычно выкрикивают: «За один раз три выигрыша и три проигрыша!» У посетителей создается впечатление, что игра «Чак-э-лак» честная: ни одна из сторон не имеет преимущества перед другой стороной. Игра действительно была бы честной, если бы на костях всегда выпадало различное число очков. После каждого поворота клетки банкомет забирал бы 3 доллара у трех проигравших и выплачивал бы 3 даллара трем выигравшим (если на каждое число очков игроки ставят по 1 доллару).

К счастью для банкомета, одно и то же число очков часто выпадает на двух или трех костях. Если одно и то же число очков выпадает на двух костях, то банкомет забирает у проигравших 4 доллара и выплачивает выигравшим 3 доллара, извлекая прибыль в 1 доллар. Если одно и то же число очков выпадает на трех костях, то банкомет забирает у проигравших 5 долларов и выплачивает выигравшему 3 доллара, извлекая прибыль в 2 доллара. Итак, числа, выпадающие одновременно на двух и трех игральных костях, составляют истинную основу благосостояния игорного дома.

Вычислить прибыль, которую приносит игорному дому игра «Чак-э-лак», по формулам — дело довольно хитрое. Проще всего составить полный список всех 216 возможных исходов бросания 3 игральных костей и убедиться, что в 120 случаях на трех костях выпадает 134 различное число очков, в 90 случаях одно и то же число выпадает на двух костях и в 6 случаях — на трех костях. Предположим, что игорный дом провел серию из 216 партий в «Чак-э-лак», причем во всех 216 случаях исходы бросания трех костей были различными. В каждой партии 6 людей поставили по 1 доллару на каждое из 6 чисел. Следовательно, банкомет собрал ставок на общую сумму 210х6 = 1296 долларов. В тех случаях, когда на всех трех костях выпало различное число очков, он выплатил 120х6 = 720 долларов. В тех случаях, когда на двух костях выпало по одинаковому числу очков, банкомет выплатил 90х2 = 180 долларов тем, кто угадал число очков на третьей кости (неповторяющееся), и 90хЗ = 270 долларов тем, кто угадал число очков, выпавшее на двух костях. Наконец, в тех случаях, когда одно и то же число очков выпало на трех костях, банкомет выплатил 6хЧ = 24 доллара. Таким образом, всего банкомет выплатил 1194 доллара.

Прибыль игорного дома составила 102 доллара, или 102/1296 = 1,078…, то есть более 7,8 %. Это означает, что в длинной серии игр в среднем игрок теряет около 7,8 цента на каждый поставленный им доллар.

А каковы шансы на выигрыш при одном бросании?

Если кости выкрашены в различные цвета, например одна в красный, другая в зеленый, а третья в синий цвета, то 1 очко на красной кости при любом числе очков на двух остальных костях может выпасть 36 различными способами. В 30 случаях число очков на красной кости отлично от 1, на зеленой кости равно 1, на синей кости — любое. Наконец, в 25 случаях число очков на красной и на зеленой костях отлично от 1, а на синей равно 1. Следовательно, в 91 случае из 216 по крайней мере на одной кости выпадает 1 очко. Следовательно, вероятность выиграть, поставив на 1 очко, составляет 91/216, то есть значительно меньше 1/2. То же самое справедливо и относительно любого другого числа очков.

Удивительные попугаи.

У одной дамы было два попугая. Однажды гость спросил ее:

Гость. Один из попугаев самец? Хозяйка. Да.

Какова вероятность того, что оба попугая самцы? Эта вероятность равна 1/3.

Предположим, что гость спросил даму, указывая на клетку с темным попугаем:

Гость Это самец? Хозяйка. Да

На этот раз вероятность того, что оба попугая самцы повышается до 1/2. Странно! Почему вопрос, заданный о птице с темным оперением, так сильно сказывается на вероятности?

Парадокс легко решается, если выписать все возможные случаи.

Если гость знает, что один из попугаев самец, то возможны три случая. Только в одном из них оба попугая самцы Следовательно, вероятность того, что оба попугая самцы, составляет 1/3. (Мы предполагаем, что в каждой клетке с равной вероятностью может оказаться как самец, так и самка.)

Но если гость знает, что темный попугай самец, то возможны лишь 2 случая. Только в одном из них оба попугая самцы. Следовательно, вероятность того, что оба попугая самцы, составляет 1/2.

Задачу с попугаями можно промоделировать, попросив кого-нибудь бросить 2 монеты различного достоинства и высказать некоторые утверждения относительно исходов бросаний. Бросающий может избрать одну из нескольких процедур.

1. Если выпадут два «орла», заявить: „По крайней мере одна монета выпала вверх «орлом»". Если выпадут две «решки», заявить: „По крайней мере одна монета выпала вверх «решкой»". Если одна монета выпадет вверх «орлом», а другая — вверх «решкой», заявите «По крайней мере одна монета выпала вверх…» и дальше по своему усмотрению сказать либо «орлом», либо «решкой». Какова вероятность, что обе монеты выпали вверх той стороной, которую назвал бросающий?

Ответ: 1/2.

2. Бросающий монеты заранее предупреждает, что заявит: „По крайней мере одна монета выпала вверх «орлом»" только при условии, если это действительно так. Если ни одна монета не выпадет вверх «орлом», он промолчит и бросит монеты еще раз. Какова вероятность, что обе монеты выпали вверх «орлом»?

Ответ: 1/3. (На этот раз исход, когда обе монеты выпадают вверх «решками», исключается из рассмотрения, так как при таком исходе бросающий промолчит.)

3. Бросающий монеты заранее предупреждает, что объявит о том, какой стороной вверх выпадет монета меньшего достоинства, независимо от того, будет ли это «орел» или «решка». Какова вероятность того,» что обе монеты выпадут вверх одной и той же стороной?

Ответ: 1/2.

4. Бросающий монеты заранее предупреждает, что заявит: „По крайней мере одна монета выпала вверх «орлом»" только в том случае, если вверх «орлом» выпадет монета меньшего достоинства. Какова вероятность того, что обе монеты выпали вверх «орлами»?

Ответ: 1/2.

Иногда парадокс с попугаями излагают в форме, не позволяющей решить его однозначно. Представьте себе, вы встретили незнакомца, заявившего: «У меня двое детей. По крайней мере один мальчик», Какова вероятность, что у незнакомца два сына?

Эта задача поставлена неточно: вы остаетесь в неведении относительно обстоятельств, побудивших незнакомца сделать заявление. С такой же вероятностью он мог бы, например, сообщить вам: «По крайней мере одна девочка», выбрав наугад девочку или мальчика, если у него сын и дочь, или назвав пол одного из детей, если у него два сына или две дочери. При этих условиях вероятность того, что у незнакомца два сына, равна 1/2. Подобная ситуация соответствует первой из четырех перечисленных нами процедур.

В парадоксе с попугаями неоднозначность устраняется тем, что гость задает вопрос. Первый вопрос («По крайней мере один из попугаев самец?») соответствует второй из четырех приведенных выше процедур. Второй вопрос («Темный попугай самец?») соответствует четвертой процедуре.

С парадоксом о двух попугаях тесно связан еще более удивительный парадокс, известный под названием «парадокс второго туза». Предположим, что вы играете в бридж. Взглянув после раздачи в свои карты, вы заявляете: «У меня туз». Какова вероятность, что у вас есть второй туз?

Ответ: 5359/14498, что меньше 1/2.

Предположим теперь, что всех партнеров интересует какой-то определенный туз, например, туз пик. Игра продолжается до тех пор, пока после очередной раздачи карт вы не заявите: «Туз пик у меня». Какова вероятность того, что у вас есть второй туз?

Ответ: 11636/20825, что чуть больше 1/2! Почему выбор определенного туза так изменяет шансы?

Вычисление вероятностей для всей колоды громоздко и утомительно, но суть парадокса легко понять, если воспользоваться «мини-колодой» из четырех карт, например из туза пик, туза червей, двойки треф и валета бубен. (Упрощение задачи за счет уменьшения числа элементов рассматриваемого множества нередко позволяет легко разобраться в структуре проблемы.) Колоду из четырех карт перетасуем и раздадим двум игрокам.

Существует всего 6 равновероятных вариантов взяток (по 2 карты в каждой) — см. рисунок на стр. 139.

В 5 из 6 случаев игрок может заявить: «У меня туз», но второй туз у него будет лишь в одном случае из 5. Следовательно, вероятность того, что у игрока имеется второй туз, равна 1/5.

В трех случаях игрок может заявить: «У меня туз пик». Лишь в одном из этих трех случаев у него имеется второй туз. Следовательно, вероятность того, что у игрока есть второй туз, равна 1/3. Заметим, что партнеры должны заранее условиться, какой масти туз их интересует, а также о том, кто будет объявлять, если ему попадется избранный туз. Без этих оговорок задача может стать неопределенной.

Чей кошелек толще?

Профессор Смит однажды обедал вместе с двумя студентами-математиками.

Профессор Смит. Хотите сыграть в новую игру? Каждый из вас выкладывает кошелек на стол. Выигрывает тот, в чьем кошельке денег окажется меньше, и получает все деньги из другого кошелька. Джо. Если у меня денег больше, чем у Джилл, то она выиграет и мои деньги достанутся ей. Если же у нее денег больше, чем у меня, то выиграю я. Следовательно, я выиграю больше, чем могу потерять. Эта игра для меня выгоднее, чем для Джилл. Джилл. Если у меня больше денег, чем у Джо, то он выиграет и мои деньги достанутся ему. Если же у него денег больше, чем у меня, то выиграю я. Следовательно, я выиграю больше, чем могу проиграть. Эта игра для меня выгоднее, чем для Джо.

Может ли одна и та же игра «быть выгоднее» для каждого из двух партнеров? Ясно, что не может. Не возникает ли парадокс из-за того, что каждый игрок ошибочно полагает, будто его шансы на выигрыш и проигрыш равны?

Этот забавный парадокс заимствован из книги французского математика Мориса Крайчика «Математические развлечения». У Крайчика речь идет не о кошельках, а о галстуках:

Каждый из двух лиц утверждает, что его галстук красивее. Чтобы решить спор, они обращаются к третейскому судье. Победитель должен подарить побежденному сбой галстук в утешение. Каждый из спорщиков рассуждает следующим образом: «Я знаю, сколько стоит мой галстук. Я могу проиграть его, но могу и выиграть более красивый галстук, поэтому в этом споре преимущество на моей стороне». Как может в одной игре с двумя участниками преимущество быть на стороне каждого из них?

Игра, о которой поведал читателям Крайчик, честная, если мы с помощью некоторых дополнительных предположений четко и однозначно сформулируем правила игры. Так, если мы располагаем сведениями о том, что один из игроков имеет при себе меньшую сумму денег, чем другой, или имеет обыкновение носить дрянные галстуки, то игру нельзя будет считать честной. Но если мы не располагаем подобной информацией, то вполне допустимо предположить, что каждый из игроков имеет при себе некую случайную сумму денег — от нуля до некоторого максимального предела, например до 100 долларов Если, исходя из этого предположения, мы построим, как это сделано в книге Крайчика, матрицу платежей, то увидим, что игра «симметрична» и ни один из игроков не имеет преимущества.

К сожалению, это ничего не говорит нам о том, где именно в рассуждениях двух игроков кроется ошибка. Как мы ни бились, нам так и не удалось найти простое и удовлетворительное решение парадокса Крайчика. Книга Крайчика ничем не может нам помочь, а других работ, посвященных этой игре, насколько известно, не существует.

Принцип безразличия.

Есть ля жизнь на Титане, самом крупном из спутников Сатурна?

Если на подобные вопросы вы с равной вероятностью отвечаете как утвердительно, так и отрицательно, то это означает, что вы слепо следуете «принципу безразличия». Необдуманное применение этого принципа не раз заводило многих математиков, физиков и даже великих философов в тенета абсурда.

«Принцип недостаточного основания», который экономист Джон Мейнард Кейнс в своем «Трактате по теории вероятностей» переименовал в «принцип безразличия», можно сформулировать следующим образом: если у нас нет веских причин считать нечто истинным или ложным, то это «нечто» мы с равной вероятностью можем считать как истинным, так и ложным.

Принцип безразличия имеет долгую и славную историю. Его применяли в столь разных областях человеческого знания, как естествознание, этика, статистика, экономика, философия, психология. При неправильном применении этот принцип приводит к парадоксам и прямым логическим противоречиям. Французский астроном и математик Лаплас однажды, воспользовшись принципом безразличия, вычислил вероятность того, что завтра утром взойдет солнце, и получил 1826214:1!

Посмотрим, какие противоречия возникают, если воспользоваться принципом безразличия при ответах на вопросы о жизни на Титане. Какова вероятность того, что на Титане есть жизнь? Применив принцип безразличия, мы получим, что эта вероятность равна 1/2. Какова вероятность того, что на Титане нет простейших растений? И на этот вопрос принцип безразличия дает ответ: 1/2. Какова вероятность того, что на Титане нет простейших животных? Ответ снова гласит: 1/2. А какова вероятность того, что на Титане нет ни простейших растений, ни простейших животных? По законам теории вероятностей мы должны умножить 1/2 на 1/2 и получить 1/4. Следовательно, вероятность того, что на Титане есть какая-то жизнь, повысилась до 3/4 вопреки прежней оценке, равной 1/2.

В приведенном выше примере к абсурдным результатам принцип безразличия приводит в сочетании с некоторым дополнительным допущением. Мы молчаливо предполагали, что события, заведомо не являющиеся независимыми, независимы. В свете теории эволюции вероятность существования разума на Титане зависит от существования на нем низших форм жизни.

Приведем еще один поучительный пример неосторожного применения принципа безразличия — парадокс со спрятанным кубом. Предположим, что вам сообщили: «В кладовке спрятан куб с длиной ребра от 2 до 4 см». Поскольку у вас нет оснований предполагать, что длина ребра куба меньше или больше 3 см, вам лучше всего принять ее равной 3 см. А каков объем спрятанного куба? Он должен быть заключен в пределах от 23 = 8 до 43 = 64 см3. Поскольку у вас нет оснований считать, что объем куба меньше или больше 36 см3, вам лучше всего принять его равным 36 см3. Иначе говоря, по вашим лучшим оценкам, ребро куба имеет длину 3 см, а объем куба составляет 36 см3. Странный какой-то куб, вы не находите?

Иначе говоря, применив принцип безразличия к оценке длины ребра спрятанного куба, вы получаете куб с длиной ребра 3 см и с объемом 27 см3. Применив тот же принцип к оценке объема куба, вы получите куб объемом 36 см3 и длиной ребра, равной (36)1/3 примерно = 3,30 см.

Парадокс с кубом — хорошая модель для демонстрации того, с какими трудностями могут столкнуться физик или статистик, оценивая некую величину по ее максимуму и минимуму и считая, что истинное значение величины, вероятнее всего, лежит посредине между максимумом и минимумом.

Принцип безразличия на вполне законном основании применяется в теории вероятностей, но лишь в тех случаях, когда симметрия ситуации служит объективным основанием для принятия гипотезы о равенстве вероятностей. Например, монета геометрически симметрична: между аверсом и реверсом монеты вы можете провести плоскость симметрии. Монета физически симметрична: ее плотность постоянна по всему объему, иначе говоря, ни лицевая, ни оборотная сторона не имеет перевеса. Силы, действующие на подброшенную монету в воздухе — сила тяжести, давление воздуха и т. д., — симметричны: они не выделяют ни одну из сторон. Следовательно, мы можем с полным основанием считать, что вероятности выпадения «орла» и «решки» равны. Аналогичные соображения симметрии применимы и к шести граням кубической игральной кости, и к 38 ямкам на колесе рулетки.

В каждом из этих случаев обширные эксперименты, проводившиеся в игорных домах и казино, показали правильность и пределы применимости соображений симметрии. В тех случаях, когда симметрия заранее не известна и может даже не существовать, применение принципа безразличия нередко приводит к абсурдным результатам.

5. СТАТИСТИКА. Парадоксы о сериях, воронах и зелубом цвете.

Статистика, занимающаяся сбором, обработкой и анализом численной информации, приобретает все большее значение в сложном современном мире. На нас обрушиваются потоки информации — от сведений о состоянии экономики до оценок эффективности зубной пасты, и для того, чтобы разобраться в ворохе этих данных, необходимы хотя бы элементарные познания из области статистики. Без них современный человек не в состоянии принимать правильные решения. Трудно найти такую область науки, в которой статистика не играла бы жизненно важную роль, не говоря уже о неоценимых услугах, оказываемых статистикой таким областям человеческой деятельности, как страхование, здравоохранение, реклама и т. д.

Эту главу отнюдь не следует рассматривать как популярное введение в статистику. Прочитав ее, вы не усвоите даже ее элементарных основ. Перед вами выборка красочных парадоксов Буду рад, если, ознакомившись с ними, вы захотите узнать побольше об их математической подоплеке.

Открывается глава историей, в которой вводятся три фундаментальных понятия статистики: среднее, медиана и мода. За ней следуют несколько необычных примеров неправильного использования данных — великого искусства «лгать» с помощью статистики. Они должны насторожить вас и тем самым помочь вам избежать некоторых подводных камней, встречающихся на пути всякого, кому приходится пользоваться статистическими данными.

Всякого рода удивительные совпадения утрачивают свою таинственность в свете теории вероятностей и математической статистики. Взять хотя бы знаменитый парадокс с днями рождения. Среди случайно выбранной группы из 23 человек с вероятностью чуть большей, чем 1/2, найдутся по крайней мере двое людей, родившихся в один день и в один месяц! Если выбрать наугад группу из 40 человек, то вероятность совпадения возрастет до 9/10. Первая реакция на подобные столкновения — полное недоверие. Затем заядлые скептики подвергают сообщение эмпирической проверке либо путем опроса 40 знакомых, либо по 40 наугад выбранным фамилиям из биографического справочника. Третья стадия наступает, если вам захочется узнать, какая математика кроется за этим парадоксом, чтобы понять причины совпадений.

Именно в этом смысле собранные в этой главе парадоксы можно рассматривать как волшебные ступени, ведущие к серьезной математике.

В этой главе вы найдете описания нескольких карточных фокусов, в которых удивительные на первый взгляд совпадения находят естественное объяснение в рамках простых математических законов. Парадокс с выборами — одна из наиболее известных противоречащих интуиции теорем теории решений — нового раздела математики, занимающегося изучением методов принятия рациональных решений на основе статистической информации. История о Мери Лоунлихартс представляет собой беллетризованный вариант другого, не менее поразительного, но малоизвестного парадокса.

Завершается глава двумя парадоксами, которые обычно наиболее широко обсуждаются: парадоксом о вороне и парадоксом о странном свойстве быть «зелубым». Оба парадокса показывают, сколь важную роль играет статистика при оценке степени правдоподобия научных гипотез.

Обманчивое среднее.

Фирма «Гисмо продактс» владеет небольшой фабрикой по производству супергисмо.

В правление фирмы входят мистер Гисмо, его брат и 6 родственников. Рабочая сила состоит из 5 бригадиров и 10 рабочих. Дела на фабрике идут хорошо, и правление решило нанять еще одного рабочего.

Мистер Гисмо беседует с Сэмом, пришедшим справиться об условиях работы.

М-р Гисмо. Мы платим хорошо. Средний заработок — 600 долларов в неделю. За время обучения вы будете получать сначала по 150 долларов в неделю, но довольно быстро последует надбавка.

Проработав несколько дней на фабрике, Сэм пришел на прием к боссу.

Сэм. Вы обманули меня! Я опросил всех рабочих и оказалось, что никто из них не получает больше 200 долларов в неделю. Как может средний заработок достигать 600 долларов в неделю? М-р Гисмо. Успокойтесь, Сэм, никто вас не обманывал. Средний заработок на нашей фабрике действительно составляет 600 долларов в неделю. Сейчас я докажу вам это. М-р Гисмо: Взгляните, вот еженедельная ведомость. Я получаю 4800 долларов, мой брат 2000 долларов, каждый из 6 родственников по 500 долларов, каждый из 5 бригадиров по 400 долларов и каждый из 10 рабочих по 200 долларов. Всего в неделю мы выплачиваем 23 сотрудникам 13 800 долларов. Так? Сэм. Так-то так, средний заработок действительно составляет 600 долларов в неделю, но вы все равно меня обманули. М-р Гисмо. Друг мой, вы просто неверно меня поняли. Я мог бы перечислить всех сотрудников нашей фирмы, сообщить вам, кто сколько получает и затем сказать, что средний заработок составляет 400 долларов в неделю, но это был бы не средний заработок, а медиана. Сэм. А что такое 200 долларов в неделю? М-р Гисмо. 200 долларов в неделю— это так называемая мода, то есть заработок большинства сотрудников нашей фирмы. М-р Гисмо. Ваша беда в том, мой друг, что вы не знаете, чем отличается среднее от медианы и моды. Сэм. Отчего же? Теперь я отлично знаю это. Ищите себе других простачков!

Статистические утверждения могут быть весьма парадоксальными, а иногда даже вводить в заблуждение. История о фабрике мистера Гисмо показывает общий источник недоразумений — различие между средним, медианой и модой.

Слово «среднее» мы обычно понимаем как синоним «среднего арифметического». Среднее — ценный статистический показатель. Но если имеются большие выбросы, например суммы, еженедельно получаемые мистером Гисмо и его братом, то «средний» заработок может давать ложное представление об истинном положении дел.

Нетрудно привести и другие примеры того, как утверждения о «средних» способны вводить в заблуждение. Так, в заметке репортера одной из газет сообщалось о человеке, утонувшем в реке, глубина которой «в среднем» едва достигает полуметра. Создается впечатление, будто человек утонул на мелководье.

Печальное происшествие утрачивает всю загадочность после того, как вы узнаете, что человек утонул в одном из мест, где глубина превышает 3 м.

Некая корпорация сообщает, будто ее деятельность демократично контролируется общим собранием 143 держателей акций, так как на 50 держателей приходится 600 голосов, что составляет в среднем по 12 голосов па 1 держателя акций. Но если каждый из 45 держателей акций имеет лишь по 4 голоса, а 5 избранных имеют по 84 голоса, то среднее число голосов на одного держателя акций по-прежнему составляет 12 голосов, хотя пятерка избранных полностью заправляет всей деятельностью корпорации.

Еще один пример. Желая привлечь в город фирмы, занимающиеся розничной продажей товаров, торговая палата выступает в печати с заявлением о необычайно высоком среднем уровне доходов на душу населения.

Большинство людей, прочитав в газете это заявление, делают вывод, что жители города извлекают из своего рода деятельности большие доходы. Но если среди жителей города окажется лишь один миллиардер, то даже если все остальное население будет получать малые доходы, средний доход на душу населения по-прежнему останется высоким.

Иногда под «средним» понимают не среднее арифметическое, а медиану или моду, что приводит к еще большим недоразумениям. Если значения расположить в порядке возрастания или убывания, то медиана — это значение, стоящее в середине. Если число значений нечетно, то медиана — это значение, равноудаленное от концов такого упорядоченного списка. Если число значений четно, то за медиану обычно принимают среднее арифметическое двух значений, стоящих в середине.

Для Сэма медиана была бы полезнее, чем среднее арифметическое, но даже медиана дает искаженную картину истинного распределения доходов среди служащих фирмы. В действительности Сэму необходимо знать моду — значение, наиболее часто встречающееся в списке данных. На фабрике мистера Гисмо мода — это зарплата, выплачиваемая большему числу сотрудников, чем любая другая зарплата. Иногда моду называют «типичным случаем», так как она встречается чаще других. В нашем последнем примере «типичная» семья в городе (та, чьи доходы служат модой) может быть очень бедной, хотя средний доход горожан очень велик из-за небольшого числа весьма состоятельных жителей.

«Мать года».

В конце года жена Сэма получила особый приз от мэра города и почетный титул «матери года».

Местная газета поместила фотографию Сэма, его жены и 13 их детей.

Редактору очень понравился снимок. Он вызвал к себе фотографа.

Редактор. Отличная работа, Баском! Мне пришла в голову новая идея. Снимите-ка мне теперь семью, где бы число детей было средним по нашему городу.

Новое задание редактора оказалось невыполнимым. Почему? Да потому, что ни в одной семье число детей не совпадало со средним!

Среднее число детей было равно 21/2

Еще одно широко распространенное заблуждение, связанное со «средним», — убеждение, будто среднее непременно должно существовать. После того как из нашего рассказа в картинках вы узнали о том, что среднее число детей, приходящихся на одну семью, может быть равным 21/2, вам не составит труда привести другие примеры, в которых средняя величина не реализуется в действительности. Кто сумеет бросить игральную кость так, чтобы на ней выпало среднее число очков за длинную серию бросаний?

А вот еще несколько вопросов, которые помогут вам глубже понять различие между средним арифметическим, медианой и модой.

1. Предположим, что редактору пришло в голову поместить фотографию семьи, «типичной» в смысле моды. Всегда ли фотограф сумеет найти такую семью?

(Да, типичная семья в смысле моды существует.)

2. Могут ли существовать сразу несколько мод?

Например, могут ли быть одновременно образчиками моды семьи с двумя и с тремя детьми? (Да, если в городе проживает 1476 семей с двумя детьми, 1476 семей с тремя детьми, а число семей с одним ребенком или с четырьмя и более детьми меньше 1476, то в городе наиболее распространены семьи двух первых типов. Каждая из семей с двумя и с тремя детьми с полным основанием может быть названа модой.)

3. Удастся ли фоторепортеру выполнить задание, если редактору понадобится снимок семьи-медианы?

(В большинстве случаев удастся, но не всегда. Как мы уже упоминали, даже если в городе проживает четное число семей, но в двух средних семьях (в списке семей, расположенных в порядке возрастания или убывания числа детей) число детей будет различным; медиана не обязательно должна быть целым числом.)

Поспешные выводы.

Как показывает статистика, преобладающее большинство дорожно-транспортных происшествий приходится на долю машин, едущих с умеренной скоростью, и лишь незначительное число — на долю машин, мчащихся со скоростью свыше 150 км/ч. Означает ли это, что водить машину на больших скоростях безопаснее?

Нет, не означает. Статистические соотношения часто не имеют ничего общего с причинно-следственными связями. Большинство людей водят машины с умеренной скоростью, поэтому и большинство происшествий приходится на их долю.

Как показывает статистика, смертность от туберкулеза в штате Аризона выше, чем в других штатах. Означает ли это, что климат Аризоны благоприятствует развитию туберкулезной палочки?

Наоборот, климат Аризоны необычайно полезен для больных туберкулезом, и они тысячами стекаются в Аризону. Это, естественно, приводит к повышению здесь смертности от туберкулеза.

Как показало статистическое исследование, дети, носящие обувь больших размеров, более сильны в правописании, чем дети, носящие обувь малых размеров. Означает ли это, что размер обуви может служить показателем грамотности?

Нет, не означает. Исследование проводилось на группе детей, которые продолжают расти. Чем старше ребенок, тем больше у него размер обуви и тем грамотнее он пишет.

Три эпизода, рассказанные нами в «картинках», показывают, как важно не делать поспешных выводов о причине и следствии, когда речь идет о статистической закономерности. Вот еще несколько примеров.

1. Нередко приходится слышать, будто большинство дорожно-транспортных происшествий приходится на начальный отрезок пути, едва автомобилист успевает отъехать от дома. Означает ли это, что езда по скоростному шоссе за много километров от дома безопаснее, чем езда по родному городу?

Разумеется, не означает. Статистика просто отражает тот факт, что близкие поездки автомобилисту приходится совершать чаще, чем дальние.

2. Как показали исследования, в некоторых штатах наблюдается высокий процент людей, пьющих молоко, и высокий уровень смертности от рака. Означает ли это, что молоко вызывает рак?

Нет. В этих штатах высок процент людей пожилого возраста, а поскольку раковые заболевания обычно удел престарелых людей, более высокий уровень смертности от рака связан с тем, что старшая возрастная группа составляет значительную долю населения.

3. Как показали исследования, в некотором городе отмечено резкое увеличение количества смертей от сердечной недостаточности и потребления пива.

Может ли потребление пива увеличивать вероятность сердечного приступа? Нет, увеличение обоих показателей вызвано быстрым ростом численности населения этого города. Причиной повышения вероятности можно считать возросшее потребление кофе, жевательной резинки, увеличение доли населения, играющего в бридж, смотрящего многочасовые телепередачи и т. п.

4. Как показали исследования, в одном европейском городе отмечено резкое увеличение численности населения и аистов, гнездящихся в черте города.

Можно ли считать это подтверждением распространенного поверья, будто аисты приносят младенцев?

Нет, нельзя. Отмеченный параллелизм в росте численности населения и аистов обусловлен тем, что с увеличением числа зданий в городе появляется больше мест, пригодных для гнездовий аиста.

5. Как показало недавно проведенное исследование, большинство математиков были старшими сыновьями. Означает ли это, что существует большая вероятность обнаружить математические способности у старшего сына, чем у кого-нибудь из младших? Нет, статистика просто отражает тот удивительный факт, что большинство сыновей старшие.

В связи с последним примером вы можете провести несколько интересных опытов. Вспомните знакомых мужского пола. Проверьте, будет ли больше половины из них старшими сыновьями. Повторите тот же эксперимент со знакомыми женского пола. Какая доля из них будет старшими дочерьми?

Проведем мысленный эксперимент. Рассмотрим 100 двухдетных семей. Какая доля мальчиков (девочек) будет старшими сыновьями (дочерями)? (Ответ: 3/4.) Вычислите долю старших сыновей (дочерей) в 100 трехдетных семьях. (Ответ: 7/12.) Вряд ли нужно говорить о том, что в однодетных семьях единственный ребенок всегда старший.

Точная доля старших сыновей или дочерей изменяется в зависимости от числа детей в семьях, но всегда больше 1/2 и в большинстве случаев значительно больше 1/2.

Приведенных примеров достаточно, чтобы побудить вас к самостоятельному поиску других примеров статистических утверждений, которым неправильно приписывается несуществующая причинно-следственная связь. Богатым источником такого рода утверждений служит коммерческая реклама, в особенности передаваемая по телевидению.

Мир тесен.

Многие склонны думать, что всякого рода совпадения вызваны действием звезд и другими таинственными силами.

Предположим, например, что в салоне самолета разговорились два незнакомых прежде пассажира.

Джим. Так вы из Бостона! Моя добрая знакомая Люси Джонс работает в Бостоне адвокатом. Том. Подумать только, как тесен мир! Люси лучшая подруга моей жены!

Есть ли основания считать подобные совпадения маловероятными?

Статистики доказали, что таких оснований нет.

Многие очень удивляются, когда при встрече с незнакомым человеком (в особенности вдали от дома) обнаруживают, что у них есть общий знакомый. Группа социологов из Массачусетского технологического института под руководством Итиль де Сола Пул исследовала этот парадокс, который условно можно было бы назвать «Мир тесен». Они обнаружили, что если выбрать наугад двух жителей США, то каждый из них знает в среднем около 1000 людей. Это означает, что они знают друг друга с вероятностью около 1/100000.

Вероятность того, что у них есть общий знакомый, значительно больше и составляет примерно 1/100. Вероятность того, что они связаны между собой (как в диалоге, приведенном в подписи к нижнему рисунку) через цепочку из двух посредников, больше, чем 99/100!

Иначе говоря, если Браун и Смит — два выбранных наугад жителя США, то с вероятностью, почти равной единице, можно утверждать, что Браун знает кого-то, кто знает Смита.

Психолог Стенли Милгрэм подошел к решению парадокса «Мир тесен» с другой стороны: он отобрал наугад группу «отправителей». Каждому из отправителей Милгрэм вручил некий документ с просьбой передать его незнакомому «получателю», живущему в отдаленном штате. Получив документ, отправитель пересылал его по почте тому из своих близких знакомых, кто, по его мнению, с наибольшей вероятностью мог знать получателя. Знакомый в свою очередь пересылал документ своему знакомому и т. д., пока наконец документ не доходил до получателя. Милгрэм обнаружил, что число посредников между отправителем и получателем колебалось от 2 до 10 с медианой, равной 5. (На вопрос о том, сколько посредников понадобится для пересылки документа, люди обычно отвечали, что около 100.)

Исследование Милгрэма показало, сколь тесно связаны между собой люди сетью общих знакомых.

Поэтому нет ничего удивительного в том, что двое людей, впервые видящих друг друга, встретившись далеко от дома, обнаружили общего знакомого. Сеть общих знакомых позволяет объяснить и другие странные на первый взгляд статистические явления, например необычайную скорость, с которой распространяются слухи, сенсационные новости, конфиденциальная информация и анекдоты.

Под каким знаком зодиака вы родились?

Эти четверо людей встретились впервые. Разве не удивительно, что по крайней мере двое из них родились под одним знаком зодиака?

Возможно, совпадение покажется вам удивительным, но в действительности оно случается в 4 случаях из 10. Предположим, что каждый из четырех людей мог с равной вероятностью родиться под любым из 12 знаков зодиака. Какова вероятность того, что по крайней мере двое из четырех родились под одним знаком зодиака?

Рассмотрим задачу на модели — специально подготовленной колоде карт. Извлечем из колоды и отложим в сторону четырех королей. В колоде останется по 12 карт каждой из четырех мастей. Каждая масть соответствует одному из четырех людей, каждое значение карты — одному из знаков зодиака.

Извлечем наугад по одной карте каждой масти.

Какова вероятность, что значения по крайней мере двух карт будут совпадать? Найти эту вероятность означает найти вероятность того, что по крайней мере два из четырех незнакомых между собой людей родились под одним знаком зодиака.

Эту задачу проще всего решить, вычислив вероятность того, что значения любых двух карт не совпадают. Если вычисленную вероятность вычесть из единицы, то получится вероятность того, что значения по крайней мере двух карт совпадают, которую и требуется найти.

Если мы возьмем карты двух мастей, например червовой и пиковой, то вероятность того, что значения любых двух карт не совпадают, равна 11/12, так как существует лишь 1 шанс против 12, что какая-то карта червовой масти совпадает по значению с картой пиковой масти. Вероятность того, что трефовая карта отличается по значению от червовой и пиковой, равна 10/12, а вероятность того, что бубновая карта отличается по значению от червовой, пиковой и трефовой, равна 9/12. Произведение этих трех дробей дает нам вероятность того, что никакие две из четырех карт не совпадают. Она равна 55/96.

Вычитая ее из единицы, получаем 41/96. Следовательно, вероятность того, что по крайней мере двое из четырех незнакомых между собой людей родились под одним знаком зодиака, составляет около 4/10, то есть почти 1/2, поэтому совпадение знаков вряд ли можно считать столь удивительным.

Парадокс со знаками зодиака — вариант хорошо известного парадокса с днями рождения. Выберем наугад 23 человека. С вероятностью чуть больше 1/2, по крайней мере двое из них родились в один и тот же день одного и того же месяца. Вычисления аналогичны проделанным выше, только умножать на этот раз приходится 22 дроби:

Вероятность того, что по крайней мере 2 из 23 людей родились в один и тот же день одного и того же месяца, равна разности 1 минус произведение 22 дробей, или 0,5073…, то есть чуть больше 1/2. В правильности этого утверждения нетрудно убедится с помощью микрокалькулятора. Если число выбранных наугад людей больше 23, то вероятность совпадения дней рождения по крайней мере у двоих из них быстро возрастает. Так, если наугад выбрано 30 человек, то эта вероятность равна 7/10. Если же выбрано 100 человек, то шансы на совпадение повышаются примерно до 3 000000 против 1.

Предлагаем вам несколько вопросов для размышления.

1. Выбрано наугад n человек. Начиная с какого n вероятность того, что по крайней мере двое из них родились в одном месяце, больше 1/2? (Ответ: начиная с n = 5, когда вероятность совпадения месяца равна 89/144 примерно = 0,62.)

2. Выбрано наугад n человек. Начиная с какого n вероятность того, что по крайней мере двое из них родились в один день недели, больше 1/2? (Ответ: начиная с 4, когда вероятность совпадения дня недели равна 223/343 примерно = 0,65.)

3. Выбрано наугад n человек. Начиная с какого n вероятность того, что по крайней мере у одного из них день рождения совпадает с вашим? (Ответ: начиная с n = 253, а не с n = 183, как было бы в том случае, если бы у всех вабранных наугад людей дни рождения не совпадали.)

Скрытые закономерности в числе π

Цифры в десятичном разложении числа π кажутся расположенными в полном беспорядке, но что это?

Начиная с 710100-го знака после запятой в разложении π идут подряд 7 троек!

Цифры в десятичном разложении числа π не случайны в том смысле, что они не порождены датчиком случайных чисел, но «случайны» в том смысле, что расположены беспорядочно. Математики неоднократно подвергали десятичное разложение числа π всевозможным проверкам в надежде открыть какой-нибудь порядок в расположении цифр, но безуспешно. В этом смысле цифры в разложении числа π следуют одна за другой в таком же беспорядке, как цифры, получаемые при запуске десятиугольного волчка, который останавливается на одной из цифр от 0 до 9.

Вероятность встретить серию из семи троек в любом наугад выбранном месте десятичного разложения числа π очень мала: шансы не встретить ее составляют 9 999 995 против 1. То, что такая серия троек встречается среди первых 710106 знаков после запятой в десятичном разложении π, на первый взгляд кажется удивительным. Но если мы займемся поиском в том же разложении серий из идущих подряд семерок, то окажется, что они встречаются с большей вероятностью, чем серии из троек. Не менее удивительно, что с ненулевой вероятностью в десятичном разложении числа π можно встретить и такие серии, как 4444444, 8888888, 1212121, 1234567 или 7654321. Поскольку заранее не известно, какую именно закономерность мы ищем, какую-нибудь серию нам удастся найти с ненулевой вероятностью.

Единственное, от чего зависит успех, — наша изобретательность в поиске скрытых закономерностей.

Как некогда сказал Аристотель, невероятно то, что особенно вероятно.

Ясон и Солнце.

Этот человек выписал первые буквы английских названий месяцев: J — вместо January (январь), F — вместо February и т. д. Можно ли считать случайным совпадением, что первые буквы названий месяцев с июля по ноябрь сложились в имя похитителя золотого руна Ясона? (JASON)?

Перед вами первые буквы английских названий планет Солнечной системы, выписанные в том порядке, в каком располагаются планеты, считая от Солнца: М — Меркурий, V — Венера и т. д.

Можно ли считать еще одним случайным совпадением, что первые буквы названий планет от Сатурна до Нептуна сложились в слово SUN, что означает по-английски «Солнце»?

Эти два забавных совпадения как нельзя лучше подтверждают правильность высказывания Аристотеля. Доказать вероятность невероятного вы можете и с помощью волчка, позволяющего наугад выбирать буквы алфавита. Выбрав какое-нибудь трехбуквенное слово и поспорив с кем-нибудь на пари, что оно составится из трех идущих подряд букв, полученных в результате 100 последовательных запусков волчка, вы скорее всего проспорите. Но если вы поспорите на пари, что из 100 случайно выбранных букв три идущие подряд буквы образуют какое-нибудь слово, например дом, зуб, нос и т. д., то вы скорее всего выиграете.

Запуская волчок и записывая, на каких буквах он останавливается, вы сможете выяснить, долго ли ждать, пока не появится первое трехбуквенное слово. Попробуйте выяснить также, долго ли ждать появления четырех- или пятибуквенного слова. Поразительно, как часто в случайной последовательности букв возникают осмысленные слова!

Связывая получающиеся слова с текущими событиями, вы можете придать эксперименту ореол таинственности. Сочетание букв «Ева» напомнит о ком-то из знакомых, слово «Бах» — о недавнем концерте и т. д. В некоторых сочетаниях букв вы сможете распознать известные сокращения (ГУМ, ДЛТ, ТЮЗ), инициалы и т. д. Это поможет вам понять, как легко при желании усмотреть в этих сочетаниях букв проявление неких таинственных сил!

Эксперимент с буквами объясняет, почему в повседневной жизни так много замечательных совпадений. Всякий раз, когда случается совпадение и оно кажется сверхъестественным, то с точки зрения человека, сведущего в статистике, его отнюдь нельзя считать невероятным. Во множестве событий, происходящих за день, то или иное совпадение может произойти миллионами различных способов. Поскольку характер совпадения заранее не определен, оно не более удивительно и не менее вероятно, чем появление какой-то серии цифр в десятичном разложении числа π или какого-то осмысленного слова в случайной последовательности букв. Когда совпадение происходит, оно кажется слишком невероятным для того, чтобы быть случайным. При этом мы забываем о том, что на одно совпадение приходятся миллиарды возможных совпадений, которые могли бы произойти, но так и не произошли.

Странные скопления.

Совпадения случаются даже в колоде перетасованных карт. Например, почти всегда вы обнаружите скопление из шести-семи красных или черных карт.

Взглянув в телескоп, вы обнаружите скопление звезд. Горошины, брошенные на поверхность стола, рассыпаются не равномерно, а собираются в кучки. Старая поговорка гласит: «Беда не приходит одна».

Тенденция случайных событий «скапливаться» — явление хорошо известное, и его теории посвящены целые книги. Серия из семи троек в десятичном разложении числа π — лишь один из примеров случайного скопления. Если вы будете бросать монету или вращать колесо рулетки, записывая каждый раз исход бросания или выпавший номер и цвет, то без труда обнаружите, что аналогичные примеры довольно длинных серий встречаются с удивительной частотой.

Поразительный эксперимент по изучению скоплений был предложен инженером из Мичиганского университета А. Д. Муром. Свой эксперимент Мур назвал «нонпарельной мозаикой» (небольшие конфетки в виде разноцветных шариков, с которыми Мур проводил свой опыт, называются нонпарелями). Засыпьте в бутыль из прозрачного стекла поровну круглых бусин красного и зеленого цвета.

Встряхнув бутыль, перемешайте шарики. Если вы посмотрите на бутыль сбоку, то увидите не однородную смесь красных и зеленых бусин, как можно было бы ожидать, а красивую мозаику из довольно крупных скоплений красных бусин вперемежку с крупными скоплениями зеленых бусин. Скопления имеют неправильную форму. Образуемая скоплениями мозаика настолько неожиданна, что даже математики, когда впервые видят ее, считают, что одноцветные шарики слипаются вследствие какого-то электростатического эффекта. В действительности мозаику формирует случай. Узор из красных и зеленых пятен не более чем проявление случайного скапливания.

Если вам трудно в это поверить, попробуйте провести следующий простой эксперимент. На листе бумаги в клеточку начертите квадратную рамку размером 20 клеток на 20. Затем раскрасьте каждую клетку в красный или зеленый цвет, выбирая цвета в зависимости от исхода бросания монеты. Раскрасив все 400 клеток, вы увидите такую же мозаику из красных и зеленых скоплений, какая видна через стенки бутыли.

При образовании скоплений в игру нередко вступают нематематические факторы. Если за автомашинами, случайным образом распределенными на шоссе, вы будете наблюдать с вертолета, то увидите, что они распределяются вдоль шоссе неравномерно, образуя скопления. Реально наблюдаемое скопление сильнее случайного, поскольку водитель стремится не пропускать вперед машины, движущиеся примерно с той же скоростью, и прибавлять скорость на свободных участках дороги. «Пятнистость» в расположении городов на карте, дождливых дней в календаре, куртин клевера и других дикорастущих растений на лугу и т. д. обнаруживает более сильную тенденцию к скоплению, чем та, которая объясняется только игрой случая.

Поразительный карточный фокус.

Перед вами удивительный парадокс, связанный с теорией скопления. Разложите колоду карт так, чтобы карты черных и красных мастей чередовались.

Разделите колоду на равные части, убедившись при этом, что нижние карты в каждой половине различных цветов.

Перетасуйте колоду. Для этого, отогнув вверх углы каждой из частей колоды, отпускайте по одной карте поочередно из каждой части так, чтобы карты ложились внахлест, после чего подровняйте все карты, не тасуя.

Снимая по две карты сверху, вы обнаружите в каждой паре по одной красной и по одной черной карте, словно не вы своими собственными руками делили колоду на две части и не тасовали их внахлест!

Этот замечательный карточный фокус — пример того, как скрытая математическая структура, вступая в игру, порождает скопления, кажущиеся загадочными и непонятными. Фокусники называют положенный в его основу трюк принципом Гилбрейта в честь первооткрывателя — математика и большого любителя фокусов Нормана Гилбрейта, придумавшего его в 1958 г. С тех пор на основе принципа Гилбрейта фокусники-профессионалы изобрели не одну сотню хитроумнейших карточных фокусов.

Докажем по индукции, что принцип Гилбрейта действует безотказно. Итак, колода делится на две части. В одной части снизу оказывается черная карта, в другой — красная. После того как при тасовании внахлест на стол падает первая карта, в обеих частях колоды снизу оказываются карты одного цвета. Если первой на стол упала красная карта, то обе нижние карты черные. Если первой на стол упала черная карта, то обе нижние карты красные. Следовательно, независимо от того, какая из нижних карт упадет второй, поверх первой карты на столе непременно ляжет карта другого цвета. Итак, в первую пару карт на столе войдет одна красная и одна черная карта.

После того как на стол сброшены две первые карты, мы возвращаемся к исходной ситуации: снизу в одной части окажется черная карта, в другой — красная. Какая бы из них ни упала на стол, снизу двух частей снова будут две карты одного цвета, поэтому и во вторую пару на столе непременно войдет одна красная и одна черная карта, после чего все опять повторится сначала.

Если вы захотите показать кому-нибудь этот фокус, то сначала вам необходимо подготовить колоду так, чтобы черные и красные карты чередовались.

Попросите кого-нибудь из зрителей сдать на стол по одной карте примерно половину колоды (после того, как зритель положит на стол верхнюю карту, нижние карты в обеих частях колоды заведомо будут различного цвета), а затем, взяв одну часть колоды в правую, а другую в левую руку, сбросить карты по одной на стол так, чтобы они легли внахлест.

Держа «перетасованную» колоду под столом так, чтобы ее не видели ни зрители, ни вы сами, объявите зрителям, будто вы можете на ощупь определять 164 цвет карт, и «в доказательство» начните выкладывать на стол карты парами — по одной красной и одной черной. Для этого вам необходимо лишь каждый раз брать по две карты сверху.

Можно ли обобщить принцип Гилбрейта и положить более широкий вариант в основу новых карточных фокусов? Попробуем проделать следующую процедуру. Подготовим колоду так, чтобы карты шли четверками — по одной карте каждой масти, например в последовательности ПЧБТ, ПЧБТ, ПЧБТ и т. д. (П — пики, Ч — червы, Б — бубны, Т — трефы).

Снимая по одной карте сверху, сдайте примерно половину колоды (точное число сданных карт не имеет значения). При сдаче последовательность мастей автоматически изменяется на обратную. Взяв в правую руку одну часть колоды (например, сданные карты), а в левую — другую часть колоды, сбросьте карты по одной из каждой части на стол так, чтобы они легли внахлест. После этого начните снимать карты с верха перетасованной колоды четверками.

В каждой четверке непременно будет по одной карте каждой масти.

А вот еще один не менее эффективный фокус.

Разложите карты четырьмя сериями по 13 карт в каждой. Карты в серии независимо от масти расположите в следующем порядке: туз, двойка, тройка, четверка, пятерка, шестерка, семерка, восьмерка, девятка, десятка, валет, дама, король. Проделайте с колодой ту же процедуру, что и в предыдущем фокусе. Отсчитайте сверху четыре серии по 13 карт.

В каждой серии непременно будет по одной карте всех значений от туза до короля!

В заключение приведем еще одно обобщение принципа Гилбрейта. Возьмите две колоды и расположите в них карты в одной и той же последовательности. Положите одну колоду на другую и сдайте сверху столько карт, чтобы осталось около 52 листов. Перетасуйте обе части удвоенной колоды внахлест и разделите 104 карты на две строго равные части. Каждая половина окажется полной колодой!

Парадокс с выборами.

Предположим, что три кандидата— Абель, Берне и Кларк (А, В и С) — выставили свои кандидатуры на президентских выборах.

Как показали итоги выборов, 2/3 избирателей отдали предпочтение Абелю перед Бернсом и 2/3 избирателей отдали предпочтение Бернсу перед Кларком. Означает ли это, что большинство избирателей отдало предпочтение Абелю перед Кларком?

Не обязательно. Если голоса избирателей разделились так, как показано на рисунке слева, то возникла парадоксальная ситуация.

Предоставляем объяснить ее самим кандидатам.

М-р Абель. Две трети избирателей предпочли меня Бернсу. М-р Бернс. Две трети избирателей предпочли меня Кларку. М-р Кларк. Две трети избирателей предпочли меня Абелю!

Этот парадокс, известный еще в XVIII в., представляет собой пример нетранзитивных отношений, которые могут возникнуть при попарном выборе.

Понятие транзитивности применимо к таким отношениям, как «выше, чем» (х выше, чем у), «больше, чем», «меньше, чем», «раньше, чем», «тяжелее, чем».

Вообще, отношение R называется транзитивным, если из того, что истинны утверждения xRy и yRz следует, что истинно утверждение xRz.

Парадокс с выбором кажется столь неожиданным потому, что мы ошибочно полагаем, будто отношение «быть предпочтительнее, чем» всегда транзитивно.

Если кто-то отдает предпочтение А перед В (то есть для него А предпочтительнее, чем В), а В перед С, то естественно ожидать, что этот кто-то отдает предпочтение А перед С. Но как показывает парадокс, это верно далеко не во всех случаях. Большинство избирателей отдало предпочтение кандидату А перед кандидатом В, большинство избирателей отдало предпочтение кандидату В перед кандидатом С, и большинство избирателей отдало предпочтение кандидату С перед кандидатом А. Ситуация заведомо не транзитивная! Этот парадокс иногда называют парадоксом Эрроу в честь лауреата Нобелевской премии экономиста Эрроу, показавшего с помощью такого рода логических парадоксов принципиальную невозможность абсолютно демократической избирательной системы.

Парадокс может возникать также в любой ситуации, в которой требуется произвести выбор одной из трех альтернатив, попарно упорядоченных по трем свойствам. Предположим, что А, В и С — три претендента на руку и сердце одной и той же невесты.

Пусть строки некой матрицы 3хЗ содержат оценки, даваемые невестой каким-нибудь трем качествам кандидатов в женихи, например их уму, внешности и обеспеченности. Сравнивая оценки попарно, невеста может оказаться в довольно затруднительном положении, если выяснится (а такое легко может случиться), что кандидату А она отдает предпочтение перед В, В — перед С и С — перед А!

Последуем математику Полу Халмошу и будем считать, что А означает пирожки с абрикосовым вареньем, В — с вишневым и С — со сливовым. Предположим, что в буфете в продаже всегда есть пирожки с вареньем только двух сортов. Матрица показывает, как посетитель оценивает пирожки по вкусу, свежести и размерам. По вполне разумным мотивам посетитель может предпочесть пирожки с абрикосовым вареньем пирожкам с вишневым вареньем, пирожки с вишневым вареньем — пирожкам со сливовым вареньем и пирожки со сливовым вареньем — пирожкам с абрикосовым вареньем.

Более подробно парадоксы с нетранзитивными отношениями рассмотрены в моей статье (Scientific American, октябрь 1974), а также в статье «Выбор избирательной системы» Рихарда Ниемы и Уильяма Райкера (там же, июнь 1976) и Линн Стин об избирательных системах (там же, октябрь 1980).

Мисс Лоунлихартс.

Мисс Лоунлихартс по профессии статистик, ей надоело коротать вечера в одиночестве.

Мисс Лоунлихартс. Хорошо бы познакомиться с одиноким интеллигентным мужчиной. Говорят сейчас есть какие-то клубы встреч. Вступлю-ка я в один из них.

Мисс Лоунлихартс записалась сразу в два таких клуба. Однажды оба клуба проводили вечер в великолепном дворце «Парадокс».

Члены одного клуба встречались в Восточной комнате, члены другого— в Западной.

Мисс Лоунлихартс. Одним мужчинам нравится носить усы, другие предпочитают бриться. Одни остроумные, приятные собеседники, другие — страшные зануды и сухари. Я бы предпочла сегодня провести вечер с приятным собеседником. Следует ли мне остановить свой выбор на мужчине с усами?

Мисс Лоунлихартс провела статистическое исследование тех мужчин, которые должны были собраться в Восточной комнате. Оказалось, что среди приятных собеседников 5/11, или 35/77, составляют усатые, а 3/7, или 33/77, — гладко выбритые.

Мисс Лоунлихартс. Решено: в Восточной комнате я все внимание уделяю усатым.

Как показано аналогичное статистическое исследование, среди приятных собеседников, которые должны были собраться в Западной комнате, усатые составляли большинство — 34/126, приходившихся на долю гладко выбритых.

Мисс Лоунлихартс. Как все просто! И в Восточной, и в Западной комнате у меня больше шансов встретить приятного собеседника среди усатых мужчин.

К тому времени, когда мисс Лоунлихартс добралась до дворца «Парадокс», оба клуба встреч решили объединиться, и все перешли в Северную комнату.

Мисс Лоунлихартс. Как быть? Если в каждом клубе у меня больше шансов встретить интересного собеседника среди усатых мужчин, то и в объединенной группе он скорее всего окажется с усами. Впрочем, расчеты превыше всего. Подсчитаю-ка я шансы.

Результаты вычислений удивили мисс Лоунлихартс. Шансы встретить интересного собеседника среди усатых мужчин на объединенной встрече оказались ниже, чем среди гладко выбритых!

Мисс Лоунлихартс. Мне пришлось изменить тактику, но зато я была вознаграждена, хотя, признаться, до сих пор не пойму, почему так произошло.

Этот любопытный парадокс можно продемонстрировать на карточной модели. Пусть красные карты соответствуют приятным собеседникам, черные — унылым сухарям, крест, поставленный карандашом на рубашке карты, — усам, а отсутствие креста — гладко выбритому лицу.

Пометим крестами 5 красных и 6 черных карт.

Добавим к ним 3 красные и 4 черные карты без крестов на рубашках. Всего у нас наберется 18 карт.

Это мужчины, собравшиеся в Восточной комнате.

Перетасуйте 18 карт и разложите их на столе вверх рубашкой. Какую карту вам следует выбрать— с крестом или без креста на рубашке, если вы хотите с наибольшей вероятностью вытянуть красную карту? Нетрудно подсчитать, как это сделано на рисунках, что вероятность вытащить красную карту максимальна, если вы выберете карту, помеченную крестом.

Аналогичным образом постройте модель компании, собравшейся в Западной комнате. Пометьте крестами рубашки 6 красных и 3 черных карты. Добавьте к ним 9 красных и 5 черных карт, не помеченных крестом. Всего у вас наберется 23 карты. Перетасуйте их и разложите вверх рубашкой. Нетрудно доказать, что и в этом случае ваши шансы вытянуть красную карту максимальны, если вы выберете карту, помеченную крестом.

Объедините теперь обе группы карт в одну колоду из 41 карты. Перетасуйте ее и разложите карты вверх рубашкой. Трудно поверить, но, проделав все вычисления, вы обнаружите, что наибольший шанс вытащить красную карту будет у вас в том случае, если вы выберете карту, не помеченную крестом.

С подобными парадоксами статистики сталкиваются, например, при анализе действия лекарств. Обратимся снова к той же карточной модели. На этот раз карты будут изображать две группы пациентов, на которых испытывалось действие лекарственного препарата. Карты, помеченные крестом, пусть означают пациентов, получивших лекарство, карты, не помеченные крестом, — пациентов, получивших «плацебо», или «пустышку», — вещество, не оказывающее никакого действия на организм, красные карты — пациентов, состояние которых улучшилось от приема лекарства, черные — пациентов, состояние которых не улучшилось от приема лекарства. При анализе действия лекарства на каждую группу пациентов в отдельности мы пришли бы к заключению, что лекарство более благоприятно сказывается на состоянии пациента, чем «плацебо». При анализе действия того же лекарства на объединенную группу вывод был бы прямо противоположным: прием «плацебо» оказывает более благоприятное действие на состояние пациента, чем лекарство! Этот парадокс показывает, как трудно придумать схему испытаний, которая давала бы надежные статистические результаты.

Примером того же парадокса может служить подлинное происшествие, приключившееся в 1978 г. при анализе статистических данных о результатах приема в Калифорнийский университет в Беркли.

Исследователей интересовало, не отдается ли при вступительных экзаменах предпочтение юношам перед девушками. В тот год в университет было зачислено около 44 % абитуриентов и около 33 % абитуриенток.

Поскольку юноши и девушки были подготовлены примерно одинаково, казалось, что приемная комиссия не отличалась беспристрастием и отдавала явное предпочтение юношам. Но при попытке установить, на каком из факультетов девушки подвергались дискриминации, выяснилось, что на каждом из факультетов университета процент принятых абитуриенток был выше, чем процент принятых абитуриентов! Как это объяснить? Парадокс возник из-за того, что гораздо больший процент абитуриенток подали заявление на более трудные факультеты, где отсев был значительно больше. Если же сравнить абитуриентов и абитуриенток, поступавших на один и тот же факультет, то доля абитуриенток, успешно сдавших вступительные экзамены и зачисленных в университет, оказывалась выше доли абитуриентов. «Дискриминация» юношей превратилась в «дискриминацию» девушек, когда все данные по факультетам свели в единые данные по всему университету. Был ли Калифорнийский университет реабилитирован после того, как парадокс разрешился? По-видимому, был. А что, если какой-то женоненавистник придумал более трудные вопросы и задачи на вступительных экзаменах именно на те факультеты, на которые особенно охотно подавали заявления абитуриентки?

Вороны Гемпеля.

Этот знаменитый парадокс о черных воронах показывает, что мисс Лоунлихартс далеко не одинока и находится в хорошей компании.

Решить его пока оказалось не по силам даже лучшим современным логикам.

Если орнитологи наблюдали лишь трех-четырех черных ворон, то их вывод о том, что «все вороны черные», мягко говоря, не слишком подкреплен фактами. Иное дело, если орнитологи (и не только орнитологи) наблюдали миллионы черных ворон. В этом случае вывод о том, что все вороны черные, основательно подкреплен фактами.

Ворона. Кар, кар! Я не черная ворона. Пока меня никто не видел, никто не знает, что утверждение «Все вороны черные» ложно.

А как насчет желтой гусеницы? Можно ли считать, что она подтверждает утверждение «Все вороны черные»?

Чтобы ответить на этот вопрос, сформулируем исходное утверждение в иной, но логически эквивалентной форме; «Все, что не черно, неворона».

Ученый. Я обнаружил нечто нечерное — желтую гусеницу. Гусеница — явно не ворона, и ее можно рассматривать как пример, подкрепляющий правильность утверждения «Все, что не черно, неворона» и, следовательно, эквивалентного утверждения «Все вороны черные».

Нетрудно найти миллионы нечерных объектов, каждый из которых не является вороной. Можно ли рассматривать их как примеры, подкрепляющие правильность утверждения «Все вороны черные»?

По мнению изобретателя этого парадокса профессора Карла Гемпеля, рыжая корова увеличивает вероятность того, что все вороны черные. Другие философы придерживались иного мнения. А как по-вашему?

Парадокс Гемпеля — наиболее известный из открытых сравнительно недавно парадоксов, связанных с подтверждением истинности того или иного утверждения. «Заманчивая перспектива, открываемая перед нами возможностью решать орнитологические проблемы, не выходя под дождь, — замечает Нельсон Гудмен (см. следующий парадокс), — настолько заманчива, что не может не таить в себе какого-то подвоха».

Проблема состоит в том, чтобы указать, где именно скрыт подвох. По мнению самого Гемпеля, наблюдение нечерного объекта, не являющегося вороной, может рассматриваться как пример, подкрепляющий утверждение «Все вороны черные», но лишь в бесконечно малой мере. Предположим, что мы проверяем гипотезу о небольшом числе объектов, например о 10 игральных картах, разложенных на столе вверх рубашкой. Пусть наша гипотеза состоит в том, что все черные карты пики. Начнем переворачивать карты одну за другой вверх картинкой. Каждый раз, когда перевернутая карта окажется пиковой масти, мы получим пример, подкрепляющий нашу гипотезу.

Сформулируем ту же гипотезу несколько иначе: «Все карты непиковой масти красные». Ясно, что каждая перевернутая нами карта непиковой масти и к тому же красная подтверждает первоначальный вариант гипотезы. Действительно, если первая карта окажется пиковой масти и, следовательно, черной, а остальные 9 карт окажутся красными и непиковой масти, то наша гипотеза блестяще подтвердится.

Эта же процедура, применяемая к нечерным неворонам, считает Гемпель, кажется нам столь странной потому, что множество неворон на Земле неизмеримо больше множества ворон, поэтому нечерная неворона подтверждает нашу гипотезу лишь в пренебрежимо малой мере. Если мы, находясь у себя дома и заведомо зная, что никаких ворон у нас нет, оглядим свое жилище в поисках неворон, то не приходится удивлятся тому, что у нас дома не окажется ни одной нечерной вороны.

Тем не менее если мы, не располагая дополнительными сведениями об отсутствии в нашем доме всяких ворон, обнаружим нечерную неворону, то в теоретическом плане такая находка подтверждает гипотезу о том, что все вороны черные.

Противники Гемпеля ссылаются на то, что открытие, например, желтой гусеницы или рыжей коровы с тем же основанием можно рассматривать как пример, подтверждающий гипотезу «Все вороны белые».

Но как может один и тот же объект подтверждать правильность и гипотезы «Все вороны черные», и гипотезы «Все вороны белые»? Парадоксу Гемпеля посвящена обширная литература. Этот парадокс играет основную роль в дискуссии о подтверждении знания, которой посвящена статья Весли Солмона «Подтверждение» (Scientific American, май 1973).

«Зелубой» цвет Нельсона Гудмена.

Вот еще один знаменитый парадокс теории подтверждения, основанный на том, что многие предметы со временем изменяют свой цвет. Зеленые яблоки, созревая, становятся красными, волосы к старости седеют, серебро со временем чернеет.

Нельсон Гудмен называет предмет «зелубым», если тот удовлетворяет двум условиям: во-первых, остается зеленым до конца века и, во-вторых, становится голубым после 2000-го года.

Рассмотрим два различных высказывания: «Все изумруды зеленые» и «Все изумруды зелубые». Какое из них надежно?

Как ни странно, оба утверждения подкреплены одинаково надежно! Каждое когда-либо сделанное наблюдение изумруда может рассматриваться как пример, подкрепляющий оба утверждения, в то время как ни один контрпример не известен! Объяснить сколько-нибудь вразумительно, почему одно утверждение следует принять, а другое отвергнуть, не так-то просто.

Парадоксы Гемпеля и Гудмена показывают, как мало мы понимаем истинную роль, отводимую статистике в научном методе. Мы лишь знаем, что без статистических методов наука не могла бы продолжать извечный поиск законов, действующих в нашей загадочной Вселенной.