问题设定
- 三扇门：一扇后面有汽车（奖品），两扇后面有山羊。
- 你随机选择一扇门（比如 1 号门）。
- 主持人（知道汽车在哪里）打开另一扇门，露出一只山羊（比如 3 号门）。
- 主持人问你：是否换到剩下的那扇门（2 号门）？
关键点
- 主持人 总是 会打开一扇有山羊的门，且不会打开你选的门。
- 主持人的行动不是随机的，而是根据你的选择和门后的情况刻意为之，这提供了额外信息。
概率分析
初始概率
- 你第一次选中了汽车（概率 1/3）
- 剩下的两扇门都是山羊。
- 主持人打开其中一扇山羊门。
- 如果你 换门，会换到另一扇山羊门 → 失败。
- 如果你 不换，保留原来的门 → 获胜。
- 你第一次选中山羊（概率 2/3）
- 剩下的两扇门中，一扇是汽车，一扇是山羊。
- 主持人 只能 打开剩下的那扇山羊门（因为不能打开你的门，也不能直接打开汽车门）。
- 如果你 换门，一定会换到剩下的那扇汽车门 → 获胜。
- 如果你 不换，保留原来的山羊门 → 失败。
总结策略结果
- 总是换门：
- 在情形 1（概率 1/3）中失败。
- 在情形 2（概率 2/3）中获胜。
→ 总体获胜概率 = 2/3。
- 总是不换门：
- 在情形 1（概率 1/3）中获胜。
- 在情形 2（概率 2/3）中失败。
→ 总体获胜概率 = 1/3。
直观理解
- 你第一次选中山羊的可能性更大（2/3），而如果一开始选中山羊，主持人“排除”另一扇山羊门后，剩下的那扇门一定是汽车。所以换门相当于把最初 2/3 的“错误选择”转化为胜利。
- 主持人的开门动作不是独立随机事件，而是依赖于你的初始选择，从而改变了剩余门的概率分布。
扩展思考
如果有 100 扇门，只有一扇有汽车：
- 你选一扇门，选中汽车的概率是 1/100。
- 主持人打开 98 扇山羊门（留下你选的门和另一扇关闭的门）。
- 此时，你最初的门有汽车的概率仍是 1/100，而剩下的那扇门有汽车的概率是 99/100。
- 显然应该换门。
常见误解纠正
误解：主持人开门后，剩下两扇门，汽车在每扇门后的概率都是 1/2。
纠正：这个推理忽略了主持人开门动作的 非随机性。主持人的选择提供了信息，使得概率并没有被“重新平均分配”。你最初的选择只有 1/3 的正确率，而剩下的门 collectively 有 2/3 的正确率，当主持人排除一个错误选项后，这 2/3 的概率就集中到了那扇未被打开也未被你选择的门上。
因此，换门是更优策略，将获胜概率从 1/3 提升到 2/3。
