Abbiamo visto che, in base alla speranza di vita, la nostra mente potrebbe farci credere (sbagliando) che un 82enne avrà, in media, 1 anno da vivere.

La statistica e la probabilità ci presentano numerose di queste situazioni.

Oggi parliamo del paradosso di Monty Hall.

1/n
Ipotizzate di partecipare ad un gioco a premi.

Di fronte a voi, tre porte.

Dietro ad una porta c'è un ingente premio in denaro.
Dietro alle altre due porte, nulla.

Il conduttore vi chiede di fare la vostra scelta.

2/n
Fate quindi la vostra scelta, indicando una porta.

Il conduttore, che sa dietro quale porta è il premio in denaro, apre una delle altre due porte e dietro di essa c'è nulla.

A questo punto il conduttore vi dà la possibilità, se lo volete, di modificare la vostra scelta.

3/n
Potete quindi o restare sulla vostra decisione, mantenendo la porta originaria, o modificarla, indicando l'altra porta ancora chiusa.

Che cosa vi conviene fare?
Restare sulla porta originaria o cambiarla?
Le vostre probabilità di vittoria cambiano se operate il cambio?

4/n
Ad una prima analisi potremo pensare che cambiare scelta non modificherebbe le probabilità di vittoria.

Anche un primo abbozzo di ragionamento, tirando in ballo i valori delle probabilità, sembrerebbe confermare questa ipotesi.

5/n
Inizialmente abbiamo 1/3 di probabilità di vincere.

Quando il conduttore toglie una delle porte perdenti, potremmo credere di avere 1/2 di probabilità di vincere.
E che cambiare o meno, a questo punto, sia ininfluente sulle chance di vittoria.

Giusto? No. Sbagliato

6/n
La risposta breve (apparentemente controintuitiva) è che sì, ci conviene cambiare scelta e indicare l'altra porta.

Vediamo perché.

Proviamo a spiegarlo analizzando gli scenari presenti al momento in cui possiamo cambiare la nostra decisione.

7/n
A) Avevamo scelto la porta vincente, quindi nell'altra porta c'è nulla.

B) Avevamo scelto una delle porte perdenti, quindi nell'altra porta c'é il denaro.

C) Avevamo scelto l'altra porta perdente, quindi nell'altra porta c'é il denaro.

8/n
Nei tre scenari precedenti, cambiare porterebbe le nostre probabilità di vittoria a 2/3 mentre restare sulla scelta originale ci darebbe 1/3 di probabilità di vincere (che è la probabilità che avevamo ad inizio gioco).

Cambiare è quindi statisticamente vincente.

9/n
Possiamo anche vederla in modo più stringato.

Cambiando la nostra decisione, ci rimettiamo solo nel caso in cui inizialmente avessimo scelto la porta vincente (1/3).

Se invece originariamente avessimo scelto il nulla (2/3), cambiare risulterebbe vantaggioso.

10/n
In pratica cambiare ribalterebbe le probabilità:
- inizialmente 1/3 di vittoria e 2/3 di sconfitta
- cambiando 2/3 di vittoria e 1/3 di sconfitta

Se non siete del tutto convinti, non stupitevi.
La nostra mente è in grado di fuorviarci più di quanto immaginiamo.

11/n
Una delle difficoltà più comuni deriva dal fatto che, intuitivamente, possiamo pensare che le scelte passate possano in qualche modo non avere rilevanza.

In sostanza ci poniamo in una condizione dove valutiamo solo il nuovo scenario e le probabilità relative ad esso.

12/n
Quando il conduttore, dopo aver aperto una porta con nulla, ci offre la scelta di cambiare, possiamo pensare di avere di fronte due porte e che quindi mantenere la scelta originaria o cambiarla sia indifferente: 1/2 di probabilità in entrambi i casi.

In realtà non è così.

13/n
Possiamo rendercene conto con un semplice ragionamento.

Ipotizziamo che il giocatore non cambi mai la propria scelta.

Le chance di vittoria sono originariamente di 1/3 e, chiaramente, non aumentano quando il conduttore gli offre una scelta che lui, forse, neanche ascolta.

14/n
Considerare il passato ininfluente ci porta a pensare che, al momento della possibilità di cambiare, parta un gioco nuovo con due porte e un premio.

Non è così. Il gioco continua e, se non operassimo il cambio, non sfrutteremmo la nuova informazione fornita dal conduttore.

15/n
Il passato non è sempre influente.

Se tiriamo una moneta ad esempio non ha rilevanza. Questo perché l'evento passato non modifica le probabilità che avvenga l'evento futuro.

Se esce testa un certo numero di volte, la probabilità che esca nel prossimo lancio è sempre 1/2.

16/n
Nel nostro caso invece il passato è rilevante visto che il conduttore toglie dal campo una scelta sicuramente perdente; la scelta rimanente, quindi, diventa più "appetibile" di quanto non fosse prima dello scarto.

17/n
Ad alto livello, questo tipo di approccio è lo stesso che si adopera quando si "contano le carte" in alcuni giochi come il Black Jack.
Il fatto che in caso di mazzi multipli una carta sia già uscita, riduce le probabilità che esca nuovamente e aiuta a "predire" cosa uscirà.

18/n
Add-on vari.

Da un punto di vista matematico, il Teorema di Bayes aiuta a comprendere il paradosso di Monty Hall in maniera esplicita.

Il paradosso (o dilemma) di Monty Hall è conosciuto con vari nomi e diverse scenografie ma il concetto resta lo stesso.

19/n
Nel film "21" Kevin Spacey enuncia proprio questo (apparente) paradosso, legandolo proprio al gioco del Black Jack.

Se volete contare le carte a Black Jack (metodo Hi Lo), oltre a rischiare grosso sappiate che ormai non funziona più; i maschi vengono mescolati.

20/n
Avrete notato collegamento con il tema speranza di vita affrontato in altro thread.

In entrambi gli scenari, il passato "modifica" gli avvenimenti futuri migliorandoli.

Qui migliorano le probabilità di vittoria.
Lì migliora la speranza di vita.



21/21
Per chi ha la curiosità di vedere come il tema viene presentato da Kevin Spacey, ecco qui.

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More from @diabolicus23

23 Nov
AstraZeneca e risultati di fase 2/3 del vaccino AZD1222.

L'efficacia media è del 70%, ma:
- somministrando metà dose seguita da una dose intera ad un mese di distanza, la VE è del 90%;
- con due dosi intere a distanza di almeno un mese, la VE è de 62%

@RobertoBurioni

1/n
Le osservazioni mostrano che il target VE è stato raggiunto a partire da 14 giorni dalla somministrazione del vaccino.

Non si ha conferma di alcun evento critico correlato al vaccino.

2/n
Al di là del numero del 70% che troverete su tutti i titoli dei giornali, una considerazione è importante:

"Excitingly, we’ve found that one of our dosing regimens may be around 90%"

Questo perché, come visto, una delle due terapie è nettamente più efficace dell'altra.

3/n
Read 6 tweets
22 Nov
Ha senso vaccinarsi se si è già entrati in contatto con il virus e si è guariti?

C'è differenza tra immunizzazione naturale (derivante da contagio) e immunizzazione vaccinale?

Se c'è differenza, quale delle due è più efficace?

Un thread.

1/n
Partiamo da un principio di alto livello: sia l'infezione che la vaccinazione sono, di frequente, in grado di fornire una buona risposta immunitaria.

Quello che si spera e per cui si lavora è che il vaccino sia in grado di fornire una risposta migliore di più lunga durata.

2/n
Uno dei motivi principali è che i vaccini sono progettati appositamente per dirigere la nostra risposta immunitaria in un punto specifico anziché puntare a tutto tondo sul virus di riferimento.

Prendiamo i vaccini Pfizer e Moderna di cui si parla in questi giorni.

3/n
Read 18 tweets
21 Nov
CDC ha rilasciato un documento con indicazioni aggiornate per la prevenzione della pandemia.

Titolo? "Community Use of Cloth Masks to Control the Spread of SARS-CoV-2"

Sai la novità, direte voi.

In realtà qualcosa di interessante c'è e riguarda anche prof @RobertoBurioni

1/n
Il documento esordisce sottolineando come l'infezione da SARS-CoV-2 si diffonda prevalentemente via droplet.

Si consiglia quindi l'uso di mascherine multistrato e senza valvola per prevenire la trasmissione del virus.

Nulla di nuovo, ancora. Aspettate, ci arriviamo.

2/n
Le mascherine servono per ridurre l'emissione di droplet cariche di virus, emissione che (eccoci al punto), è particolarmente rilevante per asintomatici o presintomatici che si stima rappresentino oltre il 50% dei contagi.

Oltre la metà dei contagi da persone senza sintomi.

3/n
Read 11 tweets
20 Nov
Prendo spunto da una considerazione di @emmevilla per affrontare un tema che mi sta molto a cuore.

I decessi COVID-19 sono prevalentemente tra anziani: ciò significa che gli anni di vita persi da queste persone sono pochi?
Senza COVID-19, quanto ancora sarebbero vissuti?

1/n
Dati di @istsupsan: età media dei pazienti deceduti e positivi a SARS-CoV-2 è 80 anni (mediana 82 anni).

Prendiamo un deceduto di 82 anni.
La speranza di vita alla nascita in Italia è 83 anni, significa che il paziente ha perso "solo" 1 anno di vita.

Giusto? No. Sbagliato.

2/n
La speranza di vita di 83 anni è infatti *alla nascita*.

Questo significa che chi nasce oggi (e ha quindi 0 anni) ha una speranza di vita di 83 anni.
Man mano che si procede con la vita, la speranza di vita aumenta.

Se ci pensiamo è anche facilmente intuibile.

3/n
Read 12 tweets
19 Nov
Influenza e nuovo Coronavirus.

Questo Coronavirus è molto simile all'influenza (come effetti numerici) ed è quindi sopravvalutato?

I fisiologici morti per influenza, hanno drogato i decessi catalogati COVID-19?

Partiamo dai decessi settimanali dal 2015 al 2020 (w35).

1/n
I decessi non sono costanti nell'anno, hanno un andamento, a forma di W:
- tanti nella fase iniziale dell'anno
- calano sino a fine maggio/inizio giugno
- crescono sino a fine luglio/inizio agosto
- calano sino a metà settembre
- crescono sino alla fine dell'anno

2/n
Perché questi picchi in inverno e, anche se minori, in estate?

Non voglio banalizzare ma per la nostra narrazione consideriamo due fattori principali: influenza e altri virus respiratori sommati al freddo in senso lato (complicazioni) in inverno, colpi di calore in estate.

3/n
Read 15 tweets
19 Nov
Thread dubitativo sul confronto tra andamento TI e decessi in prima e seconda ondata.

Mettiamo in uno stesso grafico il delta TI giornaliero (non avendo alcun dato sui flussi, di più non possiamo fare) ed i nuovi decessi giornalieri.

Io vedo una stranezza evidente.

1/n
Spezziamo in due il grafico, prima ondata e seconda ondata.

2/n
Focus prima ondata.

L'incremento TI cresce in maniera netta sino al 19/03 per poi crescere meno; le TI iniziano a svuotarsi il 04/04.

Il delta decessi aumenta sino al 27/03 per poi crescere con minore intensità.

Questo è un comportamento facile da spiegare, direi atteso.

3/n
Read 22 tweets

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