স্ট্যান্ডার্ড মonti হাল সমাধান—সempre স্যুইচ করে 2/3 জেতার সম্ভাবনা—একটি মূল অনুমান पर निर्भर করে: হোস্ট জানা গাড়ির অবস্থান এবং ইচ্ছাকৃতভাবে একটি ছাগলকে প্রকাশ করে। এই নিবন্ধটি তর্ক করে যে হোস্টের আচরণ যাচাই না করলে, ক্লাসিক উত্তর সঠিক হ olmay পারে। এটি 'ক্লামসি হোস্ট' जैसे ভেরিয়েন্টকে অন্বেষণ করে, যেটি একটি দরজা যাদুগারভাবে খোলে, দেখায় যে যদি গাড়ি অকস্মাট প্রকাশিত হয়, তাহলে সেই গেমগুলো বাদ দেওয়া হয়, ফলে ফলাফল বিকৃত হয়। বেয়েসিয়ান যুক্তি ব্যবহার করে, লেখক হোস্টকে একটি অজানা হিসেবে বিবেচনা করে, এবং অতীতের ইসোড থেকে তার আচরণ অনুমান করে। বিশ্লেষণ দেখায় যে 2/3-এর সুবিধা পূর্বাভাবিক সম্ভাবনা থেকে নয়, বরং সম্ভাব্যতা কলাম থেকে আসে, যা হোস্টের কার্যকলাপের সম্পর্কে সত্যাপ্রাপ্ত অনুমানকে কোড করে। এই টুকরোকে আবেদনশীল গবেষণার বিস্তৃত সমস্যা থেকে जोড়া হয়েছে, যেমন নির্বাচন পক্ষপাত, ريتشارد গিল, জেফ্রি রসেন্থাল, এন্ড্রু গেলম্যান এবং মিলার ও সঞ্জুরজোর কাজের উল্লেখ করে, যারা মonti হালকে একটি শुद्ध সম্ভাব্য পuzzlerের পরিবর্তে একটি মডেলিং সমস্যা হিসেবে কাঠামো দিয়েছেন।
উৎস: Towards Data Science · সারাংশ: HeadlinesBriefing