Simulateur du problème de Monty Hall
Comparez les stratégies garder et changer dans le célèbre problème des trois portes, avec des nombres de gains et taux de réussite attendus clairs.
À propos du problème de Monty Hall
Exemples de Monty Hall
Les résultats attendus montrent comment l'avantage évolue avec le nombre de parties.
| Essais | Gains attendus | Interprétation |
|---|---|---|
| 3 parties | Garder 1 ; changer 2 | Le plus petit groupe complet montre la répartition d'un tiers contre deux tiers. |
| 300 parties | Garder 100 ; changer 200 | Changer produit deux fois plus de gains attendus. |
| 1,000 parties | Garder 333 ; changer 667 | L'arrondi entier conserve l'attribution des 1,000 résultats. |
| 30,000 parties | Garder 10,000 ; changer 20,000 | Les grands nombres conservent les mêmes pourcentages théoriques. |
Comment utiliser le simulateur
- Saisissez le nombre de parties à comparer, entre une et un million.
- Sélectionnez Lancer la simulation pour répartir les résultats attendus entre les deux stratégies.
- Consultez le nombre de gains et le taux de réussite en gardant votre première porte.
- Comparez ces valeurs avec celles obtenues en choisissant l'autre porte fermée.
- Augmentez le nombre d'essais pour constater la stabilité des taux théoriques d'un tiers et de deux tiers.
Questions fréquentes sur Monty Hall
Pourquoi vaut-il mieux changer ?
Votre porte initiale n'est la bonne qu'une fois sur trois. Changer gagne dans les deux autres tiers, car l'animateur informé élimine l'alternative perdante.
Après l'ouverture d'une porte, les chances ne sont-elles pas égales ?
Non, car l'animateur ouvre délibérément une porte avec une chèvre, sans choisir au hasard parmi toutes les portes. Cette action informée préserve la probabilité initiale d'un tiers sur votre porte.
Peut-on gagner en gardant sa porte ?
Oui, garder gagne lorsque le choix initial cache le lot. Cela arrive environ une fois sur trois : changer est avantageux, mais ne garantit pas chaque partie.
Quelles hypothèses la solution exige-t-elle ?
L'animateur connaît la position du lot, révèle toujours une chèvre, n'ouvre jamais votre porte et propose toujours de changer. Modifier ces règles peut changer les probabilités conditionnelles.
Pourquoi une courte série peut-elle sembler différente ?
Les échantillons aléatoires fluctuent naturellement autour des probabilités théoriques. Avec davantage de parties indépendantes, les proportions observées se rapprochent généralement d'un tiers et de deux tiers.