彩票怎么对数？
本人是科研工作者，不是赌博爱好者。但对数理论在赌博中的应用很感兴趣…看了题主的问题，我也很想知道答案。我在网上找了几个相关的问题和答案，希望能帮助到题主。 问题1：如何评价数学家、博学家威廉·亨利·摩尼特关于“概率是确定性的”这一说法？他的理论有依据吗？这个理论正确吗？
回答1（引自百度百科）： 这个结论的谬误就在于混淆了样本空间和可能世界这两个概念。简单地说就是，以有限样本点估计未知参数这个问题是没有确定的解的。也就是说，你不管数据量有多大，样本点有多少，不管你计算多少次，以有限样本点估计未知参数这个问题都没有确切的解。这就是所谓的抽样误差。虽然每次抽取的样本得到的结果不同，但是总体趋势应该是稳定的。
同时，这个问题也存在一个边界条件——样本容量必须足够大。因为只要存在一个样本容量大的无穷集合，任何一个有穷样本集在这个无穷集合里至少会有一个元素出现。也就是说，只要有足够的样本容量，即使不重复抽取这个样本，你也一定能找到一组结果使你的估计无差可挑；同样，只要你愿意等，总有一天你的样本能排到下一期彩票的开奖号码，这也就意味着只要你能无限地增加你的样本容量，你总能找到一个样本使得你的估计是无差可挑的。而这个“无限大”的样本容量正是这个悖论的根本所在——无论你选多大的样本容量，总有一个比你更大的样本容量能包含它，而无论你怎么计算，你的结论总是有差可挑！这就形成了所谓的“永错”现象。
当然，这种错误仅仅是基于逻辑推导，实际的情况要复杂很多。首先，人们不可能真的对所有可能的样本都进行计算。其次，随着样本容量的增加，计算的复杂性呈指数增长。最后，人们还需要假设随机事件的发生是符合某个概率分布的，否则的话任何有限的样本容量都是毫无意义的。
以上只是对这个悖论的一个逻辑上的解释，并没有什么实际意义。实际上，这个悖论并没有导致统计分析中的任何实际问题的解决。 问题2：为什么统计学中被广泛使用的蒙特卡罗方法本身是一种数值算法？它在原理上是不是有问题？
回答2：我认为这个问题需要区分两个概念：“统计计算” 和 “统计推断”。
统计计算是针对样本数据和模型参数做运算，比如用最小二乘法做参数估计，用K-Fold交叉验证选择最佳模型，这些都属于统计计算。
统计推断则是根据样本数据和模型，作出关于总体的判断。比如根据一万个样本的数据作成条形图，说明男性身高比女性高的统计推断。又或者是根据样本数据做出概率分布图，然后根据这个概率分布作成预测，认为下一个样本应该是什么样的。这些都是统计推断。
对于大多数的统计软件包而言，它们处理的其实都是统计计算的问题。因为这些工作是数值性质很强的，可以编写成计算机程序来完成。而对于统计推断而言，则需要另外的方式。
蒙特卡洛方法（也叫随机数模拟）就是一个很好的例子。蒙特卡洛方法就是要通过生成大量随机数的方式来得到统计推断的结果。因为它不需要通过复杂的算法去拟合数据，所以蒙特卡罗方法是非常容易实现的。在很多情况下，蒙特卡罗方法是首选。
不过，蒙特卡罗方法也是有缺陷的。因为它只能产生数值型的答案，而无法通过算法作出最优解或者接近优解的回答。而且由于它是基于概率的理论，因此也无法给出一个确定性解。但是，如果作为近似解来说，蒙特卡罗方法的答案是很好用的。