掷骰子三次，前两次都是六点，那么第三次还是六点的概率减少了吗？（很多人都认为很大可能不是六点了）?
请问这时概率小于六分之一了吗？如果没变为神马？
反对「根据贝叶斯概率学派，下一次还是六的概率是100%」。反对「根据趋中心回归理论，下一次是六的概率小于六分之一」。
「中心回归」指：在独立地重复掷骰子足够多的情况下，每次骰子朝上的数字的均值趋向期望。比如说假定骰子是均匀的，那么期望是3.5；掷骰子无穷多次的情况下朝上数字的均值就趋向于3.5。注意这是一种「大数定律」，而常见的错误就是把「大数定律」当作「小数定律」，而忘了每次掷骰子之间是独立的。
假设骰子是六面的，且每一个面对应一个不同结果。（感谢评论区老哥补充，很严谨）
若知道该骰子一定是均匀的，那么不管根据什么理论，只要独立，下一次还是六的概率没有变化。
但是若先验地知道「骰子不一定是均匀的」，那么就可以用贝叶斯分析。在贝叶斯框架下，概率大小是一种「信念强弱」。以下介绍一种分析，结果为「下一次还是六的概率是 」。
（公式及跳步警告）
记 为参数，记掷两次骰子得到的点数为随机向量
，且似然为
。
想要做贝叶斯分析，首先得给出先验分布。我们需要找一个先验分布 ，其支撑集满足
且
（骰子每一面都有可能被掷出，且只能掷出1~6点）
一般地可以使用六参数Dirichlet distribution ，其密度函数长这样：
。在掷骰子之前，我们没有任何证据支持「骰子不均匀」，于是只能认为
的期望都是
，那么先验分布就是
；使用贝叶斯公式可以求得后验分布为
。通常可使用最小均方误差准则，即使用后验期望做为估计量。于是「下一次掷出1~5点的概率都是
，掷出6点的概率为
」。
根据贝叶斯的思想
第三次还是六点的概率增加了。
前两次都是六点传达了两个信息:
1，这个骰子至少有一个面是六点。其他五个面情况不明，也可能是一到五点，也可能都是六点。
2，这个骰子是否灌铅的情况不明，但是如果是灌铅骰子，那么显然是一个比较容易掷出六点的灌铅骰子。
这两个信息的结论是，第三次投掷，掷出六点的概率肯定是大于六分之一的。
如果仅仅是题主给出的条件来看（如面数不明，每面数字不定，是否数字重复不定……），第三次丢出6的概率不再是1/6，而是略微增加。
按照这个逻辑进行演绎，如果丢了999次都是6，那么第1000次有接近100%的概率还是6。
若你说的骰子是均匀的，那么下次还是六点的概率是六分之一没变。
产生的"认为很大可能不是六点"这个想法被称为赌徒谬误。
以为随机序列中一个事件发生的机会率与之前发生的事件有关，即其发生的机会率会随著之前没有发生该事件的次数而上升。
我的一个同学买彩票也会研究最近这段时间没有出现的数字，认为其出现的概率会上升。
这是由于代表性偏差引起的，赌徒认为连续出现六是没有代表性的，即不正常的，低估了他的概率；而认为出现诸如6，6，1或3，6，5这样杂乱的数字是具有代表性的，即正常的，高估了他的概率。但实际上这些概率是相等的。
有这样一个实验：将被试者分成两组，一组投掷真实的硬币六次并记录正反；另一组通过想像在脑海中投掷硬币，也记录正反。实验发现第一组中出现了多组六次为正或者六次为反的记录，而第二组几乎没有全部一致的记录，反而出现「正反反正正反」的频率非常高。这证明人的预期是存在偏差的，我们会给与预期特征很像的事件赋予过高的概率，反之赋予过低的概率。
由代表性偏差引起的现象还有热手效应，与赌徒谬误相反。
比赛时如果某队员连续命中，其他队员一般相信他「手感好」，下次进攻时还会选择他来投篮，可他并不一定能投进。仅凭一时的直觉，缺乏必要的分析判断就采取措施就叫做热手效应。
很多人都认为差点被雷劈了之后买彩票就能中奖。
人们的直觉相信有个东西叫做运气，但在这里，直觉错了。
推荐阅读：
