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２つの封筒問題 Part.3 [無断転載禁止]©2ch.net (1002ﾚｽ)
２つの封筒問題 Part.3 [無断転載禁止]©2ch.net http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1489358280/
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783: １３２人目の素数さん [] 2017/05/09(火) 21:23:37.03 ID:aQPTG8Lu >>752 今のベイズ統計学では、 最初の10,000円を引いて、その倍か半分しか、封筒にしかありません と言われたとき、10,000万円の封筒がある確率は1。 その後の話は1/2じゃないというのが、今のやり方。 どうして2回目の試行が1/2ずつという主観的過程になるのか、ベイズ理論 としても意味不明だよ。 「ベイズ更新」という概念がある、事後確率を次の事前確率に持っていくやり方 これこそが、機械学習じゃない。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1489358280/783
784: １３２人目の素数さん [] 2017/05/09(火) 21:29:30.66 ID:aQPTG8Lu モンティ・ホール問題でも、 P(B開ける|A当たり)=1/2がどうしても引っかかるのよね。 最初のABC3つのドアの確率1/3は前提として受け入れるしかない。 サイコロの目の確率が1/6なんて言い始めると、カジノは成り立たないが、 （いや私はどうやってサイコロの検定をしているのかは知りたいが） その後の話、 2回振ってサイコロの和が10の時に最初に振ったサイコロの目が 奇数か偶数かは、確率は違うよ。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1489358280/784
785: １３２人目の素数さん [] 2017/05/09(火) 21:38:24.15 ID:aQPTG8Lu >>782 だから、1/2ずつじゃなくて、一様分布にしたらどうですか？ と言っているわけ、人間が主観的に決める問題じゃないから。 事象ｘ:B開ける|A当たりの場合 P(x)=1/(1-x)でどうでしょうか？ という話。 そこからのP(A当たり|B開ける)の確率分布の計算ができない人が いうだけの話じゃないの？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1489358280/785
786: １３２人目の素数さん [] 2017/05/09(火) 21:42:50.56 ID:aQPTG8Lu >>782 コイントスが正しいという話は、 それまでに100万回コインを投げてほぼ1/2と言っている保証がある ということでしょ？ それと、封筒の中の金額は関係ないんじゃない？ 5,000円か、20,000円かの確率は何回やったのか分からないよ。 逆に2〜n回目の封筒の選択をやって、5,000円と20,000円の確率分布を 考えるのが、今のベイズ統計学のあり方だね。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1489358280/786
789: １３２人目の素数さん [] 2017/05/09(火) 21:50:51.82 ID:aQPTG8Lu >>787 分かるんだけれど、 母集団が正しい、それは母集団の母数、正規分布ならμ,σは正しい値だから... というのが、検定差主義の前提だよね？ 平均と標準偏差は決まっていて、確率は1だと主張するわけだけれど、 実際は、ある実験を100回したとして、母集団の母数は推定でしかないわけ。 それで学問にならないのなら、AIとか機械学習とか、AIを使った株価予想なんて 何の学問的な意味があるの？ 有史以来の株価のデータを母集団にする意味があるの？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1489358280/789
790: １３２人目の素数さん [] 2017/05/09(火) 21:55:49.98 ID:aQPTG8Lu 私は、100,000万人の治療したので、 全ての医師はそれに従ってください えーと、私のデータではこの治療では救命率は... という傲慢な言い方なんだよね。 じゃ、別の病院で1,000人の治療データがあって、救命率が違ったときに ・ その病院が良い・悪い ・ いや、その病院の新しいデータこそが母集団に入るべきだ どっちが正しいの？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1489358280/790
791: １３２人目の素数さん [] 2017/05/09(火) 22:11:54.23 ID:aQPTG8Lu 条件付き確率の公式と ベイズの定理の公式を混同していないかな？ 条件付き確率は f(A∩B)=f(B|A)f(A)=f(A|B)f(B) ゆえに f(B|A)=f(A|B)f(B)/f(A|B) 何でしょ？ ベイズの定理は f(θ|x)=f(x|θ)f(θ)/f(x) なのよ。平均や標準偏差を確率分布を求めるために、xといういくつかのサンプルを使うのが 今の真意であるわけ。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1489358280/791
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