[過去ﾛｸﾞ] 現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む46 (692ﾚｽ)
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381(4): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2017/11/19(日)15:53 ID:W1ZiI7BV(22/34) AAS
>>380
>それとも>>250の通りサイコロを振る回数が1回だったらuniform probabilityじゃないのか？？
１）当然ながら、”uniform probability from [ 0,1 ]”とサイコロのuniform probability （１，２，・・・６）とは異なる
２）イカサマサイコロでは、uniform probability にならない！
３）従って、サイコロのuniform probability （１，２，・・・６）は定義である！（＾＾
サイコロのuniform probability （１，２，・・・６）の定義は、それぞれの出目に差が無いということ
３）”uniform probability from [ 0,1 ]”も同じ
それぞれの出目に差が無いということ
つまり、各ｘを均等に１回ずつ数えることに同じ！（＾＾
ＱＥＤ
382(1): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2017/11/19(日)15:54 ID:W1ZiI7BV(23/34) AAS
>>381 訂正
３）”uniform probability from [ 0,1 ]”も同じ
↓
４）”uniform probability from [ 0,1 ]”も同じ
384(1): 2017/11/19(日)16:03 ID:xbpj1BvL(20/26) AAS
>>381
会話になっていない
お前は1回の試行ではuniform probabilityとは言えないと言ったのである
choose x with uniform probability from [ 0,1 ]
ならばuniform probabilityではなく
choose x with uniform probability from {0,1,2,3,4,5,6}
ならばuniform probabilityであるという主張は意味不明である
お前の>>250は間違っている
>>283
> >>250
> > 要は、x0を１回のみ試行するなら、”uniform probability”ではない！
> > だから、[ 0,1 ]を全部”均等”に実施するのだ！と（もし、別の解釈が可能なら仰ってください）
>
> それ言ったらお前さんサイコロ振れないぞ。。。
385(1): 2017/11/19(日)16:05 ID:xbpj1BvL(21/26) AAS
>>381
会話になっていない
お前は1回の試行ではuniform probabilityとは言えないと言ったのである
choose x with uniform probability from [ 0,1 ]
ならばuniform probabilityではなく
choose x with uniform probability from {1,2,3,4,5,6}
ならばuniform probabilityであるという主張は意味不明である
お前の>>250は間違っている
>>283
> >>250
> > 要は、x0を１回のみ試行するなら、”uniform probability”ではない！
> > だから、[ 0,1 ]を全部”均等”に実施するのだ！と（もし、別の解釈が可能なら仰ってください）
>
> それ言ったらお前さんサイコロ振れないぞ。。。
387(3): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2017/11/19(日)16:25 ID:W1ZiI7BV(25/34) AAS
>>381-383 補足
一様分布の平均、分散、大数の法則
全て、繰り返し行うことを前提とした話だよ（＾＾
”サイコロを振る回数が1回だったらuniform probability”は、定義による通り
だが、同様に定義から複数回試行の結果の平均や分散、大数の法則の成立が導かれるってこと！（下記ご参照）（＾＾
で、uniform probability from [ 0,1 ]について、その導かれる結果の一つが、>>372ってことよ（＾＾
＜参考＞
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
大数の法則
(抜粋)
試行の回数を時刻と見たとき、時刻無限大の極限において時間平均が相平均に一致するという意味で、エルゴード理論の最も単純な数学的定式化（エルゴード定理）のうちのひとつであると言える。
例
サイコロを繰り返し投げるとき、n 回目に出た目を Xn とする。各Xn は 1 〜 6 の整数値をそれぞれ 1/6 の確率でとり、その期待値は 3.5 である。また、確率変数列の平均 [Xn] の値は n → ∞ とすれば 3.5 に集中する。このことから n が十分大きければ Xn はそれぞれの値を等しい比率でとり、たとえば 6 回に 1 回の割合で 1 が現れるということがわかる。
大数の法則が成立しないケース
大数の法則は期待値の存在を前提としている。そのため、期待値の存在しない場合に大数の法則を適用することは適切ではない。例えば安定分布において特性指数が α ≦ 1 の場合、期待値は存在しないことから、大数の法則は成立しない。(例：コーシー分布)
(引用終り)
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
一様分布
外部ﾘﾝｸ:mathtrain.jp
一様分布の平均，分散，特性関数など 高校数学の美しい物語 2015/11/06
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
連続一様分布
以上
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