[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76 (1002ﾚｽ)
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99(9): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/08/26(月)07:45 ID:vy06dtEh(2/9) AAS
>>92
>だって箱の中身は確率変数ではなく定数だから
>定数どうしに独立もクソもないｗ
おサルさん、根本的に確率変数と、そもそも確率が分ってないね
１）確率変数は、下記の渡辺澄夫ご参照
２）サイコロを振るときの例は、下記wikipediaご参照
３）それで、数学としては、
i)サイコロを振って箱に入れたが、プレーヤーからは見えない場合
ii)サイコロをこれから振るので、振るヒトもプレーヤーもどうなるか分らない場合
これ、両方とも、確率論で同じように確率変数で扱えます
４）つまり、プレーヤーからはi)もii)も同じ
しかし、客観的には、i)は既にサイコロの目は確定しています
ii)は未確定です。どの目が出るかは、神様だけが知っている
５）あなたの言っているのは、確率変数で扱えるのはii)だけで、i)は変数でないから確率変数じゃないと
それ、おサルの確率論で、ヒトの確率論はi)もii)も同じです
６）なので、”独立”は、意味があります。時枝は、”独立”に反し不成立（>>21＆>>23）
スレ75 2chｽﾚ:math
(抜粋)
なお、この論争は、確率変数の固定なる二人の妄想についての、珍論争ですが
確率変数が分ってないことは、明白（下記 渡辺澄夫 東工大 確率変数 ご参照）
スレ61 2chｽﾚ:math ）
過去の確率変数論争（”確率変数は箱に入れられない”）に対し、下記の説明いいね！（＾＾
外部ﾘﾝｸ[pdf]:watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp
確率論入門 渡辺澄夫 東工大 2018
(抜粋)
P8 確率変数
可測関数 X: Ω → Ω’
を（Ω’に値をとる）確率変数という
・ 関数のことを確率変数と呼ぶ。
関数を出力と同一視（混同）する (X=X(w))。
関数がランダムなわけではない。
つづく
100(2): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/08/26(月)07:45 ID:vy06dtEh(3/9) AAS
>>99
つづき
なぜこんな定義をするのか
もともとランダムに値をとるということを数学的に
定義することができなくて困っていた
（Ω, B, P) がわからず X だけ観測できる人には
Ｘ がランダムである場合も含む定義になっている
そこで関数 X(w) とその出力値 X を同一視して
確率変数(random variable)と呼ぶことにした。
これで「ランダムでないとはいえないもの」が定義された
がランダムとは何かについてはわからないままである。
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
確率変数
(抜粋)
2つのサイコロを振るとき、出た目の和の確率分布を調べるには、確率変数を次のように取る。
(引用終り)
以上
119(1): 2019/08/26(月)11:35 ID:8hEFhTak(1/8) AAS
>>99 補足
(引用開始)
１）確率変数は、下記の渡辺澄夫ご参照
２）サイコロを振るときの例は、下記wikipediaご参照
３）それで、数学としては、
i)サイコロを振って箱に入れたが、プレーヤーからは見えない場合
ii)サイコロをこれから振るので、振るヒトもプレーヤーもどうなるか分らない場合
これ、両方とも、確率論で同じように確率変数で扱えます
４）つまり、プレーヤーからはi)もii)も同じ
しかし、客観的には、i)は既にサイコロの目は確定しています
ii)は未確定です。どの目が出るかは、神様だけが知っている
５）あなたの言っているのは、確率変数で扱えるのはii)だけで、i)は変数でないから確率変数じゃないと
それ、おサルの確率論で、ヒトの確率論はi)もii)も同じです
(引用終り)
どうもスレ主です。
まさか、おサルはここでつまづいていたのか？
なるほど、それで、下記の
＜君子豹変＞ VS ＜イヌコロ＞ の”確率変数の固定”珍論争のガテンがいったわ
笑えるおサルさんたちだね〜ｗ（＾＾；
（参考）
スレ75 2chｽﾚ:math
＜君子豹変＞ VS ＜イヌコロ＞ の”確率変数の固定”珍論争
確率変数の固定なる二人の妄想についての、珍論争ですが
確率変数が分ってないことは、明白だな（>>99 渡辺澄夫 東工大 確率変数 ご参照 外部ﾘﾝｸ[pdf]:watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp ）
スレ58 2chｽﾚ:math
132: 2019/08/26(月)21:43 ID:IVhPobmv(8/16) AAS
>>99
>これ、両方とも、確率論で同じように確率変数で扱えます
そんなことは百も承知
「勝てる戦略の存在」を問われてるのに、「勝てるとは言えない戦略の存在」を示しても無意味だと言ってるだけ
なんでこんな簡単なことが理解できないの？3年半もかかって 認知症？
133: 2019/08/26(月)21:49 ID:IVhPobmv(9/16) AAS
>>99
>５）あなたの言っているのは、確率変数で扱えるのはii)だけで、i)は変数でないから確率変数じゃないと
そんなことは一言も言ってない
扱えても勝てると言えないなら無意味だと言っている
そもそもの問いは「勝てる戦略は存在するか？」なのだから
尚且つ、時枝解法という勝てる戦略においては、確率変数は箱の中身ではなく100列の列index。
「さて， 1〜100 のいずれかをランダムに選ぶ. 例えばkが選ばれたとせよ. s^kの決定番号が他の列の決定番号どれよりも大きい確率は1/100に過ぎない. 」
いいかげんに理解しませんか？ なんでそんなに強情なの？
166: 2019/08/27(火)06:43 ID:j9tjY5vX(1/19) AAS
>>99
>i)サイコロを振って箱に入れたが、プレーヤーからは見えない場合
毎回の試行で箱の中身が変わらないから、確率変数でなく定数
見える見えないは確率変数か否かと全く無関係
ニワトリ頭ってホント馬鹿だなｗｗｗ
176: 2019/08/27(火)07:08 ID:j9tjY5vX(9/19) AAS
>>99
＞ i)サイコロを振って箱に入れたが、プレーヤーからは見えない場合
＞ ii)サイコロをこれから振るので、振るヒトもプレーヤーもどうなるか分らない場合
両者が全く同じだと思うのが、確率変数が分からん馬鹿なニワトリ頭ｗ
100人が100列選ぶ場合について考える
ii)だったら、選んだあとに中身が決まるから
それぞれの人の100列が全部違ってしまう
しかしi)の場合、中身は変わらないから
どの人も同じ100列になる
この違いが分からんニワトリ頭には
時枝記事の正当性は100遍死んでも理解できないｗｗｗ
183: 2019/08/27(火)07:25 ID:j9tjY5vX(13/19) AAS
ニワトリ頭は確率変数が理解できないｗ
>>99
＞ i)サイコロを振って箱に入れたが、プレーヤーからは見えない場合
＞ ii)サイコロをこれから振るので、振るヒトもプレーヤーもどうなるか分らない場合
両者が全く同じだと思う馬鹿なニワトリ頭ｗ
100人が100列選ぶ場合について考える
ii)だったら、選んだあとに中身が決まるから
それぞれの人の100列が全部違ってしまう
しかしi)の場合、中身は変わらないから
どの人も同じ100列になる
この違いが分からんニワトリ頭には
時枝記事の正当性は100遍死んでも理解できないｗｗｗ
189: 2019/08/27(火)07:38 ID:j9tjY5vX(17/19) AAS
ニワトリの馬鹿な鳴き声ｗ
>>99
＞ i)サイコロを振って箱に入れたが、プレーヤーからは見えない場合
＞ ii)サイコロをこれから振るので、振るヒトもプレーヤーもどうなるか分らない場合
両者が全く同じ、と思うのがニワトリ頭ｗｗｗｗｗｗｗ
もちろん全然違う
１００人が１００列選ぶ状況を考えたら分かる
i)ではどう選ぼうが１００列の中身は変わらない
時枝問題はi)の設定、だからはずれはたかだか１列
これが分からないのは小学生未満、いや哺乳類未満ｗ
489(3): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/09/01(日)06:54 ID:dvD9YE7H(5/39) AAS
>>479
>だから「現代数学の確率変数」って何だよｗ 意味不明過ぎｗ
>>99&>>119な（＾＾
なお、無理して理解しなくていい
多分、無理か
平たく言えば、確率空間が定義されれば、その後「確率」計算を行うために、確率変数を定義し、確率分布を定義していく
だから、普通に確率として扱える対象には、確率変数が定義できて、確率計算ができる
例えば、下記実例ご参照
（参考）
スレ61 2chｽﾚ:math ）
過去の確率変数論争（”確率変数は箱に入れられない”）に対し、下記の説明いいね！（＾＾
外部ﾘﾝｸ[pdf]:watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp
確率論入門 渡辺澄夫 東工大 2018
(抜粋)
P8 確率変数
可測関数 X: Ω → Ω’
を（Ω’に値をとる）確率変数という
・ 関数のことを確率変数と呼ぶ。
関数を出力と同一視（混同）する (X=X(w))。
関数がランダムなわけではない。
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
確率変数
(抜粋)
定義
確率変数 X:Ω → E は、標本空間（起こりうることがらの集まり）Ω の元に数 E を対応させる可測関数である（Ω, E はそれぞれ可測空間）（#測度論的定義も参照）。E は通常 Ｒ または N（や Z）である。そうでない場合は確率要素として考察する（概念の拡張参照）。
実例
例えば、任意に抽出した人の身長を確率変数とする場合を考える。数学的には、確率変数は 対象となる人→その身長 という関数を意味する。確率変数は確率分布に対応し、妥当にあり得る範囲の確率（身長180cm以上190cm以下である確率や 150cm未満または200cm超である確率）を計算できるようになる。
もう一つの確率変数の例は、抽出した人には何人の子供がいるかというものである。これは非負の整数値を取る離散型確率変数である。
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