高校数学の質問スレ（医者・東大卒専用） Part438 (991ﾚｽ)
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50: 2024/08/15(木)19:21:07.03 ID:k34L4Drp(1/3) AAS
>>49
chatGPTに聞かないと答えが分からないアホ発見
95: 2024/08/19(月)22:08:34.03 ID:fivowbXI(1) AAS
>>79
逆にテレビ千鳥は深夜に戻っとるやん！
なんのため
ガチで
113(1): 2024/08/21(水)11:44:00.03 ID:trPnwZW4(5/6) AAS
シミュレーションによる検証
Wolfram Language 14.0.0 Engine for Microsoft Windows (64-bit)
Copyright 1988-2023 Wolfram Research, Inc.
In[1]:= j[n_] :=( (* n人でジャンケンして勝者が決まるまでの回数と勝者の数*)
count=0;
Until[Length@Union@a==2,a=RandomChoice[Range[3],n];count++];
b=Sort@Union@a;
If[b=={1,2}, winners=Count[a,2]];
If[b=={2,3}, winners=Count[a,3]];
If[b=={1,3}, winners=Count[a,1]] ;
{winners,count}
)
In[2]:=
In[2]:= sim[n_] :=((* 勝者が一人になるまでの回数 *)
For[{winner,counts}=j[n],winner>1k=j[winner];winner=k[[1]];counts=counts+k[[2]]];
counts
)
In[3]:= res11=Table[sim[11],10^6];
In[4]:= Histogram[res11,"Scott","PDF"]
Out[4]= -Graphics-
In[5]:= Mean[res11] // N
Out[5]= 34.9504
In[6]:= Median[res11]
Out[6]= 27
In[7]:= N@Mean@Boole[#<=10&/@res11]
Out[7]= 0.154785
In[8]:= 449687340186660888579056289638229806808082/2909321189362570808630465826492242446680483
449687340186660888579056289638229806808082
Out[8]= -------------------------------------------
2909321189362570808630465826492242446680483
In[9]:= % // N
Out[9]= 0.154568
176(1): 2024/08/25(日)16:33:49.03 ID:fxoV5jAX(1) AAS
>>167
書けないんじゃなくこのスレで回答したらスレ違い
プログラム板の然るべきスレで同じ質問したら答えてやるよ
268(2): 2024/10/29(火)07:30:27.03 ID:bTR+YKOB(1/2) AAS
"
餅を1億口食べると7人が窒息死するという
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
某AIの答
>>
日本でワクチンが原因と認定された死亡例は、約79件でした。この中で、ワクチン接種後に死亡が確認されたケースは51件でした1。
一方、日本での総ワクチン接種回数は約4億3961万回に上ります。
<<
【問題】
（１）餅による窒息死とワクチン原因死のリスク比（もしくはオッズ比）の95%信頼区間を算出せよ。
【博物館入りの古典問題】
餅による窒息死とワクチン原因死の確率は同じを帰無仮説として有意差検定せよ。
すなわち、帰無仮説を前提に実測値とmore extremeな場合の確率の合計=p値を求めよ。
"
source('toolmini.R')
r1=7
r2=51
n1=1e8
n2=4.3961e8
Fisher.test(c(r1,r2),c(n1,n2))
prop.test(c(r1,r2),c(n1,n2))
hit=c(r1,r2)
shot=c(n1,n2)
mat=cbind(hit,shot-hit)
Epi::twoby2(mat)
mochi=rbeta(1e9,7+0.5,1e8-7+0.5)
vacci=rbeta(1e9,51+0.5,4.3961e-51+0.5)
d=mochi-vacci
hist(d)
summary(d)
HDInterval::hdi(d)
mean(mochi>vacci)
re=beta.diff(r1,r2,n1,n2)
re$cdf(0)
424: 2024/12/16(月)07:09:36.03 ID:ExqXzCEf(1) AAS
尿瓶ジジイダンマリきたw
438(3): 2024/12/20(金)15:34:29.03 ID:tl1okZxb(1) AAS
理工系卒ならWolframのコードくらい読めるんじゃないのか？
Fランは例外なのか？
524(1): 01/09(木)08:14:29.03 ID:jj9pV73T(1) AAS
>>522
アンタのことじゃん
577(1): 01/16(木)11:36:50.03 ID:jkCW5V3d(2/2) AAS
set.seed(2025)
str="
FLU
Log-Normal Distribution for Influenza
typical Parameters (based on research):
𝜇: ~0.5–1.0 (log-mean)
𝜎: ~0.3–0.5 (log-standard deviation)
Gamma Distribution for Influenza
typical Parameters (based on research):
Shape (𝑘): ~2.0–3.0
Scale (𝜃): ~0.5 days
"
par(bty='l')
calc=function(){
m=runif(1,0.5,1.0)
s=runif(1,0.3,0.5)
fl=function(x) dlnorm(x,m,s)
fdl=function(y) integrate(function(x) fl(x+y)*fl(y),0,Inf)$value
fdl=Vectorize(fdl)
# curve(fdl(x),0,5)
integrate(fdl,1,2)$value
}
p=replicate(1e3,calc())
hist(p)
631: 01/24(金)20:10:11.03 ID:g6kVd1oy(4/4) AAS
サクッと答えを書けば良いのにと自分で書いておきながら、ダラダラと４連投
ダラボケの極み也
679(1): 02/06(木)16:41:25.03 ID:rViXyt0w(6/13) AAS
>>678
nodocaは器具だよ。医療器具だけどね。
で、あんたはどこ卒？
>675の答が出せないからFラン確定でいいよね？
728(1): 02/20(木)17:20:34.03 ID:xO0dYZ4V(1) AAS
fラン病ってアンタのことだろ？
794: 04/23(水)02:35:47.03 ID:t2PViPB2(1) AAS
# Candidate values for the number of red balls (0 to 100)
R_vals <- 0:100
# Observed data
k <- 4 # Number of red balls drawn
n <- 10 # Sample size
N <- 100 # Total number of balls
# Likelihood using the hypergeometric distribution
likelihood <- dhyper(k, R_vals, N - R_vals, n)
# Prior distribution: uniform
prior <- rep(1, length(R_vals))
# Unnormalized posterior
posterior_unnorm <- likelihood * prior
# Normalize to get the posterior distribution
posterior <- posterior_unnorm / sum(posterior_unnorm)
# MAP estimate (most probable value)
R_MAP <- R_vals[which.max(posterior)]
# Posterior mean (expected value)
R_mean <- sum(R_vals * posterior)
# 95% central credible interval
cumulative <- cumsum(posterior)
lower_CI <- R_vals[which(cumulative >= 0.025)[1]]
upper_CI <- R_vals[which(cumulative >= 0.975)[1]]
# 95% Highest Posterior Density Interval (HPDI)
sorted <- order(posterior, decreasing = TRUE)
cumsum_sorted <- cumsum(posterior[sorted])
HPDI_index <- sorted[which(cumsum_sorted <= 0.95)]
HPDI_range <- range(R_vals[HPDI_index])
# Display results
cat("MAP estimate:", R_MAP, "\n")
cat("Posterior mean:", round(R_mean, 2), "\n")
cat("95% central credible interval: [", lower_CI, ",", upper_CI, "]\n")
cat("95% HPDI: [", HPDI_range[1], ",", HPDI_range[2], "]\n")
# Plot posterior distribution
plot(R_vals, posterior, type = "h", lwd = 2,
main = "Posterior Distribution P(R | Data)",
xlab = "Number of Red Balls (R)", ylab = "Posterior Probability")
abline(v = c(lower_CI, upper_CI), col = "blue", lty = 2)
abline(v = HPDI_range, col = "red", lty = 3)
legend("topright", legend = c("95% Central CI", "95% HPDI"),
col = c("blue", "red"), lty = c(2,3))
968: 07/03(木)17:16:20.03 ID:OiW+FovG(2/2) AAS
檻の中かもよ
閉鎖病棟の
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