高校数学の質問スレ（医者・東大卒専用） Part438 (991ﾚｽ)
上下前次1-新
抽出解除 ﾚｽ栞
84(1): 2024/08/18(日)14:21:09.42 ID:S1VoGAV5(2/3) AAS
４０人のクラスで代表１人をジャンケンで選ぶ。
全員でのジャンケンから始めてその勝者でジャンケンを続けることを繰り返す。
代表が決まるまでのジャンケンの回数の期待値を求めよ。
答は分数もしくは小数第１位を四捨五入にした整数でよい。
(* ja[n_,m_] := n 人でジャンケンして勝者がm人になる確率 *)
ja[n_,m_] := (
If[m>=n,Return[0]];
If[m==0,1 - 3*(2^n-2)/3^n,3*Binomial[n,m]/3^n]
)
(* je : 勝者が1人になるまでのジャンケン回数の期待値リスト *)
je={0};
AppendTo[je,x /. Solve[x == ja[2,0](x +1)+ja[2,1] ,x][[1]]];
AppendTo[je,x /. Solve[x == ja[3,0](x+1)+ja[3,1]+ja[3,2](1+je[[2]]),x][[1]]];
calc[m_] := AppendTo[je,x /. Solve[x == ja[m,0](x+1)+ja[m,1] + Sum[ja[m,i](1+je[[i]]),{i,2,m-1}],x][[1]]];
re40=Table[calc[m],{m,4,40}][[-1]][[-1]]
N[re40,7]
N[re40,8]
122: 2024/08/21(水)21:13:41.42 ID:orJvOL8Q(1) AAS
土曜の昼間にやることがあるやんけ
今週中に脳梗塞でもないからな
197: 2024/08/29(木)20:57:19.42 ID:kpTKB/Z2(1) AAS
>>54
はえー
正直
もともとが
リクライニングがかなりフラットに見ることができないし
243: 2024/10/26(土)18:22:42.42 ID:V7l7LhBL(1/2) AAS
>>242
高校生にすら相手にされてなくて哀れだね
261: 2024/10/27(日)12:39:15.42 ID:1ynMj6oQ(4/5) AAS
高学歴女医はフェラを嫌うが、新設国立の女医（女子医学生）はその逆。
エビデンスレベルV（個人の体験）
最近の作業仮説
セクハラ認定したがるのはブサイク女か、持てない男である。
476(1): 2024/12/28(土)14:21:31.42 ID:2IDswPeZ(1) AAS
尿瓶ジジイのレス乞食はいつになったら願いが届くのかな？w
654: 02/03(月)07:58:31.42 ID:nnq+JzVg(1) AAS
むしろずっとそういうのと会話してて欲しい
わざわざ5chに来ないで欲しい
659: 02/04(火)07:40:35.42 ID:idAzfyw0(1) AAS
>>658
こんな所でコソコソ書いてたのか
どう見ても負け惜しみで草
754(1): 03/19(水)16:01:22.42 ID:TUD6PvYL(1) AAS
"
6人でババ抜きをした時の初期状態の手札の枚数の期待値は?
カードは52枚+ジョーカー
"
sim=function(){
# 1から13までの数字が各々4枚と0を含む53枚のリストを作成
numbers <- rep(c(0, 1:13), times = c(1, rep(4, 13)))
# 数字をシャッフルする
shuffled_numbers <- sample(numbers)
# 9枚を5組、8枚を1組に分ける
group_size_9 <- rep(9, 5) # 9枚のグループ5つ
group_size_8 <- 8 # 8枚のグループ1つ
group_sizes <- c(rep(9, 5), 8) # 9枚5組 + 8枚1組
# グループに分ける
groups <- split(shuffled_numbers, rep(1:6, times = group_sizes))
# ステップ4: 各グループで同じ数字があれば2個を組み合わせて捨てる
discarded_numbers <- list() # 捨てられる数字を保存
remaining_numbers <- list() # 残る数字を保存
for (i in 1:length(groups)) {
group <- groups[[i]]
count <- table(group) # 各数字の出現回数をカウント
discarded <- count %/% 2 # 同じ数字のペアを捨てる（整数除算）
remaining <- count %% 2 # 残りの数字（1枚残るもの）
# 捨てた数字と残りの数字をリストに保存
discarded_numbers[[i]] <- rep(names(discarded)[discarded > 0], discarded[discarded > 0])
remaining_numbers[[i]] <- rep(names(remaining)[remaining > 0], remaining[remaining > 0])
}
# 残りの枚数を計算
length(unlist(remaining_numbers))
}
758(3): 03/24(月)16:41:06.42 ID:qqln3hev(1) AAS
>>757
自明
838: 05/17(土)02:21:13.42 ID:zAzyVzie(1) AAS
>>837
# --- 必要パッケージ ---
library(rjags)
library(coda)
library(HDInterval)
# --- データ定義 ---
data_list <- list(
r0 = 19, n0 = 202, # プラセボ
r1 = 5, n1 = 201, # 旧薬（試験1）
r2 = 9, n2 = 203, # 新薬
r3 = 5, n3 = 204 # 旧薬（試験2）
)
# --- 階層モデル定義 ---
model_hier <- "
model {
r0 ~ dbin(p0, n0)
r1 ~ dbin(p1, n1)
r2 ~ dbin(p2, n2)
r3 ~ dbin(p3, n3)
p0 ~ dbeta(1, 1)
p2 ~ dbeta(1, 1)
mu_old ~ dbeta(1, 1)
tau ~ dgamma(0.001, 0.001) # 弱情報事前分布
p1 ~ dbeta(mu_old * tau, (1 - mu_old) * tau)
p3 ~ dbeta(mu_old * tau, (1 - mu_old) * tau)
p2_worse_than_p0 <- step(p2 - p0)
rd_p0_p1 <- p0 - p1
rd_p1_p2 <- p1 - p2
rd_p0_p3 <- p0 - p3
}
"
jags_model <- jags.model(textConnection(model_hier),
data = data_list, n.chains = 2, quiet=TRUE)
update(jags_model, 3000, progress.bar="none")
jags_samples <- coda.samples(jags_model,
c("p0","p1","p2","p3",
"p2_worse_than_p0", "rd_p0_p1","rd_p1_p2", "rd_p0_p3"),
n.iter=10000, progress.bar="none")
gelman.plot(jags_samples)
plot(jags_samples)
js <- as.data.frame(as.matrix(jags_samples))
mean(js$p2_worse_than_p0)
hdi(js$rd_p0_p1) # 旧薬(試験1) vs プラセボ
hdi(js$rd_p1_p2) # 旧薬(試験2) vs 新薬
hdi(js$rd_p0_p3) # 旧薬(試験2) vs プラセボ 仮想
hdi(js$p0-js$p2) # 新薬 vs プラセボ 仮想
source("plotpost.R")
layout(matrix(c(1,2,3,3), 2, 2, byrow=TRUE))
plotpost(js$p2, col='lightcoral',xlab="新薬",cex.lab=1.5,main="")
plotpost(js$p0, col='lightgreen', xlab="プラセボ",cex.lab=1.5,main="")
plotpost(js$p0 - js$p2, compVal = 0, col=c('lightcoral', 'lightgreen'),
xlab="プラセボ - 新薬", cex.main=2,main="二項分布階層モデル",cex.lab=1.5, breaks="scott")
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ
ぬこの手 ぬこTOP 0.033s