高校数学の質問スレ（医者・東大卒専用） Part438 (991ﾚｽ)
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196: 2024/08/29(木)20:53:42.92 ID:akSZPtmj(1) AAS
最近調子良かったから油断してタイムカード打ってるけど月に8/15からは漏れる疾患で急病かもしれんしな
304: 2024/11/11(月)00:31:59.92 ID:99G6ywRH(1) AAS
>>302
そういうことでしたか！なるほど〜
ありがとうございました！！
330(1): 2024/11/20(水)08:10:15.92 ID:KnDPFD/I(2/2) AAS
4つのドアがあり、それぞれのドアの向こうには車、ヤギ、太郎くん、次郎くんががいます。
三郎くんはどれか1つドアを選び、それを開けて車が出たら当たりで、車をもらうことができます。
ヤギが出たらその時点でゲーム終了です。
人物（Xとする）が出たら、Xが新たな挑戦者となり、三郎くんは選んだドアに入り、ドアを閉め、
ドアの向こうで車、ヤギ、人物２人の位置をランダムにシャッフルします。
ここまでを１ターンとします。
その後はXが挑戦者となり、ゲームを続行します。
以上の手順で車かヤギを誰かが当てるまで続けます。
太郎くんが８ターン以内に車を獲得する確率を求めなさい。
同様に確からしいというのは仮想なので概算（有効数字２桁）でよい。
432: 2024/12/19(木)21:53:07.92 ID:7ums7ZBv(1) AAS
>>431
妄想www
もしくは大学の恥さらしwww
いずれにせよ現在は痴呆か無能だろ
518(1): 01/08(水)20:28:49.92 ID:SKdwPI7I(3/4) AAS
>>516
罵倒しか投稿できないのがFimoseくん。FランにちなんでPhimoseくんから昇格ｗ
542: 01/10(金)11:31:20.92 ID:zQblG/AR(2/2) AAS
本物の医者がこんな数学板の糞スレにいるわけないじゃん忙しいはずなのに妄想乙
645: 02/02(日)07:08:29.92 ID:3mQ3+dxG(2/2) AAS
>>643
レスありがとうございます。
＞目の数が不規則で多くて
で私も面倒だなと思ったのだけどAIに問い合わせたら以下の回答を得たのでシミュレーションプログラムを組みました。
以下、AIの回答
ヨーロピアンルーレットの赤と黒の番号とその並び方は以下の通りです：
赤の番号
1, 3, 5, 7, 9, 12, 14, 16, 18, 19, 21, 23, 25, 27, 30, 32, 34, 36
黒の番号
2, 4, 6, 8, 10, 11, 13, 15, 17, 20, 22, 24, 26, 28, 29, 31, 33, 35
並び方のルール
ヨーロピアンルーレットの番号は、以下の順番で並んでいます：
0, 32, 15, 19, 4, 21, 2, 25, 17, 34, 6, 27, 13, 36, 11, 30, 8, 23, 10, 5, 24, 16, 33, 1, 20, 14, 31, 9, 22, 18, 29, 7, 28, 12, 35, 3, 26
この並びは、隣接する番号が交互に赤と黒になるように設計されていますが、完全に交互になるわけではありません。
844: 05/24(土)08:18:19.92 ID:VetM3rz7(3/5) AAS
# Example data
data <- data.frame(
donation = c(0, 1000, 2000, 0, 3000, 0, 4000, 0, 5000, 0),
score = c(90, 40, 35, 88, 30, 85, 25, 92, 20, 89),
parent = c(0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0),
admission = as.factor(c(0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0))
)
# New observation to predict
newdata <- data.frame(
donation = 2500,
score = 40,
parent = 1
)
# Fit model and obtain results
set.seed(123)
result <- fit_bayesian_logistic_jags(
data = data,
formula = admission ~ donation + score + parent,
newdata = newdata
)
# Extract variable names including intercept
var_names <- colnames(model.matrix(admission ~ donation + score + parent, data))
# Extract beta coefficient summaries
beta_stats <- result$summary$statistics[grep("^beta\\[", rownames(result$summary$statistics)), c("Mean", "SD")]
beta_quants <- result$summary$quantiles[grep("^beta\\[", rownames(result$summary$quantiles)), c("2.5%", "97.5%")]
# Rename row names using variable names
rownames(beta_stats) <- var_names
rownames(beta_quants) <- var_names
# Display results
print(beta_stats)
print(beta_quants)
cat("Predicted probability:", round(result$predicted_prob, 3), "\n")
985: 08/08(金)18:50:40.92 ID:R3S/SgXD(1) AAS
まだわからんのかゴミ
お前に相対論が理解できるはずないやろポンコツ
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