スレタイ 箱入り無数目を語る部屋29(あほ二人の”アナグマの姿焼き"Part3ｗ) (340ﾚｽ)
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22: 01/15(水)11:48:06.26 ID:kITRkOLu(3/3) AAS
>>3
「もうちょっと面白いのは，独立性に関する反省だと思う.
確率の中心的対象は，独立な確率変数の無限族X1，X2，X3，…である.
いったい無限を扱うには，
(1)無限を直接扱う，
(2)有限の極限として間接に扱う，
二つの方針が可能である.
確率変数の無限族は，任意の有限部分族が独立のとき，独立，と定義されるから，(2)の扱いだ.
(独立とは限らない状況におけるコルモゴロフの拡張定理なども有限性を介する.)
しかし，素朴に，無限族を直接扱えないのか?
扱えるとすると私たちの戦略は頓挫してしまう.
n番目の箱にXnのランダムな値を入れられて，ある箱の中身を当てようとしたって，
その箱のX と他のX1，X2，X3，・・・がまるまる無限族として独立なら，
当てられっこないではないか−−他の箱から情報は一切もらえないのだから.
勝つ戦略なんかある筈ない，と感じた私たちの直観は，無意識に(1)に根ざしていた，といえる.
ふしぎな戦略は，確率変数の無限族の独立性の微妙さをものがたる， といってもよい.」
全部、無意味
そもそも箱は確率変数ではない
244: 06/15(日)11:07:33.26 ID:Eap/oGjV(3/4) AAS
>>239
>3）よって、全事象Ω（標本空間）は、
> 実数列の集合 R^N s = (s1，s2，s3 ，・・・)∈R^N
> を集めたものと見ることができる
試行を誤読してるので標本空間も間違う。
100面サイコロを投げることが試行だから正しい標本空間は{1,2,...,100}。
307: 09/30(火)22:54:23.26 ID:WSqccKjJ(8/9) AAS
>>298
>いわゆる無理筋
記事を読まない（読めない）耄碌爺の戯言こそ無理筋
>1）時枝手法は、重川の確率論基礎の無限確率変数Xt の iid(独立同分布)と矛盾を生じる
生じない。両者はまったく違う確率だから矛盾を生じ様が無い。
これ、過去何百回何千回と言ってるんだが、君、言葉が分からないの？ 言語障害？ 病院行きなさいよ
309: 09/30(火)23:30:07.26 ID:JTSEwgcW(2/2) AAS
消えろと死ねはほぼ同義
310: 10/01(水)08:45:38.26 ID:YMo6hi3F(1/4) AAS
ドイツ語では
StirbよりもVerschwindeをよく聞くような気がする
330(4): 現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP 10/01(水)23:52:51.26 ID:Y4ope7xu(2/2) AAS
>>325 追加
>ロジックに傷がない理論は何通りもありうる
箱入り無数目の なかなか気づかない傷は、決定番号の分布が 裾が減衰しない分布（非正則>>295）で
従って、確率が考えられない(確率を考えてはいけない)ことです
下記の 裾の重い分布とPower law （べき乗則）で説明します
・確率分布の裾がガウス分布のように指数関数的に減衰する場合、平均値や標準偏差が求まります
しかし、裾の重い分布では 平均値を持たなくなります （標準偏差も定義できない）
・これは 下記の （べき乗則）Power law で説明できる
べき乗則 x^−kで k>2 の場合にのみ 平均値を持ちます
・もし x^−k でk=1の場合 は、積分値が発散します 即ち ∫ x=1〜∞ 1/x dx ＝∞ です
この場合は、当然平均値も∞に発散します
また、確率を考えること自身ができなくなります
ここが、箱入り無数目トリックです
(参考)
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
裾の重い分布あるいはヘヴィーテイルとは、確率分布の裾がガウス分布のように指数関数的には減衰せず[1]、それよりも緩やかに減衰する分布の総称。 また類似の用語に、ファットテイル、裾の厚い分布、ロングテール、劣指数的 (subexponential) などがある。
外部ﾘﾝｸ:en.wikipedia.org
Power law （べき乗則）
Lack of well-defined average value
A power-law x^−k has a well-defined mean over
x∈[1,∞) only if k>2 and it has a finite variance only if k>3; most identified power laws in nature have exponents such that the mean is well-defined but the variance is not, implying they are capable of black swan behavior.[2]
(google訳)
明確に定義された平均値の欠如
べき乗則 x^−k 明確に定義された平均値を持つ
x∈[1,∞) k>2 の場合にのみであり、有限分散となるのは k>3;自然界で確認されているべき乗法則のほとんどは、平均は明確に定義されているが分散は定義されていない指数を持ち、ブラックスワン挙動を起こす可能性があることを意味しています。[ 2 ]
The median does exist, however: for a power law x^ –k, with exponent k>1, it takes the value 2^(1/(k – 1))xmin, where xmin is the minimum value for which the power law holds.[2]
(google訳)
しかし、中央値は存在します。べき乗則x^ – kの場合、指数は k>1 、2^(1/(k – 1))xminという値をとります。ここで、xmin はべき乗法則が成り立つ最小値です。[ 2 ]
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