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)
上下前次1-新
242: １３２人目の素数さん [] 06/15(日)10:55 ID:Eap/oGjV(1/4)
>>238
まだ言ってるしｗ
そこじゃないんだよｗ 君が箱入り無数目の確率が何の確率か（つまり標本空間）を誤読してると言ってるのｗ
字読めないの？ 小学校からやり直せ
243: １３２人目の素数さん [] 06/15(日)11:03 ID:Eap/oGjV(2/4)
>>239
>ここまでが、一つの試行だ
はい、大間違い。
君の確率の用語確認は全くの無駄になったｗ
>例えばサイコロ投げの場合は、サイコロを投げるという実験そのものが試行であり
箱入り無数目の場合は、100面サイコロを投げる（＝1〜100 のいずれかをランダムに選ぶ）という実験そのものが試行な
244: １３２人目の素数さん [] 06/15(日)11:07 ID:Eap/oGjV(3/4)
>>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}。
245: １３２人目の素数さん [] 06/15(日)11:10 ID:Eap/oGjV(4/4)
>>240
試行なり標本空間なりを誤読したら、以降の考察はまったくのゴミ
246: １３２人目の素数さん [sage] 06/16(月)11:28 ID:F4qr5Fw1(1)
>>238-241
そもそもd_i、D_iが確率変数のとき
P(d_i＜＝D_i)とP(d_i<₌D)は異なる
任意のε>0に対して、
P(d_i<D)<εだとしても
P(d_i＜＝D_i)<εは導けない
任意のε>0に対して、
P(D_i<D)<εだから
247(2): 現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP [] 06/17(火)17:17 ID:5DT6XHJJ(1)
>>240-241 補足
さて、箱入り無数目のトリック部分の
決定番号dの問題点について
さらに掘り下げてみよう
１）世に、確率・統計で”裾の重い分布”と称される分布がある（下記）
普通は、正規分布のような 裾の軽い分布が多く、平均値や標準偏差が考えられる
即ち、正規分布では、裾は指数関数的に減衰するのです
２）ところが、”裾の重い分布”とは 減衰が遅い分布であり
よって、平均値や標準偏差を持たない分布であったりするのです（下記のコーシー分布 ja.wikipedia ご参照）
３）さて、決定番号dは、”裾の重い分布”どころか、”裾の減衰しない分布”あるいは”裾の増大し発散する分布”
なのです。このような、分布では まっとうな 確率・統計の計算ができないことは 専門家には自明なのです
（ところが、一般の数学徒はご存じない）
ここが、箱入り無数目のトリックの部分です！ｗ （＾＾
(参考)
google検索：
確率・統計で、裾の重い分布とは どのようなものか？
AI による概要
確率・統計における「裾の重い分布」とは、確率分布の裾の部分（分布の両端）が、正規分布などの一般的な分布に比べて厚く、つまり、極端な値が出現する確率が高い分布のことです。このような分布は、極端な事象が起こる可能性を考慮する必要があるため、リスク管理や金融工学などで重要になります。
裾の重い分布の例:
・パレート分布:経済学や金融工学で、所得分布や資産分布などに用いられます。
・t分布:サンプルサイズが小さい場合の統計解析で、正規分布の代わりに用いられることがあります。
・コーシー分布:物理学や工学で、共鳴現象などをモデル化する際に用いられます。
裾の重い分布を理解することで、リスク管理やデータ分析において、より正確な判断をすることが可能になります。
https://reference.wolfram.com/language/guide/HeavyTailDistributions.html.ja
Wolfram言語 ＆ システム
ドキュメントセンター
裾の重い分布
裾の重い分布は，非常に大きい値を得る確率の方がより高いことを意味する．したがって裾の重い分布は一般に弱いランダム性とは対照的に強いランダム性を表す．収入の分布，財務収益，保険の支払金，Web上の参照リンク等，結果が裾の重い分布であると見なされる種類は増え続けている．裾の重い分布に含まれる特筆すべきものは，確率密度関数がベキであるベキ乗則である．技術的に難しいのは，これらの分布にすべてのモーメントが存在する訳ではないということである．代りに分位数等の順序統計量が使われる．また，これは中心極限定理が成り立たないことも意味する．代りに，平均等の一次結合のための新しい標準極限分布，つまり安定分布を得る．
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%BC%E5%88%86%E5%B8%83
コーシー分布
性質
コーシー分布は、期待値（平均値）や分散（およびより高次のモーメント（標準偏差など））が定義されない分布の例として知られる。最頻値と中央値は常に定義され
248: １３２人目の素数さん [] 06/17(火)17:22 ID:imHVDh7R(1)
>>247
>３）さて、決定番号dは、”裾の重い分布”どころか、”裾の減衰しない分布”あるいは”裾の増大し発散する分布”
> なのです。このような、分布では まっとうな 確率・統計の計算ができないことは 専門家には自明なのです
確率計算で決定番号の分布を一切使ってないのでまったく的外れ
> （ところが、一般の数学徒はご存じない）
君が記事を読めてないだけですよオチコボレさん 国語からやり直しましょう
249(3): 現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP [] 06/18(水)13:52 ID:1ZjEJMOG(1)
>>247 & >>239 補足
１）いま、出題の列 s = (s1，s2，s3 ，・・・) で
コイントスの 0,1 の2進値をランダム入れたとする
対するしっぽ同値列 s'=(s'1， s'2， s'3，・・・ )で
決定番号d のとき、(s1，s2，s3 ，・・,sd-1) と(s'1， s'2， s'3，・・,s'd-1)
で場合を数を考えると、sd-1≠s'd-1で無ければならないが、1からd-2は自由だから
2^(d-2)通り
２）dには上限なく 自然数全体を渡るから 決定番号の集合濃度は 2^Nで、アレフ ℵ1 非可算無限濃度
つまり、同値類は集合としてみた場合は、全体は非可算集合です
一方、有限の決定番号d の場合の数は 2^(d-2)で、有限です
３）いま、『箱入り無数目』の>>2のように
100個の決定番号d1〜d100と その最大値dmaxについて考えると
"d1〜d100 ≦ dmax"の議論は、可算無限長の 先頭の長さ dmax の有限の議論であり
それは、非可算無限中に比べれば 無限小に等しい（即ち確率零の集合の中の話）
即ち、これを 出題列を有限長さの針に例えると、有限di≦dmaxの議論は、あたかもほんの針の先の中の議論なのです
４）さて、これを>>240-241の確率分布の減衰の視点で見ると
『箱入り無数目』においては、減衰どころか 裾が増大し 全体として発散している
即ち、上記2進値のとき、dが１増えると 場合の数は2倍になる
10進値ならば10倍、n進値ならばn倍、全自然数NならばN倍、全実数Rならば非可算倍*)となる
（ *)n次元R^n→n+1次元R^n+1 ということ）
５）さて、最後の例 全実数Rなら非可算倍で、ユークリッド空間で次元が違う話です（全体では無限次元空間）
『箱入り無数目』はトリックで、有限の99/100の話に矮小化される
そのトリックとは、本来は可算無限長の数列について、うまく 列先頭の有限長の話にすり替える**)
そこが、人は日常 真無限に不慣れで かつ 有限の世界に暮らしているゆえ
まんまと d1〜d100 ≦ dmaxに乗せられ騙されるのです
分かってしまえば、他愛もない子供だましにすぎないのです
**)ここを、確率論の観点から補強すると
１）0,1 の2進値を、箱に入れた場合、決定番号d とは、上記の通り
二つの数列 s = (s1，s2，s3 ，・・・) s'=(s'1， s'2， s'3，・・・ )で
d番目以降の可算無限の数が一致する
即ちその確率 P=(1/2)^N＝0
２）勿論、10進値でも P=(1/10)^N＝0
n進値でも P=(1/n)^N＝0
３）そして、任意実数ならば、P=(1/R)^N＝(0)^N (即ち(1/連続濃度)^N(可算乗)です)
『箱入り無数目』のトリックとは、可算無限長の数列の先頭の確率零の集合内の話にすり替えて
99/100を導く。結局 (99/100)x0=0 なのです■
250: １３２人目の素数さん [] 06/18(水)14:36 ID:Qh/3AgjL(1/2)
>>249
>補足
間違いを補足しても正しくならない。
試行（従って標本空間）を誤読しる間は決して正解には辿り着かないよオチコボレさん。
251: １３２人目の素数さん [] 06/18(水)14:41 ID:Qh/3AgjL(2/2)
>>249
>結局 (99/100)x0=0 なのです
決定番号が自然数である確率は0ではなく1だから正しくは(99/100)x1=99/100
252(4): 現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP [] 06/20(金)16:48 ID:S3g1Aii2(1)
>>249 追加
１）いま、出題の列 s = (s1，s2，s3 ，・・・) で
箱入り無数目では、100列に並べ替える (mod 100を使えば良い)
勿論、2列でも可です (mod 2を使えば良い)
また、箱入り無数目の決定番号を使う 確率99/100が正しいならば
2列なら確率1/2となる
２）だが、出題の列 s = (s1，s2，s3 ，・・・) の並べ変えなど 面倒なことをせずに
ダミーの列 t = (t1，t2，t3 ，・・・) を、（回答者が勝手に作って）隣に作ればいいのです
ダミーの列の決定番号 dt に対し、問題の列の決定番号 ds として
ds ≦ dt となる確率は 1/2 だという*) ( *)箱入り無数目論法より>>2)
よって、ダミーの列の箱を開けて 決定番号dtを得て
さらには、ds = dt を考慮すれば、dt+2を使って
出題の列 sのdt+2番目以降の箱を開け、出題の列 sの代表を得て
「その代表のdt番目数＝出題の列のdt番目数」と唱えれば
あ〜ら ふしぎ dt番目の箱の数を、箱を開けずに 確率1/2で適中できるとさ！ｗ ；ｐ）
３）さて、上記２）項の手法が、本来の箱入り無数目より、奇妙奇天烈なのは
ダミーの列 t は、そもそも 出題の列 s とは何の関係も無い列であるにも関わらず
出題の列 sの dt番目数の任意実数を、箱を開けずに 確率1/2で適中できるのに使えるとは
これ如何に？ｗ ；ｐ）
４）さらに、箱入り無数目の>>2通りに、99列を 出題の列 sのとなりに並べて
列 t1,t2,t3,・・,t99 とやれば
dt1〜dt99 までの99個の決定番号が手に入る。その最大値 dtmax＝max(dt1,・・,dt99) を取って
ds ≦ dtmax となる確率は 99/100 となる (箱入り無数目論法より)
上記２）項の手法で、出題の列 sのdtmax+2番目以降の箱を開け、出題の列 sの代表を得て
「その代表のdtmax番目数＝出題の列のdtmax番目数」と唱えれば
あ〜ら ふしぎ dtmax番目の箱の数を、箱を開けずに 確率99/100で適中できるとさ！ｗ ；ｐ）
（箱入り無数目論法>>2の通り、99列をもっと大きな任意の数の列にすれば、”確率1-ε で勝てることも明らかであろう”ｗ）
これまた、本来の箱入り無数目よりも 奇妙奇天烈な 数学パズルなり〜！
要するに、>>249で述べた如く
決定番号dなる量は、本質的に発散している量であって
非正則分布を成すゆえ （>>154の4)項ご参照）
複数 n個の決定番号を選んで
n個の中のある決定番号dが、最大値となる確率1/nとして
”確率1-ε で勝てることも明らかであろう” (ここにε＝1/n)
と主張するのだが
ここが、数学トリックで 数学パズルなのです！ｗ ；ｐ）
253(1): １３２人目の素数さん [] 06/20(金)17:03 ID:5VJHkbCl(1/2)
>>252
>ダミーの列の決定番号 dt に対し、問題の列の決定番号 ds として
> ds ≦ dt となる確率は 1/2 だという*) ( *)箱入り無数目論法より>>2)
誤読
なんど言えば分かるんだ？ このオチコボレは
言葉が分からないなら国語からやり直せよ
254(1): １３２人目の素数さん [] 06/20(金)17:06 ID:5VJHkbCl(2/2)
言葉が分からないオチコボレに数学は無理
まず言葉を学べ 小学校からやり直せ
255(1): １３２人目の素数さん [] 06/20(金)21:10 ID:v1Sk8AyC(1/2)
>>252
> 出題の列 s = (s1，s2，s3 ，・・・) の並べ変えなど 面倒なことをせずに
> ダミーの列 t = (t1，t2，t3 ，・・・) を、（回答者が勝手に作って）隣に作ればいいのです
高卒は考えるのが苦手だからすぐ面倒くさがって、違うこと考える だから間違う
面倒くさがったら数学は絶対理解できない
必ずｎ列作ってどちらか選ぶこと
ｎ列のうち他方より大きい列はたかだか1列しかない
どれをを選んでも当たらない、ということはない
当たらない列はｎ列のうちたかだか1列しかないのだから
選ばないから間違う
256(1): １３２人目の素数さん [sage] 06/20(金)21:20 ID:v1Sk8AyC(2/2)
>>252
>決定番号dなる量は、本質的に発散している量であって非正則分布を成す
99列の決定番号の最大値Dなる量も、本質的に発散している量であって非正則分布を成す
したがってd<=Dなる確率が０とかいう高卒の主張は全くの誤り
dが確率変数ならDも確率変数であって定数ではない
ただ、箱入り無数目の確率はそんな難しいことを使っていない
なぜなら列siの決定番号diも、si以外の列の決定番号の最大値Diも、両方とも定数だから
100個の列siについてdi<=Diの真偽値は全部決まっている
そして、di<=Diが偽となるsiはたかだか１つしかない
だからその１つを選ばなければ当たる
したがって確率は1-1/100=99/100
小学校の算数の問題だよ
高卒君は分数の計算もできないのかね？
257(3): １３２人目の素数さん [sage] 06/22(日)09:09 ID:e5q/Q8+J(1)
>>253-256
>dが確率変数ならDも確率変数であって定数ではない
ふっふ、ほっほ
確率変数→変数→ 変数vs定数 という 中学生レベルの連想ゲーム
大間違いですよ
確率変数は、基本的には関数ですよ
下記を百回音読してね
(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%A4%89%E6%95%B0
確率変数
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。
https://wiis.info/math/probability/random-variable/random-variables/
wiis
確率変数の定義
標本点に対して実数を1つずつ割り当てる写像を確率変数と呼びます。
＜動画解説＞
https://youtu.be/6_XXwZlZi1Y?t=1
[数B] [統計#1]確率変数を基礎から徹底解説！初心者でもすぐに理解できる統計授業！[統計的な推測]
たにぐち授業ちゃんねる
2022/11/11
0:48 確率変数とは？
（文字起こし）
3:18
Xを1つ決めると
確率が
定まるこの
Xを確率変数という風に
言います
4:00
Xを1つ決めると
確率が1つ
決まるわけですよね
ちょうど
関数みたいな
振る舞いをしていますよねこれを
確率版の関数と考えて
確率関数という風に呼びこのように
表すことにします
＜補足説明＞
関数X：事象→x(実数）
（記号の濫用というか 記号の節約で 関数Xとその値x(実数）をしばしば 区別せずにXを使います）
X（実数）→ 確率
です
高校レベルでは、これで十分です（大学レベルでも およそこの程度で十分です）
258: １３２人目の素数さん [] 06/22(日)16:59 ID:1MaLTl0f(1/2)
>>257
>>dが確率変数ならDも確率変数であって定数ではない
>確率変数は、基本的には関数ですよ
s=(s1,…,s100)∈(R^N)^100
このとき、例えば、
d1(s)=d(s1)
D1(s)=max({d(s2),…,d(s100)})
はどちらもsの関数ですが、何か？
ふっふ、ほっほ
259: １３２人目の素数さん [] 06/22(日)17:09 ID:1MaLTl0f(2/2)
>>257
>関数X：事象→x(実数）
>（記号の濫用というか 記号の節約で 関数Xとその値x(実数）をしばしば 区別せずにXを使います）
>X（実数）→ 確率
>です
>高校レベルでは、これで十分です
>（大学レベルでも およそこの程度で十分です）
全然日本語になってない 高校の現代国語０点な
関数X：事象→実数
で、X(事象)＜c の確率は、例えば、集合 {事象｜X(事象)＜c｝の確率測度だろ？
で、箱入り無数目で、仮に事象をすべての箱の中身として、必ず１列目を選ぶとすれば
二つの確率変数d1、D1を用いた以下の事象全体の確率測度を求めるんだろ？
d1(事象) <= D1(事象)
確率変数d1だけの以下の事象全体の確率測度を求めるわけじゃないぞ
d1(事象）<= D
(注：Dは定数）
260: １３２人目の素数さん [] 06/22(日)19:20 ID:Y+ibteSC(1)
>>257
>確率変数は、基本的には関数ですよ
標本空間を誤読してるって言ってるのが分からないの？
言葉が分からないなら小学校からやり直し
261: １３２人目の素数さん [sage] 06/28(土)09:24 ID:Om34p0pv(1/2)
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