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現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む76 (1002ﾚｽ)
現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む76 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/
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242: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [sage] 2019/08/28(水) 07:34:04.43 ID:MajO1X6X >>240 ＞時枝問題の確率はP(A)ではなくP(C)だけどなｗ 違うよ （参考）（>>235） スレ47 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1512046472/18- 時枝問題（数学セミナー201511月号の記事） (抜粋) 一つの箱は開けずに閉じたまま残さねばならぬとしよう. どの箱を閉じたまま残すかはあなたが決めうる. 勝負のルールはこうだ. もし閉じた箱の中の実数をピタリと言い当てたら，あなたの勝ち. さもなくば負け. 勝つ戦略はあるでしょうか? (引用終り) 問題になっているのは、ある1つの箱の数の的中 その1つは、回答者が選んで良いんだけど あくまで、問題は箱1つの数の的中確率だよ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/242
256: １３２人目の素数さん [sage] 2019/08/28(水) 20:35:15.43 ID:l7VTYfyv THE ONE https://www.youtube.com/watch?v=TZRvO0S-TLU 三年以上かかって>>241でやっと自分の誤りに気づけた君におくる http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/256
421: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/08/31(土) 09:02:49.43 ID:PbGhNKv4 >>420 追加 （>>407） >X1,X2,・・・,Xn,・・・を確率変数に取る戦略（当てずっぽう戦略）では勝てる戦略にならない。 ここ、理解が間違っていますよ！！（＾＾ ”X1,X2,・・・,Xn,・・・を確率変数に取る戦略（当てずっぽう戦略）”ではありません 戦略ではありません！ 現代数学の確率論の通り！！ 即ち、まず、時枝記事の箱の数は、現代数学の確率論では １番目の箱、２番目の箱、・・・ を、X1,X2,・・・とします 時枝記事では、s = (s1，s2，s3 ，・・・)ですが、 使う文字がXとｓとで違うなどは、低レベル中学生の話です で、例えばサイコロ2つの目の和を入れるとき、数学ではこれを確率変数と呼びます 確率現象に限らない数列もある。それが一般のs = (s1，s2，s3 ，・・・)ですが、 確率変数の場合を排除するものではありません （時枝記事を素直に読めば分ります） （参考） スレ47 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1512046472/19- 時枝問題（数学セミナー201511月号の記事） (抜粋) 実数列の集合 R^Nを考える. s = (s1，s2，s3 ，・・・) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/421
473: １３２人目の素数さん [] 2019/08/31(土) 22:00:45.43 ID:643MmAXP >>466 >で、厳密な数学の証明がないというのが、Pruss氏、確率論の専門家さんと、私ね（＾＾ P(A)=1/2 の証明なんて不要 なぜなら時枝解法は P(C)=1/2 としか言ってないから そしてそれは一様分布の定義から否定し様が無い アホザルは人の話を聞かないからいつまでも同じ間違いを繰り返すｗ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/473
523: １３２人目の素数さん [] 2019/09/01(日) 10:01:01.43 ID:CU1S7ZwH 数学も英語もできない工業高校卒のくせに阪大卒と学歴詐称するイカサマザル http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/523
688: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/09/04(水) 07:09:59.43 ID:5W6wekr5 >>687 つづき 1.4.1 確率変数とは 確率空間(Ω,F, P)（可測空間(Ω,F) とその上の確率測度P）が与えられたとする．(Ω,F, P) 上の確率変数とは，大ざっぱには「その値が確率的に（ランダムに）変動する数」のこと．土台 になる確率空間を考えた上での確率変数だから，それぞれの値をとる確率は（原理的に）計算で きる．例えば， 例1.4.1： さいころを一回投げる場合，出た目の数をX とすると，X は1, 2, 3, 4, 5, 6 のどれ かをとる確率変数．P[X = i] = 1/6 と言うのが自然（i = 1, 2, 3, . . . , 6）． 例1.4.2： さいころを２つ投げるとき，出た目の合計をZ とすると，Z は2 から12 の値をと る確率変数．P[Z = 2] =1/36, P[Z = 3] =1/18, P[Z = 4] =1/12など． 例1.4.3： 宝くじを一枚買ったとして，それが当たった賞金の額も確率変数（ハズレは0 円と して）． 概念としては簡単なんだけど，これは実用上，なかなか有用である．そもそも確率変数は，以 下の「期待値」や「分散」などを通して，対象とする確率モデルをよりよく理解する（特徴づけ る）ために使われることが多い． 一般の場合の厳密な定義を一応，書いておこう． 定義1.4.1 (可測函数) 定義1.4.2 (実確率変数) 定義1.4.3 (確率変数，一般バージョン) (引用終り) 以上 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/688
871: １３２人目の素数さん [] 2019/09/08(日) 14:38:13.43 ID:cMOAtiJl >>867 >・数学的帰納法により、全ての自然数で成立つ。つまりは、時枝記事の数列に適用できるということ 大間違い 任意の有限列で成立することが無限列で成立するとは限らない 数学的帰納法を誤用している 近所の高校生に教えてもらえ まあ高校生も困るだろうな、これだけ説明しても分からないバカ相手じゃ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/871
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