[過去ﾛｸﾞ] スレタイ 箱入り無数目を語る部屋4 (1002ﾚｽ)
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13(20): 2022/10/22(土)09:18 ID:vbwjrS8W(3/7) AAS
>>8 補足
> ３）ｎ→∞の極限を考える（非正則分布になる）、当りの確率1/ｎ→0
＜非正則分布についての補足＞
(参考)
箱入り無数目を語る部屋2 2chｽﾚ:math より
外部ﾘﾝｸ:ai-trend.jp
AVILEN Inc
省24
14(3): 2022/10/22(土)09:19 ID:vbwjrS8W(4/7) AAS
>>13
つづき
しかし、分布の裾が減数しない、例えば上記 一様分布の範囲を無限に広げた分布（一様事前分布）
は、積分が発散して、確率の和（つまり全事象）が1にならない
よって、通常の確率論の外になる
時枝の決定番号に、同じ
(参考)
省7
17(7): 2022/10/22(土)11:32 ID:vbwjrS8W(5/7) AAS
>>13-14 補足
>分布の裾が減数しない、例えば上記 一様分布の範囲を無限に広げた分布（一様事前分布）
>は、積分が発散して、確率の和（つまり全事象）が1にならない
>よって、通常の確率論の外になる
>時枝の決定番号に、同じ
１）時枝の決定番号は、上限がなく、その裾は減衰しない
２）よって、非正則分布を成す
省9
23: 2022/10/22(土)13:28 ID:vbwjrS8W(6/7) AAS
>>13-14
補足
１）非正則分布とは？
a)分布の範囲が無限（上限なし 又は下限なし、又は両方）
b)分布の裾が、xの-1乗より減衰が遅い>>13
このa)b)二つの条件を満たせば、
非正則分布ですよ
省2
28(10): 2022/10/22(土)15:14 ID:vbwjrS8W(7/7) AAS
>>13 補足
(引用開始)
＜非正則分布についての補足＞
(参考)
箱入り無数目を語る部屋2 2chｽﾚ:math より
外部ﾘﾝｸ:ai-trend.jp
AVILEN Inc
省22
266(2): 2022/10/29(土)23:32 ID:TJ1yzMer(16/16) AAS
>>236 補足の続き
１）非正則分布とは？
>>13の通り 確率の和(積分)が1ではない
つまり、全事象が無限大に発散して、全事象を1とすることができない
（コルモゴロフの確率公理を満たすことができない分布のこと）
２）要するに、非正則分布は、例えば、一様分布の範囲を無限に広げた分布である（一様事前分布）>>28
範囲が無限であっても、正規分布のように、指数関数的に減衰する場合は、積分は発散せず、正当に扱える
省23
683(1): 2022/11/04(金)23:35 ID:sQY7VXAT(7/8) AAS
>>675
>>「その同値類から、ランダムに代表を選ぶ方法があるか？」
>「ランダム」という言葉で、「毎回、代表を変更する」と云っているなら
>箱入り無数目にはそのような記載はないでしょう
>代表はいったん決めたら変更しない
ランダムとは、無作為抽出（下記）の意味ですよ
「その名の通り、ある集団から要素を抽出するのに、作為的な手順を使わないことが特徴である。そのため、無作為抽出法によるサンプリングを行うと、集団の全ての要素が同じ確率で抽出されることになる」（下記）
省19
701(14): 2022/11/05(土)09:10 ID:3kC00iWj(1/14) AAS
>>666
>>完全代表系を事前に定めておけば時枝戦略が成立する
>>という主張に反論したいなら
>>完全代表系を事前に定めておいても時枝戦略が成立しない
>>を立証する必要がある
>具体的にはいかなる列を選んでも箱入り無数目の戦略が全失敗する
>代表系の例を示すことですね
省32
702(9): 2022/11/05(土)09:13 ID:3kC00iWj(2/14) AAS
>>701
つづき
７）さてさて、決定番号も自然数同様に上限がなく、全事象Ωが発散している非正則分布>>13であることは明らかだ
だから、上記６）類似でしょ
だから、時枝氏の論法（下記）も、同様に開けた箱と、未開封の箱で、確率上の扱いが異なると考えると(上記３）)
当たるように見えて当たらないことの説明が付くと思う
(参考)
省19
707: 2022/11/05(土)09:45 ID:3kC00iWj(3/14) AAS
>>703
それって
自然数Nのような
非正則分布>>13
を使う
確率計算は不可
そういう解釈かもねｗ
708: 2022/11/05(土)09:50 ID:TS95wV6e(7/17) AAS
>>701
>６）しかし、決定番号類似で、出題がn1,n2∈N（自然数 非正則分布>>13）とする
時枝戦略では決定番号は定数であって確率変数ではないので無意味
710(5): 2022/11/05(土)10:01 ID:TS95wV6e(8/17) AAS
>>702
>７）さてさて、決定番号も自然数同様に上限がなく、全事象Ωが発散している非正則分布>>13であることは明らかだ
決定番号は定数。
全事象Ωは選択しうる列インデックスの集合{1,2,...,100}
確率分布は{1,2,...,100}上の一様分布であり正則
ひとつも合ってないｗ
上記への反論は許されない。
省2
712(1): 2022/11/05(土)11:50 ID:3kC00iWj(6/14) AAS
>>701 補足
> ６）しかし、決定番号類似で、出題がn1,n2∈N（自然数 非正則分布>>13）とする
> 箱を開けていない状況では、n1>n2 or n1<n2 の二択だから、勝つ確率1/2 が直感的判断だろう
確かに、>>703 の指摘するようなことは、可能だな
で、もし、例えば区間[0,M] (M有限)の中の正整数 n1,n2∈[0,M]
の一様分布を使えば、>>701の２）～５）と同様にできる
実際の勝負を繰返し、統計を取ることで、 ”大数の法則”から勝ち負けは、確率1/2に収束するだろう
省3
731(2): 2022/11/05(土)14:59 ID:3kC00iWj(10/14) AAS
>>701
(引用開始)
６）しかし、決定番号類似で、出題がn1,n2∈N（自然数 非正則分布>>13）とする
箱を開けていない状況では、n1>n2 or n1<n2 の二択だから、勝つ確率1/2 が直感的判断だろう
さて、箱1を開けn1を知る。この瞬間に状況が変わる
箱2は、開けていないので、確率変数X2のままだから、全ての自然数を取り得る
従って、直感的には、回答者の勝率0
省18
736(2): 2022/11/05(土)15:23 ID:TS95wV6e(16/17) AAS
>>731
>３）ともかく、日常の数学では
> n1,n2∈N, P(n1>n2)＝1/2
> と無意識に思ってしまう
それはおまえが白痴だから
> 自然数が、非正則分布>>13 であるにも拘わらずだ
安心しろ
省8
760(4): 2022/11/06(日)09:05 ID:4rX/NHRo(2/23) AAS
>>750
どうもありがとう
スレ主です
>>”non-conglomerableの意味は理解しました” とか
>>落ちこぼれとは大違いだと思ったよ
> せたぼん騙すのって簡単だったなｗ
初見で、Pruss氏の conglomerability assumption >>731
省22
767(10): 2022/11/06(日)09:38 ID:4rX/NHRo(4/23) AAS
>>701-702 補足説明
>>760にも書いたが、
” a)確率上、開けた箱と開けてない箱とは、扱いが違う”>>701
をベースに、時枝記事>>1のトリックを、うまく説明できると思う
１）いま、時枝記事のように>>702
問題の列を100列に並べる
1～100列 のいずれか、k列を選ぶ(1<=k<=100)
省21
775(5): 2022/11/06(日)10:20 ID:4rX/NHRo(5/23) AAS
>>767 訂正と補足
＜訂正＞
それを繰り返せば、大数の法則>>702で、P(Xdk<=dmax99)=1/2が言える
↓
それを繰り返せば、大数の法則>>702で、P(Xdk<=dmax99)=99/100が言えるだろう
（注：dmax99は、100列中の99列の最大値なので、P(Xdk<=dmax99)=99/100が正しいだろう）
＜補足＞
省5
776(1): 2022/11/06(日)10:38 ID:4rX/NHRo(6/23) AAS
>>769
>もし、どの列を選んでもdk>dmax99の確率が1なら
>全ての列が、他の列の決定番号よりも大きいことになる
全く同じ論法で、
あんたの誤り示せるｗ
１）k列の決定番号Xdk>>767が、
非正則分布たる自然数Nになるとする(>>775 ＜補足＞ご参照)
省13
790: 2022/11/06(日)12:40 ID:+0wVTm4U(10/43) AAS
>>767
>３）しかし、決定番号は、
> 自然数N同様に非正則分布>>13だから、これは言えない
それは時枝戦略ではない
関係無い話をいくら語ったところで何の反論にもなり得ない
>>710を弁論大会うんぬんで誤魔化してるからこういうバカな発言を平気でする
836(1): 2022/11/06(日)18:14 ID:4rX/NHRo(16/23) AAS
>>835
＞非正則分布を使っているエビデンスを示してもらえるかな？
決定番号を使っている
↓
決定番号は非正則分布を成す
↓
非正則分布とは>>13ご参照
省9
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