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スレタイ 箱入り無数目を語る部屋7 (1002ﾚｽ)
スレタイ 箱入り無数目を語る部屋7 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1674744315/
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371: １３２人目の素数さん [] 2023/05/15(月) 11:04:27.17 ID:nwkwAZit >>368 >「当てられる」という結論なら、ロジックさえ分かれば別におかしくないですね。 ・腐ったロジックを言い立てられてもねｗ ・確率論のロジックで、今はコルモゴロフの測度論に基づく公理的確率論が主流ですよ（下記） ・測度論に基づく公理的確率論では、区間[0,1]の実数rを入れたとき、測度論で実数rはただ1点だから的中確率0です！ 確率0以外の数値を与えると、測度論から外れますよ、明らかにね ・そして、区間[-∞,+∞]で任意の実数rに 確率0以外の数値を与えると、測度論から外れますよ、明らかにね 独自に、コルモゴロフの測度論に基づく公理的確率論以外の 新ロジック確率論を考えるのですね！ｗ 面白いですねぇ～ｗｗ、どうぞ！ｗｗｗ お手並み拝見だなぁ～！！ｗｗｗｗ （参考） https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E8%AB%96 確率論（probability theory, 仏: theorie des probabilites, 独: Wahrscheinlichkeitstheorie）は、偶然現象に対して数学的な模型（モデル）を与え、解析する数学の一分野である。 もともとサイコロ賭博といった賭博の研究として始まった[1]。現在でも保険や投資などの分野で基礎論として使われる。 公理的確率論 「確率の公理」も参照 現代数学の確率論は、アンドレイ・コルモゴロフの『確率論の基礎概念』（1933年）[4]に始まる公理的確率論である。この確率論では「確率」が直接的に何を意味しているのかという問題は取り扱わず、「確率」が満たすべき最低限の性質をいくつか規定し、その性質から導くことのできる定理を突き詰めていく学問である。この確率論の基礎には集合論・測度論・ルベーグ積分があり、確率論を学ぶためにはこれらの知識が要求される。公理的確率論の必要性に関しては確率空間の項を参照。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1674744315/371
372: １３２人目の素数さん [] 2023/05/15(月) 12:31:06.42 ID:Hx0fyE0b >>371 「腐ったロジック」とは何ですか？ あなた様の脳みそが腐ってない保証はありますか？ 公理的確率論で確率を論じるなら、確率空間を定義してください。 そして、箱入り無数目における試行との対応関係を示してください。 「測度論で実数rはただ1点だから的中確率0です！」では 箱入り無数目におけるいかなる試行とも対応しておらずナンセンス 「わたしは確率論が分からない工学部です！」という告白に等しい。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1674744315/372
378: １３２人目の素数さん [] 2023/05/15(月) 14:45:24.78 ID:nwkwAZit >>372 >「腐ったロジック」とは何ですか？ 腐ったロジックは 腐った頭の人が作ったロジックです >公理的確率論で確率を論じるなら、確率空間を定義してください。 確率空間ね いま、下記の確率論入門 渡辺澄夫より （Ω, B, P) 確率空間 Ω＝[0,1]の実数の一様分布とする B 部分集合の族（完全加法族） P B から [0,1] への関数（確率分布）（いまの場合 確率分布は[0,1]の実数の一様分布とした） 例えば、区間[0.5,0.6]の実数でよいならば、確率P=1/10だ 確率変数の説明も、下記の渡辺澄夫にある 箱が可算無限個ならば、可算無限個の確率変数族Xi i∈N とできる 各Xiが独立ならば、他の箱の開け閉めの影響は受けない これが、公理的確率論の全てです この話は、時枝記事の後半4分の1にあるよ 時枝氏の記事の前半部分？ ゴマカシですよ！ (>>371の通りです） （参考） http://watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab/index-j.html 渡辺澄夫 http://watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab/intro_prob_theory.pdf 確率論入門 渡辺澄夫 東京工業大学 １ 確率空間 P3 確率空間 （Ω, B, P) 確率空間 Ω 集合 B 部分集合の族（完全加法族） P B から [0,1] への関数（確率分布） ○ Ａ∈ B に対してP(A)をＡの確率という。 P4 確率空間の例１ （Ω, B, P) 確率空間 Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6 } B = 2Ω P(A) = [Ａの要素の個数] / 6 ○ P( { 1,2 } ) = 1/3. P8 確率変数 （Ω, B, P) を確率空間とする。 （Ω’, B’ ) を可測空間とする。 可測関数 X: Ω → Ω’ を（Ω’に値をとる）確率変数という ○ 関数のことを確率変数と呼ぶ。 関数を出力と同一視（混同）する (X=X(w))。 関数がランダムなわけではない。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1674744315/378
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