スレタイ箱入り無数目を語る部屋22

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874: 現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP  [] 2024/09/17(火) 18:23:35.29 ID:cqt14gYU

>>866
(引用開始)
実際、Nの確率測度なら存在する
例
N={0,1,2,…}
{0}に測度1/2
{1}に測度1/4
{2}に測度1/8
・・・
{n}に測度1/2＾(n+1)
(引用終り)

ふっふ、ほっほ
上記は、「同様に確からしい」＝高校の確率のレベルから、無理解だなｗ ；ｐ）
それじゃ、箱入り無数目 は、理解できないはずだわさｗｗ
下記を百回音読して、その後 03  一橋大 に挑戦してくださいね！ ｗｗｗ ；ｐ）

(参考)
https://kou.benesse.co.jp/nigate/math/a14m0518.html
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Presented By　進研ゼミ高校講座
【場合の数と確率】「同様に確からしい」の意味

https://ir.lib.hiroshima-u.ac.jp/50267/files/16674
広島大学 学術情報リポジトリ
全国数学教育学会第53 回研究発表会発表資料2020 年
学校数学における 「根元事象」と「同様に確からしい」の概念規定
広島大学附属福山中・高等学校上ヶ谷友佑
岡山大学大学院教育学研究科石橋一昴
広島大学附属福山中・高等学校迫田彩
PDF
その意味で，現代確率論において「同様に. 確からしい」という概念は，必要不可欠な概念ではない。 もちろん，確率と呼ばれる数学的対象の一般的な性質の探究ではなく， ...

https://mathclinic314.com/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E3%81%AE%E5%8E%9F%E5%89%87%E3%80%90%E5%90%8C%E6%A7%98%E3%81%AB%E7%A2%BA%E3%81%8B%E3%82%89%E3%81%97%E3%81%84%E3%81%A8%E3%81%AF%E7%A2%BA%E7%8E%87%E3%81%A7%E3%81%AF%E5%85%A8%E3%81%A6/
主に難関大学合格にむけた数学の入試問題の解説をしています。
MathClinic
確率の原則【同様に確からしいとは】【確率では全てのものを区別せよ】【2003年度 一橋大学】
2021年4月14日
問題はこちら（画像をクリックするとPDFファイルで開きます。）
' 03  一橋大
1 が書かれたカードが 2 枚 ,  2 が書かれたカードが 2 枚 ,  … ,  n が書かれたカードが 2 枚の合計 2n 枚のカードがある。
カードをよく混ぜ合わせた後 ,  1 枚ずつ左から順に並べる。
このとき ,  カードに書かれている数の列を a1 ,  a2 ,  … ,  a2n  とする。  ak ≧  ak+1 (1≦ k ＜2n)  となる最小の k を X とする。
(1) X=1 となる確率を求めよ。
(2) X=n となる確率を求めよ。
(3) m は 1≦m＜n を満たす整数とする。X≧m となる確率を求めよ。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1724982078/874

900: 現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP  [] 2024/09/18(水) 10:00:43.84 ID:B/ePC74M

>>893
(引用開始)
>さて、M→∞として 自然数N全体で考えると
>上記のように、自然数N全体には、確率測度1を与えることができない
　「上記のように」とは正しくは「>>867で」
　「確率測度」ではなく「同様に確からしい確率測度」ね
(引用終り)

ふっふ、ほっほ
幼稚だが、一つ良いことをいったね
それ、大学レベルでは、確率分布の考えだ（下記）

(引用開始)>>866より
実際、Nの確率測度なら存在する
例
N={0,1,2,…}
{0}に測度1/2
{1}に測度1/4
{2}に測度1/8
・・・
{n}に測度1/2＾(n+1)
(引用終り)

これは、下記の確率分布において、確率変数Xを自然数全体にとり
Xに対する 各々の値をとる確率を、指数関数的に減衰させた場合の確率測度だ
つまり、n→∞で、確率測度は 早く減衰しなければ、その積分ないし和は発散してしまうのです
発散すると、全体の確率測度で、１を与えることができません！
その減衰の速さの限界は、-1乗より早く（x^-1 あるいは n^-1 、例えばx^-2 はOK）です

正規分布は有名ですね。指数関数的に減衰する 扱いやすい分布です

では、箱入り無数目はどうか？
決定番号dは、d→∞で減衰しません。決定番号dは、d→∞で減衰どころか 発散しています。これはダメです。全くダメですｗ ；ｐ）

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%88%86%E5%B8%83
確率分布
確率分布（かくりつぶんぷ、英: probability distribution）は、確率変数に対して、各々の値をとる確率全体を表したものである。日本産業規格では、「確率変数がある値となる確率，又はある集合に属する確率を与える関数」と定義している[1]。

概要
例えば、「サイコロ2個を振ったときの出た目の和」は確率変数である。この確率変数 X に対する分布は次の表のようになる。

すなわち、離散型確率変数である場合は、確率分布とは確率変数の値にその確率（確率質量）を対応させる関数（確率質量関数）のことであると言うこともできる。しかし、例えば「次に電話がなるまでの時間」といった、連続型確率変数の場合は、確率変数値での確率が全て 0 となり、確率分布を確率質量関数で表すことができない。

「次に電話がなるまでの時間」は確率変数である。この確率変数 X の分布が次のようになったとする。
FX の導関数 fX は確率密度関数と呼ばれ、確率は積分を用いて
略
と書ける。

通常、連続値をとる確率変数の分布は確率密度関数を用いて記述される。なぜなら、確率密度関数は初等関数で書けるが、累積分布関数は書けない場合が多いからである。

公理主義的な確率論においては、d次元ベクトル値確率変数の確率分布とは、その確率変数の引き起こす像測度のことである。この測度は d次元ユークリッド空間上の確率測度であり、ユークリッド空間の部分集合に対して、確率変数の値がその集合に入る確率を与える関数となる。

単に確率分布というときは、d次元ユークリッド空間などのよく使われる可測空間上で定義された確率測度のことをいう。ただの確率測度と違って空間に散らばっている様子がグラフなどの目に見える形で表現できるので「分布」と呼ばれる。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1724982078/900

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