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)

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8: １３２人目の素数さん [] 2025/01/15(水) 11:22:49.99 ID:ZCTGHyhi

つづき

さて、上記を補足します

１）いま、加算無限の箱が、iid 独立同分布 とします
　箱を、加算無限個の確立変数の族 X1,X2,・・Xi・・ として扱うのが
　現代の確率論の常套手段です
２）いま、サイコロ1〜6の数字を入れるならば、任意Xiの的中確率は1/6
　コイントス 0,1の数字を入れるならば、的中確率は1/2
　もし、区間[0,1]の実数を入れるならば、的中確率は0
　もちろん、時枝記事の通り任意実数r∈Rならば やはり、的中確率は0
　です
３）ところが、時枝記事では、確立変数の族 X1,X2,・・Xi・・ を100列に並べ替え
　数列のしっぽ同値類の類別と、類別の代表を使って、決定番号を決めて
　決定番号の大小比較から、ある箱Xjについて、的中確率99/100に改善できる
　と主張します
４）「そんなバカな！」というのが、上記の主張です

マジ基地は無視してさらに補足します

１）時枝記事の決定番号をdとすると、dは1から無限大(∞)までを渡ります
　このような場合、しばしば非正則分布（正則でない）を成します（下記）
２）非正則分布の場合、全体が無限大に発散して、平均値も無限大になり
　分散や標準偏差σなども、無限大に発散します
３）具体例として、テスト回数無限回の合計点で成績評価をする場合を考えます
　テスト回数が、１回、２回、・・n回、・・
　もし、テスト回数が有限なら 例えば100回で1回の満点100点として、総計10,000(1万)点ですが
　テスト回数が無限回ならば、毎回1点の人の総計も無限大(∞)に発散し
　毎回100点満点の人の総計も無限大に発散しまず
　試験の点の合計では、毎回1点の人も毎回100点も区別ができなくなります
　この合計については、平均は無限大、分散や標準偏差σなども無限大に発散します
４）ところで、時枝氏の数学セミナー201511月号の記事では
　このような非正則分布を成す決定番号を、あたかも平均値や分散・標準偏差σが有限である
　正則分布のように扱い、確率 99/100とします

これは、全くのデタラメでゴマカシです

(参考)
https://ai-trend.jp/basic-study/bayes/improper_prior/
AVILEN Inc. 2020
2020/04/14
非正則事前分布とは？〜完全なる無情報事前分布〜
ライター：古澤嘉啓
目次
1 非正則な分布とは？一様分布との比較
2 非正則分布は確率分布ではない！？
3 非正則事前分布は完全なる無情報事前分布
4 まとめ

https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/index_j.html
重川一郎
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/lectures/2013bpr.pdf
2013年度前期 確率論基礎
Ｐ7
確率空間例サイコロ投げの場合
確率空間として次のものを準備すればよい．
Ω＝{1,2,・・・,6}^N∋ω＝{ω1,ω2,・・・}
ωnは1,2,・・・,6のいずれかで，n回目に出た目を表す．
確率はη1,η2,・・・ηnを与えて
P(ω1=η1,ω2=η2,・・・ωn=ηn)＝(1/6)^n
と定めればよい．これが実際にσ-加法的に拡張できることは明らかではないが，Kolmogorovの拡張定理と呼ばれる定理により証明できる．

つづく

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1736907570/8

73: 現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP  [] 2025/06/01(日) 10:41:36.99 ID:SMdueHXd

>>67
>なぜ一般教養レベルの問題を論文に？

数学論文でなくとも、”確率論に関するパラドックス”は、よく論文になっているよ（例えば下記）
https://yamanashi.repo.nii.ac.jp/record/1421/files/12_8-15.pdf
山梨大学学術リポジトリ
確率論に関するパラドックスの考察
中村宗敬（Munetaka NAKAMURA） 著 · 2011 —
例えば,よく知られたパラドックスとして誕生日問題, すなわち, 集団が23人を超えると その中に同じ誕生日の人がいる確率は1/2を超えるが, 1年の日数 365に比して, 23人と ... 8 ページ

>　Kusiel-Vorreuter大学教授　Sergiu Hart

Sergiu Hart氏もこれ（確率論に関するパラドックス）（>>5 より Some nice puzzles http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf ）

さて >>8 より
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/index_j.html
重川一郎
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/lectures/2013bpr.pdf
2013年度前期 確率論基礎

これ 京大学部の確率論テキストだが、これに限らず 学部レベルの確率論テキストは 世にいろいろあるよ
学部レベルの確率論を習得した人は
”箱入り無数目理論”は、ぺっぺ です （＾＾；

＜理由＞
1）まず
　閉じた箱の中の任意実数 x∈R の1点的中は、測度論として 確率0以外は与えられない（下記 ルベーグ測度より）
　1点的中の確率99/100など ぺっぺ です（測度論に矛盾している）
2）さらに、上記 重川 第4章ランダム・ウォーク で 連続時間を取る
　ある 時刻t で 区間[0,t]を考える。 これは連続変数だから ここから可算個のサンプルが採れる
　時刻tから 遡って t0,t1,t2・・・ と 可算無限個のサンプルにおいて
　重川 第4章の通り、ベルヌーイ列で いま 0，1の二値とする
　これを、箱入り無数目のように 可算無限の箱に入れる
　重川のように iid を仮定し、確率分布を与えれば 正当な確率理論による的中確率が定まる（iid なので どの一つの箱も例外なし！）
　一方、箱入り無数目は ある箱が例外で 確率99/100だと 主張する
　重川 確率論基礎と、箱入り無数目 の確率99/100 は、矛盾！■

(参考)
https://manabitimes.jp/math/2728
高校数学の美しい物語
ルベーグ測度  2023/05/11
・1点集合 {p} p∈R μ*({p})＝0

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1736907570/73

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