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>>489 > >>479 > >だから「現代数学の確率変数」って何だよw 意味不明過ぎw > > >>99&>>119な(^^ > なお、無理して理解しなくていい > 多分、無理か > 平たく言えば、確率空間が定義されれば、その後「確率」計算を行うために、確率変数を定義し、確率分布を定義していく > だから、普通に確率として扱える対象には、確率変数が定義できて、確率計算ができる > 例えば、下記実例ご参照 > > (参考) > スレ61 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1550409146/131 ) > 過去の確率変数論争(”確率変数は箱に入れられない”)に対し、下記の説明いいね!(^^ > http://watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab/intro_prob_theory.pdf > 確率論入門 渡辺澄夫 東工大 2018 > (抜粋) > P8 確率変数 > 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。 > > https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%A4%89%E6%95%B0 > 確率変数 > (抜粋) > 定義 > 確率変数 X:Ω → E は、標本空間(起こりうることがらの集まり)Ω の元に数 E を対応させる可測関数である(Ω, E はそれぞれ可測空間)(#測度論的定義も参照)。E は通常 R または N(や Z)である。そうでない場合は確率要素として考察する(概念の拡張参照)。 > > 実例 > 例えば、任意に抽出した人の身長を確率変数とする場合を考える。数学的には、確率変数は 対象となる人→その身長 という関数を意味する。確率変数は確率分布に対応し、妥当にあり得る範囲の確率(身長180cm以上190cm以下である確率や 150cm未満または200cm超である確率)を計算できるようになる。 > もう一つの確率変数の例は、抽出した人には何人の子供がいるかというものである。これは非負の整数値を取る離散型確率変数である。
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