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>>700 > >>699 > >> 出た目の数をX とすると > >だからスレ主が言っている「確率変数」って単に箱の中の値を知らないって > >ことなんだよね？その値を確率的に当てると > > いいえ、残念ながら違いますよ > 「確率変数」を、くるくる回り続けるサイコロだとか、 > 「確率変数」ではなく、定数（>>689）だとか > あなたがたは、勝手に言ってますが > ”スタンダードな定義”を理解しましょう > > それには下記”大数の法則の具体例”が分かり易いです > サイコロでの、確率変数 > X1,X2,・・・ たち > 例えば > 2,5,3,・・・のように > 具体的なサイコロの目 > それらの平均 > (X1+X2+・・・+Xn)/n が大数の法則に従うということ > この例で、「確率変数」がどういうものか理解できるでしょう > > (参考) > https://mathtrain.jp/lawoflargenumbers > 大数の法則の具体例と証明 高校数学の美しい物語 2019/07/14 > (抜粋) > 大数の法則のサイコロでの例 > サイコロ投げの例で大数の法則について考えてみます。 > サイコロを1回ふると，出る目の平均は (1+2+3+4+5+6)/6=3.5 です。 > ただし，1が出るかもしれませんし，6が出るかもしれません。 > > しかし，試行回数を増やしていくと，出た目の平均はどんどん 3.5 に近づきます。 > つまり，サイコロを10000回くらい振ってみると > （きちんとしたサイコロなら） > サンプル平均（出た目の平均）が 3.5 にかなり近くなってきます。 > > もう少しきちんと述べると，以下のようになります。 > それぞれの目が出る確率が 1/6 であるようなサイコロを考える。 > i 回目に出た目を Xi（確率変数）とおくと，X1,X2,・・・ たちはそれぞれ独立に同一の分布（平均は μ=3.5）に従う。 > このとき，n 回目までに出た目の算術平均 (X1+X2+・・・+Xn)/n は μ にどんどん近づいていく（偏る確率は0に収束する）。
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