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>>867 > <i.i.d. 独立同分布> > ・現代確率論が、独立な確率変数の無限族を扱えることは、下記時枝記事にもある > (時枝は、「箱にXnのランダムな値を入れられて」と表現しているが、数学では箱自身をXnと考えることができる(念のための注)) > > ・箱が1つある。それをXiとする。サイコロの目を入れる。自明にP(Xi)=1/6 > ・その回りに箱を1つ増やす。独立で同分布として、サイコロの目を入れるとして、同じく確率は1/6。 > ・箱をn個増やす。上記同様 > ・箱をn+1個増やす。上記同様 > ・数学的帰納法により、全ての自然数で成立つ。つまりは、時枝記事の数列に適用できるということ > (自明だが念のため)・そして、時枝先生は、反省しています。 (下記)「もうちょっと面白いのは,独立性に関する反省だと思う.その箱のX と他のX1,X2,X3,・・・がまるまる無限族として独立なら,当てられっこないではないか−−他の箱から情報は一切もらえないのだから」 > (下記の独立の定義より) > ・独立だから、Xi以外の箱の変数の値が分かっても、Xiの確率は変化せず、P(Xi)=1/6のまま > ・”i.i.d. 独立同分布”の仮定より、全てのiについて上記は成立する > QED > > (参考) > スレ47?https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1512046472/22- > (抜粋) > 数学セミナー201511月号P37 時枝記事より > 「もうちょっと面白いのは,独立性に関する反省だと思う. > 確率の中心的対象は,独立な確率変数の無限族 > X1,X2,X3,…である. > n番目の箱にXnのランダムな値を入れられて,ある箱の中身を当てようとしたって, > その箱のX と他のX1,X2,X3,・・・がまるまる無限族として独立なら, > 当てられっこないではないか−−他の箱から情報は一切もらえないのだから. > (引用終り) > > https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%8B%AC%E7%AB%8B_(%E7%A2%BA%E7%8E%87%E8%AB%96) > 独立 (確率論) > (抜粋) > 2つの事象が独立といった場合は、片方の事象が起きたことが分かっても、もう片方の事象の起きる確率が変化しないことを意味する。2つの確率変数が独立といった場合は、片方の変数の値が分かっても、もう片方の変数の確率分布が変化しないことを意味する[1]。 > > 事象 A と B が独立であるとは、事象 B の起こることが事象 A の起こる確率に一切の影響を与えないことを意味する。
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