No.151
だからといって、「セタがAIよりアホ」とは必ずしも思わん。
AIはそもそも自分で考えてはいないから。
だからといって、「セタがAIよりアホ」とは必ずしも思わん。
AIはそもそも自分で考えてはいないから。
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)
レス数: 204
概要: ま、箱入り無数目は正しいけどね。 だからといって、「セタがAIよりアホ」とは必ずしも思わん。 AIはそもそも自分で考えてはいないから。
だからといって、「セタがAIよりアホ」とは必ずしも思わん。
AIはそもそも自分で考えてはいないから。
No.152
セタと、ミロクとかいうチンピラくらいしかいないのでは。
No.153
自然数は全順序だから、二つの自然数n,mは n=m,n<m,n>m のいずれか一つだけが必ず成り立つ。
よって異なる決定番号を持つ2列があるとき、いずれかをランダム選択した方の決定番号が他方のそれより小さい確率=1/2。
この事実に決定番号の分布は一切関係無い。
たったこれだけのことが理解できないようじゃ落ちこぼれるのも無理は無い。
No.154
ありがとうございます
固有名詞は別として
>箱入り無数目の成立に頑強に反対したのは、最近見たところでは
>セタと、ミロクとかいうチンピラくらいしかいないのでは。
はて？
”最近見たところでは”と言われるとは・・、かなり以前からのお客様か・・
さて、以前の話で 御大は数年前は
「読んでいる途中で気分が悪くなった・・（ので最後まで読まなかった）」といっていたが
最近・・、というか
>>30
の 2025/01/15 に
"論理パズルとして完結していることは
ロジックに穴がないことが確認できた時点で
理解できたのだが
出題者と回答者が競い合うゲームと見たときには
戦略の実行過程にやや不明確な点が
残っている"
などといわれた
まあ 1/15 は 松の内で、お屠蘇がまだ残っていたのでしょうかね？
ちょっと補足しておくと
１）ロジックとして いま 簡単に2列X,Yで （詳細は
>>1-
ご参照）
決定番号dX,dYが 何らかの手段で与えられたとしたら *)
簡便に dX＜dY として、X列において dY+1 番目よりしっぽの箱を開けて
列Xの属する同値類を知り、代表を知り、代表のdY 番目の数が X列のdY 番目の数であるとできる（決定番号の定義より）
そして、問題をこの決定番号dX,dYに限るとすれば、dX＝dYとなる場合が無視できるとして 「確率 dX＜dY は 1/2」となる
２）この論の 一番問題は、”決定番号dX,dYが 何らかの手段で与えられたとしたら *)”の部分だが
もし、これが正当化できるとするならば、前にも述べたが
実関数f(x)で、区間[a,b]において f(x1),f(x2),f(x3),・・・ ｜x1,x2,x3,・・・∈[a,b] とできて
ある未知の関数値f(xn)が、他の f(x1),f(x2),f(x3),・・,f(xn-1),f(xn+1),f(xn+2),・・・から
確率99/100 あるいは 確率1-εで決まる となる
しかし、正則でもない 単なる連続関数(あるいは非連続関数)において、確率1-ε とできるはずがない
そんなことを認める 関数論の数学者はいないだろう
３）では、”決定番号dX,dYが 何らかの手段で与えられたとしたら *)”の何が問題なのか？
その解明のためには、決定番号dX,dY 分布を考える必要があるのです
つまり、いま決定番号が 有限集合M＝{1,2,3・・,m}としょう（列が有限長の場合はこれ）
簡単に、dX=50,dY=60 とする m=100なら それもありだが
もし、 m=10^12(=1兆)ならば？ 「なんで、二つともそんな小さい決定番号なのか？」となる
そして、いま箱入り無数目は、”無数目”なので m→∞ だから、dX=50,dY=60 のような小さな値になるのは ヘンなのです
つまり、”無数目”なので m→∞ だから、いかなる大きな しかし 有限の dX,dY を取ったとしても
上記 ”dX=50,dY=60”vs " m=10^12(=1兆)" と同様になるのです
４）これは、非正則分布の話で
>>8
で取り上げています
非正則分布を 思わず知らず使ってしまったことが、”まずい”ということ
非正則分布の中で「確率 dX＜dY は 1/2」と主張しても、それは あたかも 零集合の中の大小比較にすぎない
(端的にいえば、全事象Ωの測度が ∞に発散しているので (1/2)*0=0 )■
No.155
タイポ訂正
その解明のためには、決定番号dX,dY 分布を考える必要があるのです
↓
その解明のためには、決定番号dX,dYの 分布を考える必要があるのです
No.156
>その解明のためには、決定番号dX,dY 分布を考える必要があるのです
君、
>>153
が読めないの？
>「確率 dX＜dY は 1/2」と主張しても
君、
>>115
が読めないの？
結論：日本語が読めないオチコボレは国語からやり直し
No.157
>”決定番号dX,dYが 何らかの手段で与えられたとしたら”の何が問題なのか？
>その解明のためには、決定番号dX,dY 分布を考える必要があるのです
「決定番号が与えられることがおかしい」というなら選択公理が否定される
「非可測集合なんてあってはならないから決定番号なんて与えられない」という理屈は
その結果として尻尾同値類の代表元の決定を否定するから選択公理を否定する
選択公理が成立しなくても代表元はとれるかもしれないが
選択公理が成立するのに代表元がとれないということは絶対にないよ
No.158
補足
>戦略の実行過程にやや不明確な点が
1）数学において、実行可能か否か という判断基準を 持ち込むことはできない
選択公理が、人には実行不可能なことを是としているから
箱入り無数目（あるいは類似の100人数学者問題）を
数学パズルとして認めると公言する数学者が、もう一人いるらしい
2）しかし、実行可能という判断を 数学に持ち込めば、大混乱になる
そもそも、極限操作 lim →∞ は、有限時間では終わらない
一方、フルパワー選択公理を用いずとも、lim →∞ など 解析に必要な数学の操作は可能（下記ご参照）
要するに、”有限時間では終わらない”ことの多くを、選択公理以外でも 全部認めるのが現代数学なのです
3）一方、箱入り無数目を認めると、明らかに既存の数学と矛盾する部分があるのです
例えば、
>>154
の2）項の関数論の事項がある
また、確率論の多くの命題と矛盾を生じる
例えば 乱数理論で、可算無限の乱数を発生させて
s = (s1，s2，s3 ，・・・) なる数列を作ったときに
ある sd が、それ以外の値を用いて 確率1-ε で的中できるとなると、これは矛盾（他の数から予測できないのが乱数の定義だから、反例になる）
同様に、s = (s1，s2，s3 ，・・・) なる数列が、ある確率現象でiidを仮定したときの数列とすると
任意のsi の値は、他の数とは独立だから si 以外の数を使って 確率1-ε的中とすることも また矛盾
4）箱入り無数目のトリックは、”無数目”の部分にあって、多くの数学徒が知らない非正則分布(
>>8
)を、密かに使ってしまっていることにあるのです■
(参考)
https:
従属選択公理(英語: axiom of dependent choice; DCと略される)とは、選択公理(AC)の弱い形で、しかし実解析の大部分を行うのに十分な公理である。
これはパウル・ベルナイスによって1942年の、解析学を実行するのに必要な集合論的公理を検討する逆数学の論文で導入された。[a]
No.159
>”有限時間では終わらない”ことの多くを、選択公理以外でも 全部認めるのが現代数学なのです
>一方、箱入り無数目を認めると、明らかに既存の数学と矛盾する部分があるのです
>例えば、確率論の多くの命題と矛盾を生じる
> 乱数理論で、可算無限の乱数を発生させて
> s = (s1，s2，s3 ，・・・) なる数列を作ったときに
> ある sd が、それ以外の値を用いて 確率1-ε で的中できる
> となると矛盾
もし
「乱数理論で、可算無限の乱数を発生させて
s = (s1，s2，s3 ，・・・) なる数列を作ったときに
ある sd が、それ以外の値を用いて 確率1-ε で的中できる」
というなら、もちろん矛盾である
そこで質問
箱入り無数目のどこで
「あるsdが、それ以外の値を用いて 確率1-ε で的中できる」
と述べている？
どこを読んでもそう書いてある箇所はないが
ｎ列に分割すれば、それぞれの列について、ある箱が選べる
そしてそのうち箱の中身が代表列の項と一致しないのはたかだか１つ
だから、中身が代表列の項と一致する箱は少なくともｎ個中ｎ−１個あり
したがって、箱をランダムに選べばそのような箱を選ぶ確率は1-1/n
ｎをいくらでも大きくすることによって 任意のε＞０に対して
上記の箱を選ぶ確率を1-ε以内におさめることができる
上記は「ある箱」を特定していない
的中できる箱を確率1-εで選べる、といっている
つまり、確率事象は決められた箱の中身ではなく、回答者が選ぶ箱の番号である
ID:u17nGVrx は 記事の文章を誤読して、その誤読結果に対して
確率論と矛盾しているといってるだけ
誤読結果が確率論と矛盾するのはその通りだが
それは記事の内容とは異なるので
残念ながら無意味と言わざるを得ない
（完）
No.160
>要するに、”有限時間では終わらない”ことの多くを、選択公理以外でも 全部認めるのが現代数学なのです
まーた口から出まかせ言ってらー
そもそも時間などという概念は存在しない 物理じゃないんだからｗ
>3）一方、箱入り無数目を認めると、明らかに既存の数学と矛盾する部分があるのです
「ある箱の中身を確率99/100以上で的中できる」と誤解しているだけのこと。
正しくは「99箱以上の当たりを含む100箱から当たり箱を確率99/100以上で的中できる」。
>4）箱入り無数目のトリックは、”無数目”の部分にあって、多くの数学徒が知らない非正則分布(
>>8
)を、密かに使ってしまっていることにあるのです■
分布も何も100列の決定番号は定数。
君、少しは人の話を聞いたら？ 自閉症かい？
No.161
バカは死ぬまで治らない
No.162
そのことを何度指摘しても重度自閉症なので決して聞く耳持たない
自閉症ザルに付ける薬無し
No.163
言いたいことは それだけ？
ならば、逝ってよし
No.164
>・「箱の中身」は確率変数ではなく、あらかじめ固定された対象である。
>>160
>>4
）箱入り無数目のトリックは、”無数目”の部分にあって、多くの数学徒が知らない非正則分布(
>>8
)を、密かに使ってしまっていることにあるのです■
分布も何も100列の決定番号は定数。
二人のあたま、腐っているなｗ ；ｐ）
１）確率変数とは？
>>141
の通りで
”確率変数は、確率空間上で定義される関数です。
つまり、確率変数 ( X ) は標本空間 ( Ω ) から実数（または他の数学的対象）への写像：[ X: Ω → Ｒ ]”
２）それを、この二人は くさった頭で 小学生なみのバカ思考
「確率変数ではない」→定数である と 宣う
確率変数とは？ が、全く分かってないバカあたま
(参考)
https:
独学・ひまわり数学教室
高校数学[総目次]
数学B 第3章 確率分布と統計的な推測
1.1 確率変数とは
確率変数とは何か．通常の変数との違いはどこか．
この X のように，試行によって値が決まる変数を確率変数(random variable)という．確率変数は
X のように通常大文字を用いて表す．
確率変数と通常の変数との違いは，確率変数には各値に対して背後に確率が1つ対応しているというところにある．
確率変数とは 試行の結果によって値が決まる変数を確率変数という．確率変数には各値に対して確率が与えられている．
X=k のときの確率を
P(X=k) と表す．上の例では，
P(X=0)=1/4, P(X=1)=1/2, P(X=2)=1/4
となる．確率であるからこれらの合計は必ず1になる
(引用終り)
補足
分かるかな？ バカ頭には分からんかな？ ；ｐ）
この例では
X=0、X=1、X=2 と３つの値を取るよ
Xが確率変数で、例えば X=1と決まれば P(X=1)=1/2 と決まるよ
変数←→定数（あるいは 変数 vs 定数 ）の 中学生レベルの数学連想ゲームにハマると 訳分からんぞｗｗ ；ｐ）
なお、下記の”たにぐち授業ちゃんねる 確率変数” を紹介するので、最低百回繰り返しみてくれたまえｗ
https:
[数B] [統計#1]確率変数を基礎から徹底解説！初心者でもすぐに理解できる統計授業！[統計的な推測]
たにぐち授業ちゃんねる 2022/11/11
今回は確率変数というものについて学習します。確率分布と統計的な推測を学習する上で必要となる大切な概念ですので、ここできちんとおさえておきましょう！
No.165
タイポ訂正
分布も何も100列の決定番号は定数。
↓
>分布も何も100列の決定番号は定数。
No.166
反論できないならスレ削除依頼しろよオチコボレ
No.167
>確率変数 ( X ) は標本空間 ( Ω ) から実数（または他の数学的対象）への写像：[ X: Ω → Ｒ ]”
箱入り無数目の確率変数は、「さて， 1〜100 のいずれかをランダムに選ぶ.」より X:{1,2,...,100}→R, X(x)=1/100 であると分かる。
>二人のあたま、腐っているなｗ ；ｐ）
腐ってるのは、たったこの程度のことすら分からない君のあたま。
だから落ちこぼれる。
No.168
現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP の誤解
１．標本空間Ωが、(R^N)^100だと思い込んでいる
正しい標本空間Ωは、{1,…,100}
２．しかもP(d(s100)<=max(d(s1),…,d(s99)))とすべきところを
勝手に変数max(d(s1),…,d(s99))を定数Dに置き換え
P(d(s100)<=D)とすり替えて確率０だと言い張る
１の誤解はあるあるなので仕方ないが
２の誤解は明らかに文章読めない素人レベル
分布d(s)と、分布max(d(s1),…,d(s99))を、比較せねばならない
分布d(s)と、定数Dを比較しても、意味がない
（完）
No.169
反論できないならスレ削除依頼出せよオチコボレ
No.170
言いたいことは それだけ？
ならば、逝ってよし
このアホバカ二人が 理解できるかどうか分からないが
まあ この5chを見ている観客には、分かるように説明してみよう
１）この アホバカ二人は、用語”確率変数”を見て、中学の”変数”を連想ゲームしている
そこから、”確率変数”Xが、くるくる変わるなどと、ああ勘違いｗ
そこから、中学生の連想ゲーム”箱入り無数目は 定数だぁ！”と 叫ぶｗｗ
２）どっこい、用語”確率変数”とは そういう定義ではないのです！
>>154
の "1.1 確率変数とは"（独学・ひまわり数学教室）にあるように
「確率変数とは 試行の結果によって値が決まる変数を確率変数という」なのです
つまり、一つの試行で 一つ値が決まる ということ
つまり、一つの試行内では、一つ値が決まって その値は変化はしない
だが、別の試行では、別の値が決まる（他の試行と同じ値であることを、妨げない。例えば コインで 表-裏と 裏-表とは 同じで1（後述））
３）動画の たにぐち授業ちゃんねる も、独学・ひまわり数学教室も 同様だが
「2枚の硬貨」による 確率変数を扱っているので これで説明しよう
>>164
より再録 X=k のときの確率を P(X=k) と表す．
上の例では，P(X=0)=1/4, P(X=1)=1/2, P(X=2)=1/4 となる．確率であるからこれらの合計は必ず1になる
４）この ”P(X=0)=1/4, P(X=1)=1/2, P(X=2)=1/4 ”が、即 確率分布になります
まとめると
・用語”確率変数”とは、試行の結果によって値が決まる変数（あるいは関数）
（関数 X：試行 → 値（ある実数）、しばしば、上記のように 関数 Xを 記号の簡略化（濫用）で、関数値と同一視する（例：X=1 などの表記））
・”確率変数”は、一つの試行においては 変化しない。しかし、別の試行では 別の値になる（但し、他の試行と同じ値であることを、妨げない（コインで 表-裏と 裏-表とは 同じで1））
・確率変数Xは、正規の確率空間において、一つの確率pを定める
X vs p （のグラフ）を、確率分布と呼ぶ
まずは、ここまで
No.171
君、
>>167
が読めないの？
日本語が読めないオチコボレは国語からやり直し
No.172
>「確率変数とは 試行の結果によって値が決まる変数を確率変数という」なのです
然り
>つまり、一つの試行で 一つ値が決まる ということ
然り
>つまり、一つの試行内では、一つ値が決まって その値は変化はしない
然り
>だが、別の試行では、別の値が決まる
然り
箱入り無数目で、試行の結果によって箱の中身の値が変わることはない
したがって、箱の中身は確率変数ではない
箱入り無数目で、試行の結果によって選ぶ列は変わる
したがって、回答者が選ぶ列は隔離変数である
箱入り無数目の回答者は一人でなくていい
一つの問題を使いまわせばいい
そして同時並行で不特定多数の回答者にいっぺんに選ばせればいい
試行がシーケンシャルでなければならない理由はない
現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP は今ここで野垂れ死んだ
アーメン
No.173
>「確率変数とは 試行の結果によって値が決まる変数を確率変数という」なのです
然り
>つまり、一つの試行で 一つ値が決まる ということ
然り
>つまり、一つの試行内では、一つ値が決まって その値は変化はしない
然り
>だが、別の試行では、別の値が決まる
然り
箱入り無数目で、試行の結果によって箱の中身の値が変わることはない
したがって、箱の中身は確率変数ではない
箱入り無数目で、試行の結果によって選ぶ列は変わる
したがって、回答者が選ぶ列は確率変数である
箱入り無数目の回答者は一人でなくていい
一つの問題を使いまわせばいい
そして同時並行で不特定多数の回答者にいっぺんに選ばせればいい
試行がシーケンシャルでなければならない理由はない
現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP は今ここで野垂れ死んだ
アーメン
No.174
反論できないならスレ削除依頼出せよオチコボレ
No.175
>箱入り無数目の成立に頑強に反対したのは、最近見たところでは
ひょっとして、”おっちゃん”かな？
読売 編集手帳に、”「おっさん」と「おっちゃん」を使い分け”論が出ていたので
貼っておきます （＾＾
(参考)
https:
６月１１日 編集手帳
2025/06/11 読売新聞
[読者会員限定]
大阪の人は「おっさん」と「おっちゃん」を使い分けている。牧村史陽編『大阪ことば事典』によれば、おっさんはおじさんと同義で、かつ＜年上の男＞を広く指す
◆おっちゃんは＜子供が壮年以上の男子を呼ぶ語＞と定義している。ただ大人もよく使い、その場合は親しみを込める時に限られる。この言葉で、特殊詐欺の被害が未然に防がれたという
◆本紙オンラインの記事によると、大阪府東大阪市の田中あやさん（３２）は今年４月、銀行で通話しながらＡＴＭを操作する高齢の男性を見かけた。慌てている様子がうかがえた
◆「おっちゃん、詐欺ちゃうか」。そう声をかけたところ、だまされていることがわかった。警察に通報し、男性は事なきを得た。大げさにいえば、見知らぬ人にも気さくに声をかけられる言葉を持つ地域の強みだろう
◆おじさん、もしくはおっさんに該当する年齢は４０歳が境といわれる。思えば、特殊詐欺はもはや若い事件ではない。「オレオレ詐欺」と呼ばれて騒がれた頃から、すでに２０年以上たっている。年齢をこれ以上かさねないよう、やはり警察にいちばん頑張ってもらいたい。
No.176
お茶濁すしかできないならスレ削除依頼出せよオチコボレ
No.177
トンデモのおっちゃんに箱入り無数目のロジックが理解できるわけないだろ
実際、おっちゃんが過去に箱入り無数目に関して行った「説明」はすべてトンデモ
No.178
ミロク・・・数学板で政治系のリンクを貼りまくる荒らし
新しいスレが立ったときは「働け」と書いたり、チンピラ示威行動も行う
ま、箱入り無数目さえ理解できない知性では、数学板では荒らしになる他ないのだろう。
No.179
&
>>176-
言いたいことは それだけ？
ならば、逝ってよし
>>170
つづき（確率論の基本事項の説明）
１）用語”確率変数”を、いましばし 追加説明する
上記 「2枚の硬貨」に即して説明する
事象は、
>>164
の通りで
{(裏、裏),(表、裏),(裏、表),(表、表)}の４通り。これに 表を1、 裏を0として
↓
{(０、０),(１、０),(０、１),(１、１)}これで 和を作ると 確率変数（実数との対応）が出来て
↓
{ Ｘ＝０ , Ｘ＝１ , Ｘ＝１ , Ｘ＝２ }となる（確率変数は関数で 本来Ｘ(１、１)＝２と書くべき だが、面倒なので みな Ｘ＝２と略記している）
２）ここから、全事象Ω＝{(裏、裏),(表、裏),(裏、表),(表、表)}
根源事象 (裏、裏),(表、裏),(裏、表),(表、表) の４つ
確率は、P(Ω)＝1,
P(Ｘ＝０)＝1/4, P(Ｘ＝１)＝1/2, P(Ｘ＝０)＝1/4 となる
３）この P(Ｘ＝０)＝1/4, P(Ｘ＝１)＝1/2, P(Ｘ＝０)＝1/4 が、確率分布で
横軸 Ｘ＝０、１、２ とし 縦軸に 1/4, 1/2, 1/4 をプロットすれば 確率分布の図ができる
４）試行との関係では、１つの試行で Ω＝{(裏、裏),(表、裏),(裏、表),(表、表)}のどれかが起きる
これを抽象的に表現したものが、確率変数と考えるとことができる
Ｘ＝０は、(裏、裏)
Ｘ＝１は、(表、裏),(裏、表)の２通り
Ｘ＝２は、(表、表)
５）これを、箱入り無数目に当てはめてみよう
いま、１つの試行で
「2枚の硬貨」を使って、箱に Ｘ＝０,１,２の数字を入れていくとする
例えば、（１,２,１,０,１,２,・・・）となったとしょう
各項の数は、箱の中で 出題者にしか分からない（回答者には まだ見せない）
>>8
の重川一郎 2013年度前期 確率論基礎
https:
~ichiro/lectures/2013bpr.pdf
のように 確率変数に付番をつけると
Ｘ1＝１,Ｘ2＝２,Ｘ3＝１,Ｘ4＝０,Ｘ5＝１,Ｘ6＝２,・・・
となる
Ｘ1＝１の Ｘ1は付番された確率変数だ。しかし、変数だからコロコロ変化するわけではない！ 一つの試行では変化しない！！
別の試行においては、Ｘ1＝２に変化したり Ｘ1＝０になったりすることはありうる
６）そして、iid（独立同分布）を仮定すると、Ｘi i∈N たちは、すべて上記３）の確率分布 に従っている
よって
確率変数について、「変数だから 一つの試行中に コロコロ変化する」と妄想する 落ちコボレさんが二人いるｗ
しかし、それは妄想ですｗｗ ；ｐ）
とりあえず、今回はここまで
No.180
>５）これを、箱入り無数目に当てはめてみよう
> いま、１つの試行で
> 「2枚の硬貨」を使って、箱に Ｘ＝０,１,２の数字を入れていくとする
はい、大間違いです。
「さて， 1〜100 のいずれかをランダムに選ぶ. 」から分かる通り、箱入り無数目における試行は 1〜100 のいずれかを選ぶこと。
wikipedia「確率変数」より引用
確率変数（かくりつへんすう、英: random variable, aleatory variable, stochastic variable）とは、統計学の確率論において、起こりうることがらに割り当てている値（ふつうは実数や整数）を取る変数。各事象は確率をもち、その比重に応じて確率変数はランダム[1]:391に値をとる。
分かったか？ 分かったらスレ削除依頼出しとけよオチコボレ
No.181
>箱入り無数目に当てはめてみよう
>いま、１つの試行で「2枚の硬貨」を使って、箱に Ｘ＝０,１,２の数字を入れていくとする
>例えば、（１,２,１,０,１,２,・・・）となったとしょう
>各項の数は、箱の中で 出題者にしか分からない
>確率変数に付番をつけると
>Ｘ1＝１,Ｘ2＝２,Ｘ3＝１,Ｘ4＝０,Ｘ5＝１,Ｘ6＝２,・・・
>となる
>Ｘ1＝１の Ｘ1は付番された確率変数だ。
>しかし、変数だからコロコロ変化するわけではない！ 一つの試行では変化しない！！
>別の試行においては、Ｘ1＝２に変化したり Ｘ1＝０になったりすることはありうる
もしかして、各々の箱の中身は各々の試行結果として
「各々の試行結果は確率変数」
と誤解してる？
確率変数の定義からどうやってそんな「ウソ」が導ける？
これじゃ大学１年の一般教養の微分積分と線形代数で
理論が全く理解できずに落ちこぼれるわけだわ・・・
No.182
>箱入り無数目の確率変数は、「さて， 1〜100 のいずれかをランダムに選ぶ.」より X:{1,2,...,100}→R, X(x)=1/100 であると分かる。
訂正
1/100は確率測度だな。確率変数としてはX(x)=xとでもしとけばよい。P({x})=1/100。
重要なのはΩ={1,2,...,100}であること。Ω=R^NやΩ=(R^N)^100ではない。
箱入り無数目の確率は、オチコボレが誤解している「箱の中身を当てる確率」ではなく「99箱以上の当たり箱を含む100箱から当たり箱を選ぶ確率」だから。
No.183
言いたいことは それだけ？
ならば、逝ってよし
>>179
＜確率変数の補足＞
１）確率変数は、関数X：事象 → R のこと
つまり、「2枚の硬貨」で
X：(表、表) → 2 の如し
しばしば、事象の部分は合意事項として
(表、表) で X＝2 のように略記することが 殆ど
２）一つの試行では、例えば (表、表) のように定まるから
確率変数も定まり X＝2 となり 変化しない
だが、別の試行では X＝2とは限らない
＜確率分布の補足＞
１）上記のように、確率変数Xに対して 確率が定まる
P(X)＝1/2 などと書く
２）中学生に分かり易く言えば
横軸に確率変数X、縦軸にP(X) なるグラフを書けば
これぞ、確率分布のグラフです！
３）”確率変数”と称する由来は、おそらく
このような 確率分布のグラフの横軸と同一視できる数学の対象だから「確率変数X」と称するのが分かり易いと考えられたためでしょう
つまり、確率変数Xの”変数”から 妄想して『”変数”だから ころころ変わるのだ』などと ああ勘違い！ｗ
１試行中は 変わりませんよ。確率変数は、単に確率分布のグラフの横軸ですｗｗ ；ｐ）
No.184
君、
>>182
が読めないの？
国語からやり直せよオチコボレ
No.185
https:
大学の確率論が難しすぎて...学べるのは4年生から！？【挫折しました】
人工知能とんすけ
2022/02/20
大学数学は難しいと世間では言われていますが、はいその通りです。ただ、高校数学の印象で難易度を測ってしまうととんでもない過ちを導きます。組み合わせ論なんて言葉は簡単ですが、かの有名な4色問題がありますし、確率論も簡単そうですが、そもそも確率とは？というところから出発するので簡単ではありません。数学が難しすぎて鬱になった先輩・後輩を見てきましたが、例外なく私も鬱になりました。それくらい大変でしたというお話です。ただ、確率論を学ぶと応用先がかなりあるのでつぶしがききます。機械学習・人工知能・数理ファイナンス・データ分析・経済系いろいろいけます。
コメント
@Constitutional_Carry
2 年前
確率論をやると測度への理解がグッと上がると思う
ウィーナー空間を勉強すると空間に測度を入れるという感覚がすごい掴めると思う
他の解析の分野だと(多分大体)ルベーグ測度で事足りてて、測度を変換したり、無限次元で解析したりっていうのは確率論ならではですよね
No.186
そもそも箱入り無数目は確率論の話題じゃない、実際100人の数学者バージョンは一切確率を使ってない
と言ったのに言葉が分からないのかな？ 小学校からやりなおせよオチコボレ
No.187
>確率変数は、関数X：事象 → R のこと
>つまり、「2枚の硬貨」でX：(表、表) → 2 の如し
>しばしば、事象の部分は合意事項として(表、表) で X＝2 のように略記することが 殆ど
各箱は確率事象かい？
各箱に実数がそれぞれ対応するのかい？
>一つの試行では、例えば (表、表) のように定まるから
>確率変数も定まり X＝2 となり 変化しない
>だが、別の試行では X＝2とは限らない
各箱は各試行かい？
同じ試行結果は同じ箱になるのかい？
もうトンデモ読解だね。
大学１年生からやりなおしたらどうだい？
そうしないと確率論のテキストなんか１ページ目から誤読しまくりだよ
No.188
＞学部１年の１日目で詰んだオチコボレさんには、「大学の確率論 無理ゲー」
学部１年の１日目で詰んだオチコボレさん＝現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP の自虐ですね
No.189
(引用開始)
wikipedia「確率変数」より引用
確率変数（かくりつへんすう、英: random variable, aleatory variable, stochastic variable）とは、統計学の確率論において、起こりうることがらに割り当てている値（ふつうは実数や整数）を取る変数。各事象は確率をもち、その比重に応じて確率変数はランダム[1]:391に値をとる。
(引用終り)
ふっふ、ほっほ
それな ja.wikipedia だね。必ず英語版を見ておくように！
ja.wikipediaの後半”確率変数とは、Ω 上で定義された実数値関数で F可測であるものといえる”が、英語版に近いぞ
英語版では”Definition
A random variable X is a measurable function
X:Ω→E
from a sample space Ω as a set of possible outcomes to a measurable space
E. ”とあるよ
これを、百回音読してねｗ ；ｐ）
(参考)
https:
確率変数
確率変数（かくりつへんすう、英: random variable, aleatory variable, stochastic variable）とは、統計学の確率論において、起こりうることがらに割り当てている値（ふつうは実数や整数）を取る変数。各事象は確率をもち、その比重に応じて確率変数はランダム[1]:391に値をとる。
確率空間 (Ω,F,P) において、標本空間 Ω の大きさが連続体濃度の場合、確率変数とは、Ω 上で定義された実数値関数で F可測であるものといえる
https:
Random variable
Definition
A random variable X is a measurable function
X:Ω→E
from a sample space Ω as a set of possible outcomes to a measurable space
E.
No.190
英語版がどうかしたか？
>>182
へ反論できないならスレ削除依頼だしとけよオチコボレ
No.191
Ω＝(R^N)^100とした場合
d_i:Ω→R (列100組の第 i 列からその決定番号への関数)や
D_i:Ω→R (列100組の第 i 列以外からそれらの決定番号の最大値への関数)が
いずれも可測にならないから、確率が求まらない、というのはその通り
し・か・し、箱入り無数目の標本空間はΩでない
出題は定数であるし、したがって決定番号も定数である
Ωは有限集合{s_1,…,s_100}であるし、
回答者の選択Chが以下の確率変数
Ch:Ω→R c(s_i)＝i
単にP(Ch=i)となる確率を求めればよく
それは i が1〜100の自然数であるとき1/100
たったそれだけ
これわかるまで100回でも1000回でも10000回でも繰り返し読んでな
ただし音読でなく黙読で うるさいからさ
No.192
>英語版がどうかしたか？
ふっふ、ほっほ
1）英語版がどうしたも、こうしたもｗ ；ｐ）
なんで、ja.wikipedia の間違った記述に気づかないのか？
大学レベルの確率論に無知だからだ！
2）”確率変数”は、きっと 何かの”変数”なんだと・・思ったんだ
確率論の素人は、こう思ったんだね・・
ガキだねｗｗ ；ｐ）
No.193
補足
英wikipediaに分かり易い図解があるね
https:
Random variable
Definition
https:
This graph shows how random variable is a function from all possible outcomes to real values. It also shows how random variable is used for defining probability mass functions.
（google訳）
このグラフは、確率変数があらゆる可能な結果から実数値へと変化する関数であることを示しています。また、確率変数が確率質量関数の定義にどのように使用されるかを示しています。
(引用終り)
要するに、コイン投げ の事象を、数値にして扱うべし
それが、”確率変数”だってこと
箱の中の、コイン投げの結果 0 or 1 を 確率変数として扱うと
勘違い男は、「”変数”？ 変数だと 箱の中のコインが くるくる変わっている？」
と勘違い。ああ、勘違い・・ｗ ；ｐ）
No.194
補足追加
くどいが
コイン投げの結果 0 or 1
これは、物理現象だが
数学として扱うために
”確率変数”を導入したってこと
そして、確率分布を考えると
”確率変数”は、確率分布のグラフの横軸になる
横軸は、普通はxを当てるが 確率では Xで”確率変数”と呼ぶ
”変数”としている意味は、おそらく
”確率分布のグラフの横軸になる”ってことからだろう
（変数だと、”コインがくるくる回る”と勘違いするのは、オチコボレのガキだけだよ）
No.195
>(Random variable) Definition
>This graph shows how random variable is a function from all possible outcomes to real values. It also shows how random variable is used for defining probability mass functions.
>このグラフは、確率変数があらゆる可能な結果から実数値へと変化する関数であることを示しています。また、確率変数が確率質量関数の定義にどのように使用されるかを示しています。
>要するに、コイン投げ の事象を、数値にして扱うべし それが、”確率変数”だってこと
第１行から第３行から、最終行の文章は読み取れないが
「コイン投げの事象から数値への関数 が 確率変数」
とは読み取れるがね
「コイン投げの事象を数値に置き換えたものが、確率変数」
は誤読だろ
No.196
>なんで、ja.wikipedia の間違った記述に気づかないのか？
どこが間違ってると？
No.197
>>182
へ反論できないならスレ削除依頼だしとけよオチコボレ
No.198
>勘違い男は、「”変数”？ 変数だと 箱の中のコインが くるくる変わっている？」
>と勘違い。ああ、勘違い・・ｗ ；ｐ）
>（変数だと、”コインがくるくる回る”と勘違いするのは、オチコボレのガキだけだよ）
君の脳内の「勘違い男」に勝ち誇ってるところ悪いけど、
>>182
へ反論できないならスレ削除依頼出しといてね
No.199
(引用開始)
https:
確率変数
確率変数（かくりつへんすう、英: random variable, aleatory variable, stochastic variable）とは、統計学の確率論において、起こりうることがらに割り当てている値（ふつうは実数や整数）を取る変数。
(引用終り)
＜補足＞
１）ここで、”確率変数”という用語が、”統計学”に限らないことは
>>164
"1.1 確率変数とは" by 独学・ひまわり数学教室 高校数学 数学B 第3章 確率分布と統計的な推測
https:
にある通り
そして、大学の確率論では 確率変数は、関数としてとらえるのです（
>>193-
英wikipedia Random variable ご参照）
２）ここが分からないと
大学の確率論では、入り口の ”確率変数”から、ズッコケることになる
まあ、大学学部１年の一日目から 詰んだ オチコボレさんには ここは難しいだろうが
皆さんには、他山の石として ちゃんと理解してほしいｗ ；ｐ）
３）なお、さらに補足すれば 統計学の確率論において
例えば
>>179
のように 「2枚の硬貨」を使って 箱に
{(０、０),(１、０),(０、１),(１、１)}
↓
{ Ｘ＝０ , Ｘ＝１ , Ｘ＝１ , Ｘ＝２ }
なる数を入れたとする。その試行を100回繰り返したとする
そうすれば、約25回が、Ｘ＝０で
約50回が、Ｘ＝１
約25回が、Ｘ＝２
統計処理の結果、Ｘ＝０と２が 約25/100＝1/4の確率
Ｘ＝１が 約50/100＝1/2の確率
となるのです
これで、お分かりのように Ｘ＝０、１、２ は すべて 過去の試行の結果だから 統計学でも 変化はしない■
（「変数だから 箱の中のコインが くるくる変わっている？」などは、単に勘違い男の妄想にすぎないのです！ｗ ；ｐ）
No.200
>＜補足＞
間違いにいくら補足しても正しくなることは無い
>>182
へ反論できないならスレ削除依頼出せよオチコボレ
