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∞∞∞∞∞ 感染症 １７ ∞∞∞∞∞
臨床統計もおもしろいですよ、その2
- 1 ：2018/10/30 ～ 最終レス ：2020/04/24
-
内科認定医受験の最低限の知識、
製薬会社の示してくる臨床データ、
論文の考察、
論文を書くときの正当性、
というのが、臨床統計の今までの目的の大きい部分でしたが、
AI=機械学習の基本も、結局は統計学と確率に支配されます。
そういう雑多な話をするスレです。
※前スレ
臨床統計もおもしろいですよ、その１
https://egg.2ch.sc/test/read.cgi/hosp/1493809494/
- 2 ：
- dec2n n = concat . (map show) . reverse . sub
where sub 0 = []
sub num = mod num n : sub (div num n)
main = do
let n=7
let num=10^68 - 7
putStrLn $ dec2n n num
231610455425461524013603062230536506126223530530201410405365413161511216632624602
- 3 ：
- dec2nw <- function(num, N, digit = 4){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
n=dec2nw(10**16-7,36)
n
cat(c(0:9,letters[1:26])[n+1])
- 4 ：
- 人格障害者の精神科医 古根高
http://egg.2ch.sc/test/read.cgi/hosp/1497760609/
最悪の精神科医 古根高
http://potato.2ch.sc/test/read.cgi/hosp/1439931587/
過去ログだがブラウザで読める
病的な虚言癖と妄想癖の精神科医 古根高の病名を診断するスレ
https://egg.2ch.sc/test/read.cgi/hosp/1529634250/
- 5 ：
- def binomial(n,r):
from math import factorial as f
return f(n)//f(r)//f(n-r) if r>=0 and n-r>=0 else 0
def nloc(m,n,k,l):
q,r = divmod(n*k+l,m)
return (n-q)*(m-k)+q-1-l + ((k-r) if r > k else 0)
def nwin(m,n,c):
return sum(binomial(nloc(m,n,k,l),c-1) for k in range(m) for l in range(n) if k*(n-1)<l*(m-1))
nloc = function(m,n,k,l){
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + max(k-r,0)
}
nwin = function(m,n,k){
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1<l*(m-1))
- 6 ：
- nloc = function(m,n,k,l){
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + ifelse(r>k,k-r,0)
}
nwin = function(m,n,c){
re=NULL
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1)<l*(m-1)){
re=append(re,choose(nloc(m,n,k,l),c-1))
}
}
}
sum(re)
}
nwin(3,4,2)
nwin(5,6,15)
- 7 ：
- pythonからRを経てHaskellに移植の予定。
- 8 ：
- >>7
import System.Environment
import Data.List
import Data.List.Split
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin n m c
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
- 9 ：
- import System.Environment
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin n m c
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
こういうのも瞬時に計算してくれた、１０×２０部屋に宝箱１００個
>takara 10 20 100
p1st = 15057759425309840160151925452579572328997602171271937639470,
q1st = 15057796557877993527038542474310161591275806044157319150135,
draw = 60432921540347294111327092128863840691952977587098698541050
不定長整数が扱えるHaskellならではだな。
Rの
> mpfr(nwin(10,20,100),100)
1 'mpfr' number of precision 100 bits
[1] 15057796557878080240302485923118087468235549676781988478976は誤答とわかる
- 10 ：
- >>9
drawにm nが入れ替わるバグが入ってたのを数学板で指摘されたので修正版
import System.Environment
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin m n c
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
１０×２０部屋に宝箱１００個の計算も修正
p1st = 15057759425309840160151925452579572328997602171271937639470
q1st = 15057796557877993527038542474310161591275806044157319150135
draw = 60432958672915447478213709150594429954231181459984080051715
- 11 ：
- import System.Environment
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin m n c
takara m n k = do
putStrLn $ "短軸p1st = " ++ show(mwin m n k)
putStrLn $ "長軸q1st = " ++ show(nwin m n k)
putStrLn $ "同等draw = " ++ show(draw m n k)
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
- 12 ：
- nloc = function(m,n,k,l){
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + ifelse(r>k,k-r,0)
}
nwin = function(m,n,c){ # m < n, log axis search wins
re=NULL
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1)<l*(m-1)){
re=append(re,choose(nloc(m,n,k,l),c-1))
}
}
}
sum(re)
}
longer <- function(m,k){
n=m+1
if(nwin(m,n,k) > nwin(n,m,k)) return(TRUE)
if(nwin(m,n,k) < nwin(n,m,k)) return(FALSE)
if(nwin(m,n,k) == nwin(n,m,k)) return(NULL)
}
- 13 ：
- pq1 <- function(m){
n=m+1
k=1
di=nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k)
while(di<=0){
di=nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k)
k=k+1
}
return(k-1)
}
pq <- function(m,Print=FALSE){ # > 0 long axis search wins
n=m+1
x=1:(m*n)
f = function(k) (nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k))/choose(m*n,k)
y=sapply(x,f)
if(Print==TRUE){
plot(x,y,pch=19,bty='l',xlab='宝の数', ylab='確率差(長軸-短軸)')
abline(h=0,lty=3)
# print(y,quote=F)
}
z=which(y>0)
c(min(z),max(z))
}
pq(5,P=T)
(nw=cbind(0,sapply(2:20,pq)))
plot(1:20,(2:21)*(1:20),type='n',bty='l',xlab='m(短軸)',ylab='宝の数')
lines(1:20,(2:21)*(1:20),type='h',col='gray',lwd=2)
segments(1:20,nw[1,],1:20,nw[2,],lwd=4)
- 14 ：
- 韓国「強制徴用は22万人で被害者が死亡しても遺族が訴訟可能」 元徴用工4人に損害賠償支払い判決
https://fate.2ch.sc/test/read.cgi/seijinewsplus/1540976520/
- 15 ：
- 先に１個めの宝を見つけるには短軸探索と長軸探索とどちらが有利かは宝の数によって変わるのでグラフにしてみた。
縦５横６のとき宝の数を１から３０まで増やして長軸探索が先にみつける確率と短軸探索がさきにみつける確率の差を描いてみた。
http://i.imgur.com/7qGjOJX.png
縦５横６のときだと宝の数は９から２１のときが長軸探索が有利となった。
短軸有利→長軸有利→同等となるようで、再逆転はないもよう。
縦ｍ横ｍ＋１として長軸探索が有利になる宝の数の上限と下限を算出してみた。
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20]
[1,] 0 2 2 6 9 13 17 23 29 36 43 52 61 71 82 93 105 118 132 147
[2,] 0 3 7 13 21 31 43 57 73 88 105 118 135 152 166 185 202 220 242 253
グラフにしてみた。
http://i.imgur.com/PiL9xyH.png
- 16 ：
- 各人にとってのi 番目をどちらが先にみつけるかを計算してみた。
４×５マスに宝が５個あるとき
> treasures(4,5,5)
p1st q1st even
[1,] 1948 9680 3876
[2,] 5488 10016 0
[3,] 7752 7752 0
[4,] 10016 5488 0
[5,] 9680 1948 3876
１個め２個めは短軸方向探索のQが、４個め５個めは長軸方向探索のPが、先にみつける宝の配置の組み合わせが多い。３個めは同じ。
全体としてはイーブンだが、
勝者は１個めを先にみつけた方にするか、全部を先にみつけた方にするかで結果が変わる。
Rのコードはここに置いたので数値を変えて実行可能。
http://tpcg.io/Ph7TUQ
- 17 ：
- こういう解き方していると馬鹿になるなぁ、と
思いつつ便利なので使ってる。
Wolframで方程式を解かせて計算式をスクリプトに組み込むとかやってるな。結果は具体例でシミュレーションして確認。
a,b,cは自然数とする。
このとき、以下の不等式を満たす(a,b,c)が存在するような自然数Nの最大値を求めよ。
N≦a^2+b^2+c^2≦2018
>>311
Nの最大値は２０１８
顰蹙のプログラム解
Prelude> [(a,b,c)|a<-[1..45],b<-[a..45],c<-[b..45], a^2+b^2+c^2==2018]
[(1,9,44),(3,28,35),(5,12,43),(8,27,35),(9,16,41),(19,19,36),(20,23,33)]
- 18 ：
- ａのｂ乗×ｃのｄ乗＝ａｂｃｄ(ａｂｃｄ は４桁の整数)
ａｂｃｄに当てはまる数字は？
[(a,b,c,d)|a<-[0..9],b<-[0..9],c<-[0..9],d<-[0..9],a^b*c^d==1000*a+100*b+10*c+d]
- 19 ：
- 広島県の福山友愛病院で、
患者の病状と関係ない薬を大量に投与した。
しかも、意図的にです！
国は違うがドイツの場合
↓
裁判所で開かれた公判で、患者１００人を殺害した罪を認めた。これでこの事件は、同国で戦後最悪級の連続殺人事件となった。
起訴されたのは、ドイツ北部デルメンホルストとオルデンブルクの病院で看護師をしていたニルス・ヘーゲル受刑者（４１）。
当時勤務していたドイツ北部の２つの病院で２０００～２００５年にかけ、３４～９６歳の患者を殺害したことを認めた。
同受刑者は自分の蘇生措置の腕を同僚に見せびらかす目的や、退屈しのぎの目的で、
↓↓↓↓↓
患者に処方されていない薬を投与していたとされる。
↑↑↑↑↑
ドイツの場合。まあ日本は日本だが・・・
大口の病院は看護士の単独犯だったわけで捕まったが・・・
福山友愛病院は・・・・・
https://youtu.be/BnHYCZqyZKY
- 20 ：
- 安倍総理も使っていて警察も使える医療大麻オイル
国連で今月解禁勧告が出されるという
解禁されれば憲法第98条によって大麻取締法が解禁され、店頭への商品陳列、広告表示等、医薬品としての処方ができるようになります
https://plaza.rakuten.co.jp/denkyupikaso/diary/201806090001/
- 21 ：
- 医療法人潤和会を麻薬取締法違反の罪で略式起訴
https://seiyakuonlinenews.com/news/42856/
- 22 ：
- 広島県の福山友愛病院で、
患者の病状と関係ない薬を大量に投与した。
しかも、意図的にです！
国は違うがドイツの場合
↓
裁判所で開かれた公判で、患者１００人を殺害した罪を認めた。これでこの事件は、同国で戦後最悪級の連続殺人事件となった。
起訴されたのは、ドイツ北部デルメンホルストとオルデンブルクの病院で看護師をしていたニルス・ヘーゲル受刑者（４１）。
当時勤務していたドイツ北部の２つの病院で２０００～２００５年にかけ、３４～９６歳の患者を殺害したことを認めた。
同受刑者は自分の蘇生措置の腕を同僚に見せびらかす目的や、退屈しのぎの目的で、
↓↓↓↓↓
患者に処方されていない薬を投与していたとされる。
↑↑↑↑↑
ドイツの場合。まあ日本は日本だが・・・
大口の病院は看護士の単独犯だったわけで捕まったが・・・
福山友愛病院は・・・・・
https://youtu.be/BnHYCZqyZKY
- 23 ：
- 大麻取締法 22条の3に大麻を所持使用できるって書いてある
http://www.mmjp.or.jp/yokojyuu/low/low/low_041.html
こりゃ解禁しなきゃな！
- 24 ：
- 国試浪人の事務員は裏口バカだから
レスするだけ無駄である
- 25 ：
- >>24
算数問題の正解でも書いてればド底辺頭脳でも算数くらいできるんだなと見直したかもしれないのにねぇ。を
ジョーカーを含む５３枚のトランプをシャッフルした後に順にめくっていってジョーカーがでたら終了とする。
ジョーカーがでるまでにめくったカードの数の総和の期待値はいくらか？
計算上の数理理論値は３６４になったのだが、確信がもてないので１０万回のシミュレーションをやってみた。
シミュレーション
> summary(re)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
328.0 354.5 363.0 363.1 370.7 409.5
多分、あっていると思う。
数学板に投稿してみるかな。
おい、ド底辺。３６４になる計算式を書いてみ！
- 26 ：
- 図形の問題って２ｃｈ（２Ch）じゃあ、投稿しにくいんだよなぁ。
こんなのも投稿したけど、かなり面倒なので誰も検証もしないし、反証もしないよな。
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1532824890/90
そういう事情からか、確率や整数の問題はレスがつきやすいね。 まぁ、問題が理解できないとかはないからね
ところが医師板では統計・確率どころか算数ネタにもほとんどレスがこない。
ド底辺シリツの馬鹿だらけってことかなぁ？
- 27 ：
- >>24
レスできるような基礎学力すらないのがシリツ医大卒だといっているだよ。
ジョーカーを含む５３枚のトランプをシャッフルした後に順にめくっていってジョーカーがでたら終了とする。
ジョーカーがでるまでにめくったカードの数の総和の期待値はいくらか？
の計算式書いてみ！
- 28 ：
- 臨床統計の問題です
掲示板の１日のレス数の多さは
ネット依存症の重症度の指標となります
この指標を元に医師板の主だった依存症患者を
１日のレス数を数えてピックアップしましょう
- 29 ：
- It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
- 30 ：
- >>28
数値を書いたまともな問題も作れないの？
これ答えてみ！
専門医も開業医からも答がでてないから、頭のいいのを示すチャンスだぞ。
Take it or leave it !!
東京医大、本来合格者入学許可へ 今年の受験生５０人
2018年10月25日 02時06分
東京医科大＝８月、東京都新宿区
東京医科大が今年の入試で本来合格ラインを上回っていたのに、不正の影響で不合格となった受験生５０人に対し、来年４月の入学を認める方針を固めたことが２４日、関係者への取材で分かった。
昨年の本来合格者１９人については、難しいとの意見が出ているもようだ。東京医大は５０人のうち入学希望が多数に上った場合は、来年の一般入試の募集人員減も検討。
https://www.nishinippon.co.jp/sp/nnp/national/article/460101/
https://www.tokyo-med.ac.jp/med/enrollment.htmlによると
学年 第1学年 第2学年
在学者数 133 113
昨年入学者の留年者や退学者が０として、
大学が公式認定した裏口入学者が少なくとも今年は１３３人中５０人、昨年が１１３人中１９人ということになる。
裏口入学率の期待値、最頻値、およびその９５％信頼区間を求めよ。
- 31 ：
- >>29
俺が訳した普及の名投稿の英訳じゃん。
推敲歓迎！！
- 32 ：
- >>29
俺が訳した不朽の名投稿の英訳じゃん。
推敲歓迎！！
- 33 ：
- 臨床統計の問題です
掲示板の１日のレス数の多さは
ネット依存症の重症度の指標となります
この指標を元に医師板の主だった依存症患者を
１日のレス数を数えてピックアップしましょう
- 34 ：
- >>33
頭の悪そうな投稿だなぁ。
これでも計算してみ！
ド底辺シリツ医大受験生の親に裏口コンサルタントが訪れて裏金額に２つの決め方を提示した。
A: 定額で２０００万円
B: サイコロを１の目がでるまでふったときの出た目を合計した値 × １００万円、 例 ２,１と続けば３００万、６，５，１なら１２００万円
問題（１） AとBではどちらが有利か？
問題（２） Bを選択した場合５０００万円以上必要になる確率はくらか？
Bで裏金が1億円以上になる確率を計算すると（不定長さ整数が扱えるHaskellは便利だね）
2060507550845146798433160823128452341/202070319366191015160784900114134073344
になったが、これであっているか検算してくれ。
- 35 ：
- ここの国では硬貨は7種類流通しています
この7種類の硬貨を使って1円～70円の70通りの支払いができます
ただし一度に使用できる硬貨は3枚以下(同じ硬貨複数使いは可)です
7種類の硬貨はそれぞれ何円だったのでしょうか？
- 36 ：
- >>35
Rでのブルートフォース解
is.1_70 <- function(x){
total=NULL
for(i in x){
for(j in x){
for(k in x){
ijk=i+j+k
if(!(ijk %in% total)) total=append(total,ijk)
}
}
}
all(1:70 %in% total)
}
（続く）
- 37 ：
- >>36
M=69
for(a in 0:M){
for(b in a:M){
for(c in b:M){
for(d in c:M){
for(e in d:M){
for(f in e:M){
for(g in f:M){
for(h in g:M){
y=c(a,b,c,d,e,f,g,h)
if(is.1_70(y)) print(y)
}
}
}
}
}
}
}
}
- 38 ：
- import Data.List
m = 69
sub x = do
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
print $ [(b,c,d,e,f,g,h)| b<-[0..m],c<-[b..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,b,c,d,e,f,g]]
- 39 ：
- >>38
import Data.List
m = 69
sub x = do -- ans=[1,4,5,15,18,27,34]
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
print $ [(1,4,5,e,f,g,h)| e<-[0..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,4,5,e,f,g,h]] -- 動作確認用
print $ [(b,c,d,e,f,g,h)| b<-[0..m],c<-[b..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,b,c,d,e,f,g,h]]
- 40 ：
- 数学板に超初心者のコードを書いたら、達人が高速化してくれた。
プログラム解を毛嫌いする向きもあるけど、初心者のコードを改善してくれたり、ｃに移植してくれたりする人の存在はとてもありがたい。
import Data.List
firstUnavailable x = let y = 0:x in head $([1..71] ¥¥)$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
next x = [n:x|n<-[head x+1..firstUnavailable x]]
xss = iterate (¥xs->concat [next x|x<-xs]) [[1]]
isGood x = let y = 0:x in (==70)$length $intersect [1..70]$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
main = do
print [x|x<-(xss !! 6),isGood x]
- 41 ：
- >>40
文字化けを修正
import Data.List
firstUnavailable x = let y = 0:x in head $([1..71] \\)$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
next x = [n:x|n<-[head x+1..firstUnavailable x]]
xss = iterate (\xs->concat [next x|x<-xs]) [[1]]
isGood x = let y = 0:x in (==70)$length $intersect [1..70]$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
main = do
print [x|x<-(xss !! 6),isGood x]
- 42 ：
- >>39
-- b=1は自明なので無駄な検索を削除
import Data.List
m = 69
sub x = do -- ans=[1,4,5,15,18,27,34]
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
-- print $ [(1,4,5,e,f,g,h)| e<-[0..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,4,5,e,f,g,h]] -- 動作確認用
print $ [(1,c,d,e,f,g,h)| c<-[1..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,c,d,e,f,g,h]]
- 43 ：
- seqN <- function(N=100,K=5){
a=numeric(N)
for(i in 1:K) a[i]=2^(i-1)
for(i in K:(N-1)){
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=a[i+1]+a[i-j] # recursion formula
}
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]/2^i # P0(n)=a(n)/2^n
P0
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,1]=P0
head(MP);tail(MP)
MP[1,2]=1/2
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=1/2*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=1/2*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
seqN(100,5)
seqN(1000,10)
- 44 ：
- ## p : probability of head at coin flip
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
head(MP);tail(MP)
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
- 45 ：
- >>44
# 検算用のシミュレーションスクリプト
seqn<-function(n=10,N=1000,p=0.5){ # N回のうちn回以上続けて表がでるか？
rn=rbinom(N,1,p) # N個の0 or 1を発生させる
count=0 # 1連続カウンター
for(i in 1:N){
if(rn[i] & count<n){ # rn[i]が1でn個続かなければ
count=count+1
}
else{
if(count==n) {return(TRUE)} # n個の1が見つかればTRUEを返して終了
else{
count=0
}
}
}
return(count==n)
}
mean(replicate(10^4,seqn(10,1000,p=0.5)))
- 46 ：
- 事務員さん
- 47 ：
- いくらド底辺シリツ医大卒の裏口バカでも
これくらいは計算できるだろ？
ド底辺シリツ医大の裏口入学調査委員会が
裏口入学は高々10%と報告したとする。
その結果の検証に100人を調査したら4人続けて裏口入学生であった、という。
この検証から裏口入学率が10%であるか否かを有意水準5%で検定せよ。
- 48 ：
- >>44
seqNp(100,4,1/10)
fm = function(m=5){
f100_m = function(p) seqNp(100,m,p)
pp=seq(0,1,len=100)
plot(pp,sapply(pp,f100_m),type='l',lwd=2)
abline(h=0.05,lty=3)
(p005=uniroot(function(x,u0=0.05) f100_m(x)-u0,c(0.001,1))$root)
}
- 49 ：
- トランプのA～10の10枚とジョーカー1枚の
合計11枚が机の上に裏向きに置いてある。
ランダムに1枚ずつ引いていった場合の、得られた数字の総和の期待値を求めよ。
ただし、ジョーカーを引いた時点で終了するものとし、
Aは数字扱いではなく、最終的に得られた数字の総和が２倍になるものとする。
x=sample(11)
f <- function(x){
i=1
y=numeric()
while(x[i]!=11){
y[i]=x[i]
i=i+1
}
if(1 %in% y) return(2*(sum(y)-1))
else return(sum(y))
}
# simulation
re=replicate(1e6,f(sample(11)))
summary(re)
hist(re,col='lightblue',xlab='sum',main='')
# brute-force
library(gtools)
perm=permutations(11,11)
mean(apply(perm,1,f))
- 50 ：
- n=3
r=8
str=paste(as.character(1:n),collapse='')
f <- function(x) grepl(str,paste(x,collapse=""))
# Brute-Force
library(gtools)
perm=permutations(n,r,rep=T)
sum(apply(perm,1,f))
# Monte-Carlo
k=100
re=replicate(k,sum(replicate(n^r,f(sample(n,r,rep=T)))))
summary(re)
- 51 ：
- コインを１０００回投げた。連続して表がでる確率が最も高いのは何回連続するときか？
seq_dice <- function(N=100,k=5,p=1/6){
P=numeric(N)
for(n in 1:(k-1)){
P[n]=0
}
P[k]=p^k
P[k+1]=p^k+(1-p)*p^k
for(n in (k+1):(N-1)){
P[n+1] = P[n] + (1-P[n-k])* p^(k+1)
}
return(P[N])
}
seq_dice()
seq_diceJ <- function(N=100,k=5,p=1/6){ # Just k sequence
seq_dice(N,k,p)-seq_dice(N,k+1,p)
}
seq_diceJ()
#
vsdJ=Vectorize(seq_diceJ)
NN=1000
kk=1:(NN/50)
p=0.5
y=vsdJ(NN,kk,0.5)
which.max(y)
plot(kk,y,bty='l',pch=19,xlab='sequence',ylab='probability')
- 52 ：
- f = function(x){
y=paste(x,collapse='')
str="1"
if(!grepl(str,y)) return(0)
else{
while(grepl(str,y)){
str=paste0(str,"1")
}
return(nchar(str)-1)
}
}
x=sample(0:1,20,rep=T) ; x ;f(x)
- 53 ：
- >>51
# 有理数表示したかったのでPythonに移植
from fractions import Fraction
def seq_dice(N,k,p):
P=list()
for n in range(k-1):
P.append(0)
P.append(p**k)
P.append(p**k + (1-p)*p**k)
for n in range (k,N):
P.append(P[n]+(1-P[n-k])*p**(k+1))
return(P[N])
def seq_diceJ(N,k,p):
return(seq_dice(N,k,p) - seq_dice(N,k+1,p))
def dice(N,k,p):
print("Over " + str(k))
print(Fraction(seq_dice(N,k,p)))
print(" = " + str(seq_dice(N,k,p)))
print("Just " + str(k))
print(Fraction(seq_diceJ(N,k,p)))
print(" = " + str(seq_diceJ(N,k,p)))
dice(10000,5,1/6)
# ここで実行可能
# http://tpcg.io/rMOVCB
- 54 ：
- seq_dice <- function(N=100,k=5,p=1/6){
P=numeric(N)
for(n in 1:(k-1)){
P[n]=0
}
P[k]=p^k
P[k+1]=p^k+(1-p)*p^k
for(n in (k+1):(N-1)){
P[n+1] = P[n] + (1-P[n-k])* p^(k+1)
}
return(P[N])
}
seq_dice()
seq_diceJ <- function(N=100,k=5,p=1/6){ # Just k sequence
seq_dice(N,k,p)-seq_dice(N,k+1,p)
}
seq_diceJ()
#
vsdJ=Vectorize(seq_diceJ)
NN=1e6
kk=1:30
p=0.5
y=vsdJ(NN,kk,0.5)
which.max(y) # 1e2:5 1e3:9 1e4:12 1e5:15 1e6:18
plot(kk,y,bty='l',pch=19,xlab='sequence',ylab='probability')
cbind(kk,y)
options(digits=22)
max(y)
- 55 ：
- >>53
泥タブだと普通にみえるが、Win10のPCだと コードのインデントがなくなって左揃えされてしまうなぁ。
- 56 ：
- from fractions import Fraction
def dice126(N):
P=list()
for n in range(6):
P.append(1)
P.append(1-1/(6**6))
for n in range(7,N+1):
P.append(P[n-1]-P[n-6]/(6**6))
return(1-P[N])
def dice123456(N):
print(Fraction(dice126(N)))
print(" = " + str(dice126(N)))
dice123456(1000)
- 57 ：
- 愛の妖精ぷりんてぃん
- 58 ：
- # simulation
mhs = function(x){ # maximum head sequence
y=paste(x,collapse='')
str="1"
if(!grepl(str,y)) return(0)
else{
while(grepl(str,y)){
str=paste0(str,"1")
}
return(nchar(str)-1)
}
}
(x=sample(0:1,100,rep=T)) ; mhs(x)
sim <- function(r=4,n=100,ps=c(9/10,1/10)){
mhs(sample(0:1,n,rep=T,prob=ps))>=r
}
mean(replicate(1e5,sim()))
- 59 ：
- ド底辺シリツ医大の裏口入学調査委員会が
裏口入学は高々10%と報告したとする。
その結果の検証に100人を調査したら4人続けて裏口入学生であった、という。
この検証から裏口入学率が10%であるか否かを有意水準1%で検定せよ。
- 60 ：
- グリーンねえさん
- 61 ：
- >>59
## p : probability of head at coin flip
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
seqNp(N=100,K=4,p=0.1)
- 62 ：
- m=100
ps=[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(m^2/2-1/2)],c<-[b..2*b],a^2+b^2==c^2]
ps !! 99
[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(a^2/2-1/2)],c<-[b..floor(sqrt(a^2+b^2))],a^2+b^2==c^2]
[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(m^2/2-1/2)],let c = sqrt(a^2+b^2), fromIntegral(floor(c))==c]
- 63 ：
- a^2+b^2=c^2を満たす3つの整数（a<b<c）
の組み合わせのうち（3,4,5）から数えて7番目は何になるかという問題がわかりません
答：(9,40,41)
応用問題：
a^2+b^2=c^2を満たす3つの整数（a<b<c）
の組み合わせのうち（3,4,5）から数えて100番目は何になるか 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b)
- 64 ：
- pitagoras <- function(A){
pita=NULL
for(a in 3:A){
B=floor(a^2/2-1/2)
for(b in a:B){
c=a^2+b^2
if(floor(sqrt(c)) == sqrt(c) ){
pita=rbind(pita,c(a,b,sqrt(c)))
}
}
}
colnames(pita)=letters[1:3]
return(pita)
}
pita=pitagoras(999)
saveRDS(pita,'pita999.rds')
pita[1,]
pita[7,]
pita[77,]
pita[777,]
pita[1000,]
tail(pita)
- 65 ：
- Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
- 66 ：
- Hutanari Ti〇po
- 67 ：
- Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。
- 68 ：
- 第一法則の英文の意図的な文法誤謬を指摘してみ！
- 69 ：
- It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
- 70 ：
- Raise the hem of the white coat with a white coat appearing naked.
Put half of Voltaren in the anus
Peel the white eyes while hitting your ass with a bang bang with both hands
Shouts that "Utopia is surprisingly surprised! It is surprisingly utopian!
Raise the buttocks and fire the Voltaren rocket to the patient.
- 71 ：
- (mean(replicate(1e4,any(diff(cumsum(rbinom(100,1,0.5)),5)==5))))
[1] 0.8089
>
> (mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values=
<rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values== 1)])>=5))))
[1] 0.8117
>
- 72 ：
- (mean(replicate(1e4,any(diff(cumsum(rbinom(100,1,0.5)),5)==5))))
[1] 0.8089
>
> (mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values=
<rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values==1)])>=5))))
[1] 0.8117
- 73 ：
- 実行速度
system.time(mean(replicate(1e4,any(diff(cumsum(rbinom(100,1,0.5)),5)==5))))
user system elapsed
1.840 0.000 1.875
>
> system.time(mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[wh
<e(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[whi ch(values==1)])>=5))))
user system elapsed
4.440 0.000 4.631
- 74 ：
- 「おﾞぉおォおん、おﾞぉおォおんにいぃひゃぁん、大漁らったのぉおお？」
「ぁあああ あぉぁあああ あぉ、大漁らったよお゛お゛お゛ぉ」 「ぁあああ あぉぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁあああ あぉぁぁ゛ぁ゛しゅごいぃのぉおおょぉぉぅぃぃっよぉおおﾞいぃぃいぃぃ！、、にゃ、にゃにが、、ハァハァにゃにが捕れたのぉおお？」
乳首を舌れやしゃしく舐めにゃがらオレは答えたのぉおお
「…鯛とか、、、ヒラメがいぃっぱいぃ捕れたよお゛お゛お゛ぉ」
セリフを聞き、オジサンはびくんびくんと身体をひきちゅらせたのぉおお
「はっ！はぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁあああ あぉんっ！イ、イサキは？イサキは、と、取れたのぉおお？？」
「ぁあああ あぉぁあああ あぉ。れかいぃイサキが取れたよお゛お゛お゛ぉ。今年一番のぉおお大漁ら。」
「大漁っ！！イサキぃぃ！！おﾞぉおォおんにいぃひゃぁんかっこいぃぃぃっよぉおおﾞいぃぃぃっよぉおおﾞぃぃぃいぃ ぃくううううう！」
- 75 ：
- Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
- 76 ：
- "Oo, ooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo!
"Aaaaaaaaaaaa, big fish caught you" "Aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa "Sho-o-no-okoi, oh yeah, oh yeah, yeah, yeah, yeah, ha haa caught up for ha ha?"
I was licking a nipple and talking lolly I answered yao
"... Sea breams ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,"
Listening to the dialogue, Ojisan pulls him body with his boyfriend
"Ha ha haaaaaaaaaaaaaaaaa, Isaki, Isaki, can you get it?"
"Aaaaaaaaaaaa ... I could have picked out a good Isaki, the biggest fishes of the year, this year."
"Big fishing !! Isaki !! Ooohoooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo! "
- 77 ：
- import numpy as np
from fractions import Fraction
# http://tpcg.io/5xvZhU
def seqNp(N = 10,K = 5,p = 0.5):
if N == K: return p**K
q = 1-p
a = [0]*(N+1)
for i in range(1,K+1):
a[i] = q/(p**(i))
for i in range(K,N):
a[i+1] = 0
for j in range(0,K):
a[i+1] = a[i+1]+a[i-j]
a[i+1] = q/p*a[i+1]
P0=[0]*(N+1)
for i in range(1,N+1):
P0[i] = a[i]*p**i
del P0[0]
MP = np.zeros([K,N])
MP[0] = P0
MP[1][0] = p
for i in range(K-3,K):
MP[i][0] = 0
for k in range(1,K):
for i in range(0,N-1):
MP[k][i+1] = p*MP[k-1][i]
re = 1-np.sum(MP,axis=0)
print(Fraction(re[N-1]))
print(re[N-1])
- 78 ：
- RからPythonへの移植がようやく終わった。
確率が分数で表示されるようになった。
配列はRは１からPythonは０から始まるのでその調整に手間取った。
http://tpcg.io/5xvZhU
- 79 ：
- """
Pk(n) (k=0,1,2,3,4)を途中、5連続して表が出ていなくて
最後のk回は連続して表が出ている確率とする。
P0(1)=P1(1)=1/2、P2(1)=P3(1)=P4(1)=0
Pk(n+1)=1/2*P(k-1)(n)
P0(n+1)=1/2*{P0(n)+P1(n)+P2(n)+P3(n)+P4(n)}
=1/2*{P0(n)+1/2*P0(n-1)+1/4*P0(n-2)+1/8*P0(n-3)+1/16*P0(n-4)}
P0(n)=a(n)/2^nとおいて
a(n+1)/2^(n+1)=1/2^(n+1){a(n)+a(n-1)+a(n-2)+a(n-3)+a(n-4)}
a(n+1)=a(n)+a(n-1)+a(n-2)+a(n-3)+a(n-4)
"""
- 80 ：
- We hold these truths to be self-evident, that all "uraguchi" are created retards,
That they are endowed by their creator with certain unalienable traits, that among these are sloth, mythomania, and the pursuit of imbecility.
That to rectify these traits, Bottom Medical Schools (BMS) are instituted for retards, deriving their just powers from what has been referred as the arbitrary donation of the parents of the rectified,
That whenever any form of the retards becomes destructive of rectification,
it is the right of the BMS to suspend or expel them, and to impose additional tuition laying its foundation on such principles and organizing its powers in such form, as to them shall seem most likely to effect the profit of BMS .
- 81 ：
- # 全体N個中当たりS個、1個ずつ籤を引いて当たったらやめる.
# r個めが初めて当たりであったときSの信頼区間を推定するシミュレーション。
atari <- function(N,r,k=1e3){ # k: simlation times
f <- function(S,n=N){which.max(sample(c(rep(1,S),rep(0,n-S))))}
vf=Vectorize(f)
sim=replicate(k,vf(1:(N-r)))
s=which(sim==r)%%(N-r)
s[which(s==0)]=N-r
hist(s,freq=T,col='skyblue')
print(quantile(s,c(.025,.05,.50,.95,.975)))
print(HDInterval::hdi(s))
}
atari(100,3)
- 82 ：
- pdf2hdi <- function(pdf,xMIN=0,xMAX=1,cred=0.95){
nxx=1001
xx=seq(xMIN,xMAX,length=nxx)
xx=xx[-nxx]
xx=xx[-1]
xmin=xx[1]
xmax=xx[nxx-2]
AUC=integrate(pdf,xmin,xmax)$value
PDF=function(x)pdf(x)/AUC
cdf <- function(x) integrate(PDF,xmin,x)$value
ICDF <- function(x) uniroot(function(y) cdf(y)-x,c(xmin,xmax))$root
hdi=HDInterval::hdi(ICDF,credMass=cred)
print(c(hdi[1],hdi[2]),digits=5)
invisible(ICDF)
}
# N個のクジでr個めで初めてあたった時のN個内の当たり数の推測
Atari <- function(N,r){
pmf <- function(x) ifelse(x>N-r+1,0,(1-x/N)^(r-1)*x/N) # dnbinom(r-1,1,x/N) ; dgeom(r-1,x/N)
# curve((1-x/N)^(r-1)*x/N,0,N)
AUC=integrate(pmf,0,N)$value
pdf <- function(x) pmf(x)/AUC
mode=optimise(pdf,c(0,N),maximum=TRUE)$maximum
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,N)$value
cdf <- function(x) integrate(pdf,0,x)$value
median=uniroot(function(x)cdf(x)-0.5,c(0,N))$root
print(c(mode=mode,median=median,mean=mean))
pdf2hdi(pdf,0,N,cred=0.95)
}
Atari(100,3)
Atari(100,30)
- 83 ：
- Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
- 84 ：
- 次の課題はこれだな。
コインを100回投げて表が連続した最大数が10であったとき
このコインの表がでる確率の95%信頼区間はいくらか？
- 85 ：
- It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
- 86 ：
- >>84
解析解は難しいけど、ニュートンラフソン法で数値解ならだせるな。
seq2pCI <- function(N,K){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
curve(vp(x),bty='l') ; abline(h=0.05,lty=3)
lwr=uniroot(function(x,u0=0.05) vp(x)-u0,c(0.01,0.7))$root
upr=uniroot(function(x,u0=0.05) vp(x)-u0,c(0.7,0.99))$root
c(lower=lwr,upper=upr)
}
seq2pCI(100,10)
> seq2pCI(100,10)
lower upper
0.5585921 0.8113441
英文コピペで荒らしているド底辺シリツ医大の裏口馬鹿には検算すらできんないだろうな。
- 87 ：
- >>86
呼び出す関数として、これが必要
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
ここに上げておいた。
http://tpcg.io/kuNvWl
- 88 ：
- Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
- 89 ：
- 恵方巻き
- 90 ：
- It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
- 91 ：
- >>86
optimizeを使ってurirootの区間を自動設定に改善。
seq2pCI <- function(N,K,alpha=0.05){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
curve(vp(x),lwd=2,bty='l') ; abline(h=0.05,lty=3)
peak=optimize(vp,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
lwr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(0.01,peak))$root
upr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(peak,0.99))$root
c(lower=lwr,upper=upr)
}
- 92 ：
- aiueo700
- 93 ：
- 最大連続数を増やしてグラフ化
seq2pCI <- function(N,K,alpha=0.05,Print=T){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
if(Print){curve(vp(x),lwd=2,bty='l',xlab='Pr[head]',ylab=paste('Pr[max',K,'-head repetition]'))
abline(h=alpha,lty=3)}
peak=optimize(vp,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
mean=integrate(function(x)x*vp(x),0,1)$value/integrate(function(x)vp(x),0,1)$value
lwr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(0.01,peak))$root
upr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(peak,0.99))$root
c(lower=lwr,mean=mean,mode=peak,upper=upr)
}
seq2pCI(100,4,0.05,T)
vs=Vectorize(function(K)seq2pCI(N=100,K,alpha=0.05,Print=F))
y=vs(2:23)
head(y)
plot(2:23,y['mean',],bty='l',pch=19)
points(2:23,y['mode',],bty='l')
- 94 ：
- 幼稚な事務員
- 95 ：
- Look to the sky, way up on high
There in the night stars are now right.
Eons have passed: now then at last
Prison walls break, Old Ones awake!
They will return: mankind will learn
New kinds of fear when they are here.
They will reclaim all in their name;
Hopes turn to black when they come back.
Ignorant fools, mankind now rules
Where they ruled then: it's theirs again
Stars brightly burning, boiling and churning
Bode a returning season of doom
Scary scary scary scary solstice
Very very very scary solstice
Up from the sea, from underground
Down from the sky, they're all around
They will return: mankind will learn
New kinds of fear when they are here
- 96 ：
- >>435
確率密度関数が左右対象でないから、
QuontileでなくHDI(Highest Density Interval)での95％信頼区間をpdfからｃｄｆの逆関数を作って算出してみる。
# pdfからcdfの逆関数を作ってHDIを表示
pdf2hdi <- function(pdf,xMIN=0,xMAX=1,cred=0.95){
nxx=1001
xx=seq(xMIN,xMAX,length=nxx)
xx=xx[-nxx]
xx=xx[-1]
xmin=xx[1]
xmax=xx[nxx-2]
AUC=integrate(pdf,xmin,xmax)$value
PDF=function(x)pdf(x)/AUC
cdf <- function(x) integrate(PDF,xmin,x)$value
ICDF <- function(x) uniroot(function(y) cdf(y)-x,c(xmin,xmax))$root
hdi=HDInterval::hdi(ICDF,credMass=cred)
c(hdi[1],hdi[2])
}
- 97 ：
- seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
- 98 ：
- 2つのサブルーチンを定義してから、
# N試行で最大K回連続成功→成功確率ｐの期待値、最頻値と95%HDI
# max K out of N-trial to probability & CI
mKoN2pCI <- function(N=100 , K=4 , conf.level=0.95){
pmf=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
mode=optimize(pmf,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
auc=integrate(pmf,0,1)$value
pdf=function(x) pmf(x)/auc
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,1)$value
curve(pdf(x),lwd=3,bty='l',xlab='Pr[head]',ylab='density')
lu=pdf2hdi(pdf,cred=conf.level)
curve(pdf(x),lu[1],lu[2],type='h',col='lightblue',add=T)
re=c(lu[1],mean=mean,mode=mode,lu[2])
print(re,digits=4)
invisible(re)
}
> mKoN2pCI(100,4)
lower mean mode upper
0.1747676 0.3692810 0.3728936 0.5604309
> seq2pCI(100,4,0.05,T)
lower mean mode upper
0.1662099 0.3692810 0.3728936 0.5685943
当然ながら、HDIの方が信頼区間幅が小さいのがみてとれる。
- 99 ：
- とりあえず>84のプログラムは完成。
- 100 ：
- ９５％クオンタイルでの算出
# N試行で最大K回連続成功→成功確率ｐの期待値、最頻値と95% Quantile
# max K out of N-trial to probability & CIq
mKoN2pCIq <- function(N=100 , K=4 , alpha=0.05){
pmf=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
mode=optimize(pmf,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
auc=integrate(pmf,0,1)$value
pdf=function(x) pmf(x)/auc
curve(pdf(x),bty='l')
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,1)$value
cdf=function(x) MASS::area(pdf,0,x)
vcdf=Vectorize(cdf)
lwr=uniroot(function(x)vcdf(x)-alpha/2,c(0,mode))$root
upr=uniroot(function(x)vcdf(x)-(1-alpha/2),c(mode,1))$root
c(lower=lwr,mean=mean,mode=mode,upper=upr)
}
> mKoN2pCI(100,4)[c(1,4)]
lower upper
0.1747676 0.5604309
> mKoN2pCIq(100,4)[c(1,4)]
lower upper
0.1748351 0.5605172
あまり、差はないなぁ。
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