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- 702 ：
- >>685 補足
(引用開始)
結局さ
大学教程の確率論を学んだ高い立場に立たないと
時枝理論のおかしさに気付かないし
いつまでも、”はまって”抜け出せない
(引用終り)
補足：
１）数当てと言えば、確率ですね（下記 "chiebukuro.yahoo"）
２）いま、一つ箱があり、サイコロの目を入れた。確率 1/6
３）複数の箱がある。iid(独立同分布)を仮定する
下記のiidの説明 通り、箱一つと同じ計算になる
サイコロの目を入れたなら、確率 1/6
４）可算無限個の箱がある。iid(独立同分布)を仮定する
（ここは、大学の確率論の教程を学べば分かる）
下記の通り、箱一つと同じ計算になる
サイコロの目を入れたなら、確率 1/6
どの箱も、例外無し！
５）ところが、時枝理論では、ある箱の数当てが 確率1/6ではなく、1-εにできるという
大学の確率論の教程を学べば、「iidだからそれはおかしい」と即座に分かる！！
QED
（＾＾；
（参考）
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q12157505717
mas********さん2016/3/2720:48:25 Yahoo
サイコロの目が出る確率は1/6ですが
サイコロの目を当てる確率はいくつですか？
私はランダムにサイコロの目を選ぶとその2倍当たりにくく1/12だと思うのですがどうなんですか？
回答1?1件/1件中
umi********さん 2016/3/2720:55:03
1/6 ですよ。
半分は国語の問題ですねw
「特定の」サイコロの目が出る確率は 1/6。
つまり 1の目が出て欲しいとき、それが出る確率は6つの面のどれかが出るわけですから、もちろん1/6です。
https://www.practmath.com/iid/
実用的な数学を
2019年6月20日 投稿者: TAKAN
独立同分布である i.i.d. IID
(抜粋)
同じ分布のデータは互いに不干渉だよ
これは「確率変数を別々に扱えるよ」という『仮定』です。
これが仮定されていると、非常に計算がしやすくなります。
相関を考えなくて良いので、共分散などを使う必要がありません。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%8B%AC%E7%AB%8B%E5%90%8C%E5%88%86%E5%B8%83
独立同分布
以上
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