宝くじのルールの穴を突いて28億円以上を荒稼ぎした老夫婦の物語
by Pixabay アメリカ・ミシガン州の片田舎でコンビニを経営していた老夫婦が、公営の宝くじに設けられたルールの穴をついて2600万ドル(約28億2240万円)もの賞金を手にしていたことが分かりました。一躍有名になったこの夫婦の元にはハリウッドで映画化するという話まで持ち上がっているとのことです。 Jerry and Marge Selbee: How a retired couple won millions using a lottery loophole - 60 Minutes - CBS News https://www.cbsnews.com/news/jerry-and-marge-selbee-how-a-retired-couple-won-millions-using-a-lottery-loophole-60-minutes/ 2018年にアメリカ人が購入した州営
確率的プログラミングPyro入門 | eureka tech blog
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数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
統計: ポアソン分布を使って今後の大地震が起こる確率を求めてみる - CUBE SUGAR CONTAINER
ポアソン分布というのは、ごくまれに起こるような事象の確率分布をいう。 この説明を聞いても何のこっちゃという感じだけど、これを使うと滅多に起こらないようなことがある時間内にどれくらい起こりそうなのかが分かる。 もちろん、別に未来を予知しているわけではなく、あくまで過去の生起確率からはそのように求まるというのに過ぎない。 定義 ポアソン分布は次の数式で求められる。 まず が、その滅多に起こらないような事象の単位時間あたりの生起確率になっている。 そして が単位時間あたりにその事象が何回起こるかを表す変数になっている。 日本で今後一年間に震度 7 の地震が起こる確率を求めてみよう それでは、手始めにポアソン分布を使って今後一年間に震度 7 の地震が日本の何処かで起こる確率を求めてみよう。 ちなみに、実際に政府が今後 X 年間にとある地域でマグニチュード Y 以上の地震が起こる確率を計算するときは
統計: 条件付き確率をベン図で理解する - CUBE SUGAR CONTAINER
条件付き確率というのは、具体的には次のような式で表される。 これは、ある事象 が起こる条件の下で事象 が発生する確率を求める式になっている。 とはいえ、これを見ていても一体どんな状況なのかさっぱり分からなかった。 具体的には と が同時に起こる確率 と何が違うのか理解できなかった。 ただ、ある問題をベン図と一緒に考えていたら、やっと分かるようになった。 今回は条件付き確率の自分なりの理解について書いておく。 問題 100 円玉 5 枚、10円玉 7 枚、1 円玉 3 枚の入った小銭入れから、同時に 3 枚の硬貨を取り出す。 いずれの硬貨を取り出すのも同様に確からしいとする。 取り出した 3 枚の金額の合計が 150 円以上であるという条件のもとで、その 3 枚の中に 1 円玉が含まれる条件付き確率はいくらか。 (統計検定 2 級公式問題集 2015 年 6 月問題、問 8 より) 上記の問
確率概念について説明する（第3-1回）：可能な世界の全体を1とする — コルモゴロフによる確率の定理（前編） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。林岳彦です。先日、小学生の息子とセブンイレブンに行きました。そこでふと、「あの外壁、あれ本物のレンガじゃなくてただの印刷だから」と息子に教えたところ、それが彼にとっては思いもよらぬことだったようで、実はすべすべとしている外壁に触っては「すっかり騙されてた！（ガーン）」と衝撃を受けていました。小さな子どもをお持ちのみなさま、この世の隠蔽された真実（＝セブンイレブンの外壁は印刷）を彼ら／彼女らに教えてみると面白い反応が期待できるかもですよ！ さて。 今回は、前回の記事の続きとして、確率という概念の「規格」について説明していきたいと思います。 （今回はとても長い上に内容がハードかもしれません。いつもながらすみません。。） 前回の軽いまとめ 前回の記事では： 少なくとも、「確率」とは「可能性を数値で表したもの」である というボンヤリとした出発点から： 「可能である」ということは、「この
運に頼らず勝ち抜くための｢確率思考｣を、東大卒ポーカープレーヤーが教えてくれた
『東大卒ポーカー王者が教える勝つための確率思考』（木原直哉著、中経出版）の著者は、東京大学理学部卒業という肩書きを持ちながらも、卒業後はプロのポーカープレーヤーとしての道を選んだという変わり種。2012年の第42回世界ポーカー選手権大会（WSOP）で｢ポット・リミット・オマハ・シックス・ハンデッド｣というトーナメントに参加し、日本人として初めて世界選手権での優勝を果たしたのだそうです。 つまり本書は、ポーカープレーヤーとしての立場から、｢勝つために必要なこと｣｢チャンスを逃さない技術｣などをつづった書籍だというわけです。そしてタイトルにあるとおり、キーワードになっているのは｢確率思考｣。第2章｢チャンスを引き寄せる確率的な思考力｣に目を向けてみます。 幸運・不運は実力ではない 確率的な思考に親しんでいない人の問題は、確率的な考え方を理解しないまま、都合のいいことだけを無意識のうちに選び、頭
なぜ幸運の確率は5分5分でなく、63％か
サイエンスナビゲーター 桜井 進（さくらい・すすむ）●1968年、山形県生まれ。東京工業大学理学部数学科卒業、同大学大学院修了。東京工業大学世界文明センターフェロー。主な著書に『感動する！数学』『面白くて眠れなくなる数学』など。 いいことも悪いことも半分ずつ。人生は「五分五分」だと言われますが、実は幸運が訪れる確率のほうが高いのです。一体なぜそのようなことがいえるのか？ その理由は「数学」で証明できます。 大げさな表現に聞こえるかもしれませんが、この世の森羅万象は数の世界によって支配されている。世界は数学でできています。よって、例えば素敵な異性と出会えるかどうかといった予測困難と思える現象が起きる確率も算出できるのです。 ひとつ問題を出しましょう。AさんとBさんが1から3までのトランプのカードをよく切ってから順番に机の上に置きます。このとき、出したお互いのカードの数字が一致すれば「出会い」
コンプガチャの確率マジックを中学生にも分かるように説明するよ - てっく煮ブログ
コンプガチャが話題になっています。コンプガチャにハマりやすい理由として「最初は当たりやすいが、だんだん確率が低くなる」という指摘があります。なぜ「確率が低くなる」という現象おきるのでしょうか。この記事ではコンプガチャの裏側にある確率マジックを分かりやすく解説します。サイコロの面を全部そろえるゲームいちばん身近な確率といえばサイコロです。サイコロを使ったこんなゲームを考えてみます。サイコロ コンプのルール サイコロを 1 回振るには 10 円が必要。 6 つの面をすべてを出せば、ペットボトル飲料をプレゼント。「サイコロの 6 つの面をすべてコンプしよう」というゲームなので、シンプルな「コンプガチャ」といえます。このゲーム、あなたなら参加しますか？6 つの面を全部だせばよいので、運がよければ 6 回（60円）でペットボトルが手に入ります。なんだかお得そうです。ためしにやってみると・・・サイコロ
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サービス提供終了のお知らせ
日頃より、Momoたろうインターネットクラブをご愛顧いただきまして誠にありがとうございます。 「ホームページサービス」のサービス提供は2015年11月30日をもちまして終了させていただきました。 これまで長らくご利用いただき、誠にありがとうございました。 今後も、皆様によりよいサービスをご提供させていただけるよう、サービス品質向上に努めて参りますので、何卒、ご理解いただけますようお願 い申し上げます。 ＜Momoたろうインターネットクラブをご契約のお客様へ＞ 後継サービスとして「userwebサービス」を提供させていただいております。 詳しくは、以下のリンクをご参照ください。 ▼「userwebサービス」のご案内 http://www.ejworks.info/userhp/mmtr/index.html 今後ともMomoたろうインターネットクラブをご愛顧いただけますようお願い申し上げます
第2回 確率の初歩 | gihyo.jp
今回は、機械学習で使う「確率」のお話です。 確率は、統計的な機械学習のもっとも重要な基礎知識です。とはいえ、確率についてゼロから説明するというのは紙数的にも厳しいため、高校の確率を少し憶えているくらい（期待値や標準偏差など）を前提とし、「高校の確率」と「機械学習の確率」の本質的な相違点について、少し丁寧に見ていく、という形で進めていきます。 機械学習と確率 最初に、機械学習にとって確率はどういう役割なのかを確認しておきましょう。 実のところ、機械学習に確率が必須というわけではありません。ニューラルネットワークやサポートベクターマシンなどの有名な手法も「確率を用いない機械学習」ですし、その他にも数多くの手法があります。しかし、「確率を用いない機械学習」の多くは、「結果のランキングを作りづらい（評価値の大小に意味がない）」「条件が異なる場合の結果を比較できない」などの欠点がありま
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