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確率に関するfukudamasa09のブックマーク (7)

  • ベイズ推定と最尤推定の違い

    事後確率: ある事象Dが発生した場合、仮説Hiが正しい確率。条件付き確率で、P(Hi | D)と書きます。

  • 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」

    なぜ幸運の確率は5分5分でなく、63%か
  • 検定と推定

    理論の解説     Last modified: Jun 06, 2002 推定について(点推定,区間推定) 検定について 検定・推定の各手法へのリンク 度数に関する検定 度数分布表の形で集計された結果に基づく検定手法群である。 適合度の検定 測定値の分布が理論分布にどの程度あてはまるかどうかを検定する。 理論分布(のパラメータ)が既知の場合 名義尺度の場合 χ2 分布による検定 順序尺度以上の場合 1 標コルモゴロフ・スミルノフ検定 理論分布のパラメータを推定する場合 正規分布への適合度の検定 ポアソン分布への適合度の検定 分布の差の検定 いくつかの群における測定値の分布に差があるかどうかを検定する。 独立性の検定 クロス集計表において,2 つの要因が独立であるかどうかを検定する。 独立性の検定(χ2 検定) フィッシャーの正確確率定(直接確率) 一致率の検定(κ統計量) 比率に関する

  • ガチャポンが全種類そろう確率

    ・10種類のガチャポンが全種類そろう確率が最も高いのは23回目で4.5% (ただし、ガチャポンは十分たくさん入っておりどの種類も出る確率は等しいとする) 以前、たけしのコマ大数学科の「10種類のくじを全部引き当てるには何回くじを引けばよいか期待値を求めなさい」という問題を考えて、期待値を使った解法に満足できずに確率自身を求めようとして挫折した(→ガチャポンを全種類集めるには)。ところが最近、ネットの「私的数学塾」の個数定理という記事で包除原理を使う計算方法があることを見つけたので、再挑戦してみた。 ◇ この問題のポイントは、n種類のくじがあるとしてj回くじを引いた時点でk種類のくじが未入手である確率が簡単に求まることである。 ここで次の記号を定義する。 A(j)k: j回くじを引いた時点でk番目のくじが未入手である事象 P(A):事象Aの確率 するとj回くじを引いた時点で1番からk番のくじ

  • コインの裏表 - OKWAVE

    「コインをN回投げて表がA回出る確率」 これは、数学で二項分布と呼ばれる確率分布です。計算は、 (N個の中からA個を選ぶ組み合わせの数)×(表の確率のA乗)×(裏の確率の(N-A)乗) でできます。 http://econom01.cc.sophia.ac.jp/stat/binprob.htm ↑このページで計算できますので、試行回数を変えて試してみてください。 分布の散らばり具合は、標準偏差σと呼ばれる値であらわすことができます。コインをN回投げて表がでる割合(A÷N)については、数学的にσ=√(表の確率×裏の確率÷N)となることが証明できます。つまり、回数を多くすると、分布が狭くなります。Nを大きくすると、平均値0.5の回りに集まってくることになります。 数学で中心極限定理と言うものがあります。試行回数を非常に大きくすると、出た値の平均の分布は正規分布に近づくというものです。これによ

    コインの裏表 - OKWAVE
  • やる夫で学ぶ高校数学【場合の数・確率編】 : まめ速

    1:以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします:2011/01/26(水) 01:53:41.90ID:JezXmqNb0 _,,:-ー''" ̄ ̄ ̄ `ヽ、 ,r'"           `ヽ. __,,::r'7" ::.              ヽ_ ゙l  |  ::              ゙) 7 | ヽ`l ::              /ノ ) .| ヾミ,l _;;-==ェ;、   ,,,,,,,,,,,,,,,_ ヒ-彡| 〉"l,_l "-ー:ェェヮ;::)  f';;_-ェェ-ニ ゙レr-{   / ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ | ヽ"::::''   ̄´.::;i,  i `'' ̄    r';' }   | みなさんこんばんわ . ゙N l ::.  ....:;イ;:'  l 、     ,l,フ ノ   | まず最初にこのスレを開いてくれたことに感謝の意を表した

    やる夫で学ぶ高校数学【場合の数・確率編】 : まめ速
  • 微分積分

    静岡理工科大学情報学部コンピュータシステム学科菅沼研究室のページです.主として,プログラミング言語( HTML,C/C++, Java, JavaScript, PHP, HTML,VB,C# ),及び,システムエンジニアとしての基礎知識(数学,オペレーションズ・リサーチやシステム工学関連の手法)を扱っています.

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