ベイズの統計学を学び始めたんだけど
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信用に値するのか疑問です。
人工知能とかではなく日々の動機付けに利用する予定です >>747
それとN=1で六個の仮説を論証出来るのと同関係あるの?
N=1と多項分布がどうかんけいあるのよくわからんえけど >>747
これは命中確率の事前分布を一様分布として
ゴルゴ13は100発100中だったときに
命中確率の分布がどう変わるか、を計算することになる。
ベイズ統計って 事前と事後で 確率分布がどう変わるか(relocation of credibility)を探る手法。 >>749
すべての目の出る確率が等しいと事前確率分布を設定して
1回サイコロをふったら1の目がでた。
各々の目の出る事後確率分布はどうなるか?
これだけの話。
>727で数値を
1 0 0 0 0 0
に置き換えるだけ。 >>750
自分に返答するのは意味不明だけど
けっきょくN=1で六個の仮説を論証できる原理って何なの?
バカにも
IME okashiku natta
sayonara 直ったわ
とりあえずN=1で6個の仮説証明できる原理を教えて >>753
>751に既述。
原理は事前分布の信仰。 1から6の目の出る確率がパラメータα1=α2=...=α6=1のディリクレ分布に従うを事前確率分布とする(これは信仰)。
1回サイコロをふったら1の目がでた。
各々の目の出る事後確率分布はどうなるか?
をMCMCして出すだけ。
1の目の出る確率は平均0.287[95%CI 0.0161-0.593]
2〜5の目の出る確率は各々平均0.143[95%CI 0-0.392]
と計算されたが、この分布で歪がどうかは、
何を歪と判断基準にするのか、というだけのお話。 確率はすべて条件つき確率であり、この点、事後確率をかんがえるベイズの理論は正しい。 >>756
おまえなあ、sageを名前のほうに書いてるのは故意にやってる?
笑えないんだけど?
> ベイズの理論は正しい。
その場合の「正しい」の定義が不明なので意味はない。
意味はないことを書くのが趣味なのかね?
数学で示すべき。
数学板なんだから。 誤差の分布が正規分布という事前確率で頻度主義統計も議論していると思う。 どの面も出るのが同様に確からしい
6面ダイスを独立に2回振った時に
少なくとも一回は1の目が出る確率は
いくらですか? >>759
>同様に確からしい
どの程度、同様に確からしいのを事前確率分布して計算するのがベイズ統計。
ディリクレ分布でパラメータを(1,1,1,1,1,1)とするのか、(10,10,10,10,10,10)とするのか、(100,100,100,100,100,100)とするのかで
少なくとも一回は1の目が出る確率分布は変わる。
図示すると、以下の通り、http://i.imgur.com/J1XUpAw.jpg >>759
>同様に確からしい
どの程度、同様に確からしいのかを事前確率分布して計算するのがベイズ統計。
ディリクレ分布でパラメータを(1,1,1,1,1,1)とするのか、(10,10,10,10,10,10)とするのか、(100,100,100,100,100,100)とするのかで
少なくとも一回は1の目が出る確率分布は変わる。
図示すると、以下の通り、http://i.imgur.com/J1XUpAw.jpg >>761
日本人女性の身長の平均値は1〜2mの間にある、
というのもまあ、信仰と言えなくもない。 初心者はまずこの本読んでみろ
ベイズ統計の理論と方法
渡辺 澄夫 ジョーカーを除いたトランプ52枚の内、ダイヤが39枚
ハートが13枚あるとする
この中から1枚のカードを抜き出し、表を見ないで箱の中にしまった
そして、残りのカードをよく切ってから38枚抜き出したところ、
38枚すべてがダイヤであった
このとき、箱の中のカードがダイヤである確率はいくらか >>766
> 39/52 * choose(38,38)/choose(51,38) / ( 39/52 * choose(38,38)/choose(51,38) + 13/52 * choose(39,38)/choose(51,38) )
[1] 0.07142857 D=39
H=13
T=D+H
# choose(n,r) : nCr
39/52 * choose(38,38)/choose(51,38) / ( 39/52 * choose(38,38)/choose(51,38) + 13/52 * choose(39,38)/choose(51,38) )
(D/T * 1/choose(T-1,D-1)) /((D/T * 1/choose(T-1,D-1)) + H/T * choose(D,D-1)/choose(T-1,D-1))
(D/T)/(D/T+H/T*D)
D/(D+H*D)
1/(1+H) >>766
これ面白いな。
ダイヤがD枚
ハートがH枚あるとする
この中から1枚のカードを抜き出し、表を見ないで箱の中にしまった
そして、残りのカードをよく切ってからD-1枚抜き出したところ、
すべてがダイヤであった
このとき、箱の中のカードがダイヤである確率は 1/(H+1) ハート13枚、ダイヤ39枚の合計52枚のトランプカードから
一枚のカードを表を見ないで箱に入れる
Ωの部分集合を事象と言う
Ω自身は全事象と言う
Ω={ハート,ダイヤ}となる
各 i (1≦i≦4) が根元事象である
ハートが出るという事象A={ハート}で確率P(A)は
P(A)=1/4 となる
最初に箱に入れた時を i
山札をシャッフルしてダイヤがn枚出た後を j として
箱の中のカードがハートであるという事象Aを考える.
A={(i,j)| i または j がハート}
Ω={(i,j)|1≦i≦4,1≦j≦52−n}となり
この208−4n通りの各要素が根元事象
ダイヤが出る枚数はn=38
Ω={(i,j)|1≦i≦4,1≦j≦52−n}から
#A=4x(52−n)−3x(51−n)
=208−4n−153+3n
=55−n
#Aは事象Aに含まれる要素の個数
ハートである確率は
P(A)=(55−n)/(208−4n)=17/56
ダイヤ以外である確率P(X)=P(A)
ダイヤである確率は
∵q=1−{(55−n)/(208−4n)}=39/56
最初に箱の中にしまったカードが
ダイヤである確率は
P(B)=3/4=42/56 >>771
3/4って39/52だから
求める条件付き確率はじゃなくね? >>766
この試行を何回も繰り返して
38枚全てがダイアだった試行を集めて
そのうち箱の中のカードがダイアの割合を求めているんじゃないの? # 数を減らしてシミュレーションしてみる。
# カードは8枚、ダイアDは6枚、ハートHが2枚。
# 8枚から1枚を箱に入れて残りの7枚から5枚引いたら全部ダイアとする。
# 全部ダイアであったときに箱の中のカードがダイアである割合を出してみる。
# 1万回の試行をしてその割合を出すという操作を100回やって平均値や中間値を出してみた。
rm(list=ls())
D=1
H=0
cards=c(rep(D,6),rep(H,2))
n.DH=length(cards)
n.D=sum(cards)
sim <- function(){
index_of_inbox=sample(1:n.DH,1)
inbox=cards[index_of_inbox]
outbox=cards[-index_of_inbox] # cards out of box
drawn=sample(outbox,n.D-1) # 2 cards drawn from outbox
c(inbox=inbox,drawn=drawn)
}
rate_sim <- function(k){
re=replicate(k,sim())
sum(apply(re,2,function(x) sum(x))==n.D)/sum(apply(re,2,function(x) sum(x[-1]))==(n.D-1))
}
re=replicate(100,rate_sim(1000))
summary(re)
> summary(re)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.2269 0.3164 0.3360 0.3368 0.3587 0.4327
引いたカードがすべてダイアであったとき、箱の中のカードがダイアである割合は1/(H+1)の1/3になった。 ダイヤが出る枚数はn=5
Ω={(i,j)|1≦i≦4,1≦j≦32−n}から
#A=4x(32−n)−3x(31−n)
=128−4n−93+3n
=35−n
#Aは事象Aに含まれる要素の個数
ハートである確率は
P(A)=(35−n)/(128−4n)=5/18
ダイヤ以外である確率P(X)=P(A)
ダイヤである確率は
∵q=1−{(35−n)/(128−4n)}=13/18
最初に箱の中に入れたカードが
ダイヤである確率は
P(B)=3/4 >>776
引いたカードがすべてダイアであったときという条件下での確率ではないよ。
シミュレーションでも否定された。 ジョーカーを除いたトランプ52枚の中から1枚のカードを抜き出し、
表を見ないで箱の中にしまった
そして、残りのカードをよく切ってから3枚抜き出したところ、
3枚ともダイヤであった
このとき、箱の中のカードがダイヤである確率はいくらか
これで計算値が一致する >>775
>引いたカードがすべてダイアであったとき、箱の中のカードがダイアである割合は1/(H+1)の1/3になった。
ここでいうHは>769-770で書いたハートの枚数。 >>778
このときとはどの時?
引いたカードが全部ダイアであったという条件下でだろ? ダイヤが出る枚数はn=3
Ω={(i,j)|1≦i≦4,1≦j≦52−n}で
ベイズと計算結果は一致する シャッフル後にダイヤのカードをn枚引いた時に
箱の中のカードがダイヤ以外のスートが出る確率空間は
1≦n≦12の範囲において一般化すると
Ω={(i,j)|1≦i≦4,1≦j≦52−n}から
#A=4x(52−n)−3x(51−n)
=208−4n−153+3n
=55−n
#Aは事象Aに含まれる要素の個数
スペード・ハート・クラブの各スートの出る確率は
P(A)=(55−n)/(208−4n)
スペード・ハート・クラブである確率は
P(X)=(165−3n)/(208−4n)
ダイヤである確率は
∵q=1−{(165−3n)/(208−4n)} q=1−{(165−3n)/(208−4n)}を
1≦n≦12の範囲において検算すると
7/34
41/200
10/49
39/192
19/94
37/184
1/5
35/176
17/86
11/56
8/41
31/160
山札からダイヤのカードが出るほど
箱の中のカードがダイヤである確率は下がってゆく
しかし、最初の4スートからの選択時の重み1/4は
かなり残っている f <- function(n=38,D=39,H=13){
T=D+H
(D/T * choose(D-1,n)/choose(T-1,n)) /((D/T * choose(D-1,n)/choose(T-1,n)) + H/T * choose(D,n)/choose(T-1,n))
}
n=1:(D-1)
f(n)
plot(n,f(n),pch=19,bty='l')
n枚全部ダイアであった場合の条件付き確率は以下の通りだな。
n=0で3/4
> f(n)
[1] 0.74509804 0.74000000 0.73469388 0.72916667 0.72340426 0.71739130 0.71111111
[8] 0.70454545 0.69767442 0.69047619 0.68292683 0.67500000 0.66666667 0.65789474
[15] 0.64864865 0.63888889 0.62857143 0.61764706 0.60606061 0.59375000 0.58064516
[22] 0.56666667 0.55172414 0.53571429 0.51851852 0.50000000 0.48000000 0.45833333
[29] 0.43478261 0.40909091 0.38095238 0.35000000 0.31578947 0.27777778 0.23529412
[36] 0.18750000 0.13333333 0.07142857 >>776
3/4は引いたカードが0枚の時の確率。 >>778
[1] 0.2040816
> f <- function(n=38,D=39,H=13){
+ T=D+H
+ (D/T * choose(D-1,n)/choose(T-1,n)) /((D/T * choose(D-1,n)/choose(T-1,n)) + H/T * choose(D,n)/choose(T-1,n))
+ }
> f(3,13,52-13)
[1] 0.2040816 >>786
ダイアが13枚ならその数値になる。
>>766の答は1/14
f <- function(n,D=13,H=52-13){
T=D+H
(D/T * choose(D-1,n)/choose(T-1,n)) /((D/T * choose(D-1,n)/choose(T-1,n)) + H/T * choose(D,n)/choose(T-1,n))
}
n=0:12
f(n)
plot(n,f(n),pch=19,bty='l')
[1] 0.25000000 0.23529412 0.22000000 0.20408163 0.18750000 0.17021277 0.15217391 0.13333333
[9] 0.11363636 0.09302326 0.07142857 0.04878049 0.02500000 >>778
3枚ならシミュレーションも容易
D=1
H=0
n=3
cards=c(rep(D,13),rep(H,39))
n.DH=length(cards)
n.D=sum(cards)
sim <- function(){
index_of_inbox=sample(1:n.DH,1)
inbox=cards[index_of_inbox]
outbox=cards[-index_of_inbox] # cards out of box
drawn=sample(outbox,n) # 2 cards drawn from outbox
c(inbox=inbox,drawn=drawn)
}
rate_sim <- function(k){
re=replicate(k,sim())
sum(apply(re,2,function(x) sum(x))==(n+1))/sum(apply(re,2,function(x) sum(x[-1]))==n)
}
re=replicate(100,rate_sim(1000))
summary(re)
> summary(re)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.0000 0.1111 0.1847 0.2029 0.2760 0.6154 7
シミュレーション結果も
> 10/49
[1] 0.2040816
に近似している。 >>791
最初に箱の中に入れたカードが
ダイヤである確率は
P(B)=3/4 (n=0) ダイヤがD枚、ハートがH枚で
1/(H+1)で求めているのは、山札からD-1枚抜き出した後
箱の中のカードを山札に戻してからシャッフルして
ダイヤの出る確率
箱の中のカードは山札に戻せないので
この場合、適切な確率空間を準備して
根元事象/全事象で解を求める >>797
違うよ
D=39
H=13
T=D+H
# choose(n,r) : nCr
39/52 * choose(38,38)/choose(51,38) / ( 39/52 * choose(38,38)/choose(51,38) + 13/52 * choose(39,38)/choose(51,38) )
(D/T * 1/choose(T-1,D-1)) /((D/T * 1/choose(T-1,D-1)) + H/T * choose(D,D-1)/choose(T-1,D-1))
(D/T)/(D/T+H/T*D)
D/(D+H*D)
1/(1+H) >>797
戻さなくてもD-1枚が除去された条件での確率だから1/(H+1)。
この試行を何回も繰り返して
38枚全てがダイアだった試行を集めて
そのうち箱の中のカードがダイアの割合は1/14。 ダイヤ99枚とハート1枚の時は
最初に99/100だったダイヤの確率が
98枚ダイヤが出た後には1/2になるという事かね?(´・ω・`) >>773
38枚全てがダイアだった時には
箱の中のカードは13/14の高確率で
ハートになるというのかね?(´・ω・`) D:ダイヤの枚数、H:それ以外のスートの枚数
抜き取ったn枚が全部ダイヤのとき
T=D+Hとして
求める確率pは ( choose(n,r)は組み合わせnCr = n!/((n-r)!*r!)
p=(D/T * choose(D-1,n)/choose(T-1,n)) /((D/T * choose(D-1,n)/choose(T-1,n)) + H/T * choose(D,n)/choose(T-1,n))
展開して整理すると
=(D-n)/(D+H-n)
D=39 H=13 n=38 なら p=1/14
D=13 H=39 n=3 なら p= 10/49
条件付き確率のイロハ >>800
その通り、
(D-n)/(D+H-n)=(99−98)/(99+1−98)
そのシチュエーションで賭けをすれば1/2の確率で勝てる。 >>804
そういうシチュエーション50回の賭けに1回しか起こらない。 >>804-805
ダイア99枚ハート1枚98枚での試行を1000回やって
箱の中のカードがダイヤであった割合を求めるシミュレーション。
100回やって平均を出した。
dia=1
heart=0
n=98
cards=c(rep(dia,99),rep(heart,1))
n.DH=length(cards)
n.D=sum(cards)
sim <- function(){
index_of_inbox=sample(1:n.DH,1)
inbox=cards[index_of_inbox]
outbox=cards[-index_of_inbox] # cards out of box
drawn=sample(outbox,n) # n cards drawn from outbox
c(inbox=inbox,drawn=drawn)
}
rate_sim <- function(k){
re=replicate(k,sim()) # inbox=D&drawn=D / drawn=D
all_dia=sum(apply(re,2,function(x) sum(x))==(n+1))
drawn_dia=sum(apply(re,2,function(x) sum(x[-1]))==n)
c(all_dia/drawn_dia, drawn_dia/k)
}
re=replicate(100,rate_sim(1000))
> summary(re[1,],digits=4) # ダイアの割合
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.1875 0.4353 0.5000 0.5039 0.5714 0.7368
> summary(re[2,],digits=4) # n 枚のダイアを引いた割合
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.00800 0.01675 0.02000 0.01993 0.02325 0.02900
計算通りの結果。 (D-n)/(D+H-n)=(99−98)/(99+1−98)
そのシチュエーションで賭けをすれば1/2の確率で勝てる。
そういうシチュエーション50回の賭けに1回しか起こらない。
ダイア99枚ハート1枚98枚での試行を1000回やって
箱の中のカードがダイヤであった割合を求めるシミュレーション。
100回やって平均を出した。
dia=1
heart=0
n=98
cards=c(rep(dia,99),rep(heart,1))
n.DH=length(cards)
n.D=length(dia)
sim <- function(){
index_of_inbox=sample(1:n.DH,1)
inbox=cards[index_of_inbox]
outbox=cards[-index_of_inbox] # cards out of box
drawn=sample(outbox,n) # n cards drawn from outbox
c(inbox=inbox,drawn=drawn)
}
rate_sim <- function(k){
re=replicate(k,sim()) # inbox=D&drawn=D / drawn=D
all_dia=sum(apply(re,2,function(x) sum(x))==(n+1))
drawn_dia=sum(apply(re,2,function(x) sum(x[-1]))==n)
c(all_dia/drawn_dia, drawn_dia/k)
}
re=replicate(100,rate_sim(1000))
> summary(re[1,],digits=4) # ダイアの割合
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.1875 0.4353 0.5000 0.5039 0.5714 0.7368
> summary(re[2,],digits=4) # n 枚のダイアを引いた割合
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.00800 0.01675 0.02000 0.01993 0.02325 0.02900
計算通りの結果。 最初に箱に入れた時の確率の重みを含めて計算してみます
Ω={(i,j)|1≦i≦200,1≦j≦200−n}から
#A=200x(200−n)−199x(199−n)
=40000−200n−39601+199n
=399−n
P(X)=(399−n)/(40000−200n)
∵q=1−{(399−n)/(40000−200n)}
q=20099/20400 (n=98) この問題は条件付確率ではなくて
98枚すべてがダイヤであった確率は1で計算します(´・ω・`) ハート二枚、ダイヤ二枚の合計4枚のトランプカードから
一枚のカードを表を見ないで箱に入れて
ダイヤの出る枚数はn=1という条件にすると
ベイズと計算結果が一致するという不思議 ハート二枚、ダイヤ二枚の合計4枚のトランプカードから
一枚のカードを表を見ないで箱に入れる
Ωの部分集合を事象と言う
Ω自身は全事象と言う
Ω={ハート,ダイヤ}となる
各 i (1≦i≦2) が根元事象である
ハートが出るという事象A={ハート}で確率P(A)は
P(A)=1/2 となる
最初に箱に入れた時を i
山札をシャッフルしてダイヤがn枚出た後を j として
箱の中のカードがハートであるという事象Aを考える.
A={(i,j)| i または j がハート}
Ω={(i,j)|1≦i≦2,1≦j≦4−n}となり
この8−2n通りの各要素が根元事象
ダイヤが出る枚数はn=1
Ω={(i,j)|1≦i≦2,1≦j≦4−n}から
#A=2x(4−n)−1x(3−n)
=8−2n−3+n
=5−n
#Aは事象Aに含まれる要素の個数
ハートである確率は
P(A)=(5−n)/(8−2n)=2/3
ダイヤ以外である確率P(X)=P(A)
ダイヤである確率は
∵q=1−{(5−n)/(8−2n)}=1/3 シミュレーション結果はn=1以外でもp=(D-n)/(D+H-n)に一致した。
パソコンで一様分布する乱数発生させてやってみればいいのに。 実験結果と合致しないような理論は読む気にすらならん。 n=1以外の値は取りようがないのに
どうやって一致したの? >>814
実験に一致しない理論が間違っているだけの話。 n=1 で
p=(D-n)/(D+H-n)=1/3
見事に一致します >807で
n=98で一致している。
実験結果と合致しないような理論は読む気にすらならん。 >>819
>802が理論値
>806がRでのシミュレーションスクリプト
後は自分でやれよ。 有名頻出問題すぎて見飽きた
アホは正しくない集計方法を根拠に、正しいシミュレーションを認めない
というのももはやお決まりのパターン
シミュレーションなどしなくても元の問題の場合
引いたカードを順にx1,x2,x3,…とすれば
<x1,x2,x3,x4>の確率分布と
<x2,x3,x4,x1>の確率分布が同じことから
2〜4枚目がダイヤの時の1枚目がダイヤの確率は
1〜3枚目がダイヤの時の4枚目がダイヤの確率と値が同じだと言える >>819
D=H=2
n=0でp=1/2
n=2でp=0
p=(D-n)/(D+H-n)の成立は
シミュレーションするまでもない。 n=0 だとトランプ問題にならないよ
n=2 は確率の問題じゃなくてただの事実だよ(´・ω・`) ダイヤが出る枚数はn=1
Ω={(i,j)|1≦i≦2,1≦j≦4−n}から
ダイヤである確率は
∵q=1−{(5−n)/(8−2n)}=1/3
n=1 で
p=(D-n)/(D+H-n)=1/3
見事に一致します(・∀・) 山札からダイヤのカードが出る枚数nの範囲は
D:ダイヤの枚数とすると
1≦n≦D−1になる ダイヤが出る枚数はn=0のとき
Ω={スペード,ハート,クラブ,ダイヤ}から
各iは 1≦i≦4が根元事象
ダイヤである確率はP(D)は
∵P(D)=13/52=1/4 ハートとダイヤが2枚ずつ合計4枚の場合は
ダイヤが出る枚数はn=0のとき
Ω={ハート,ダイヤ}から
各iは 1≦i≦2が根元事象
ダイヤである確率はP(D)は
∵P(D)=2/4=1/2
D=H=2
n=0でp=1/2と一致する # ジョーカーを除いたトランプ52枚の中から1枚のカードを抜き出し、
# 表を見ないで箱の中にしまった
# そして、残りのカードをよく切ってからn枚抜き出したところ、
# n枚ともダイヤであった
# このとき、箱の中のカードがダイヤである確率はいくらか
p=(D-n)/(D+H-n)
> for(i in 0:13) p2(n=i,D=13,H=52-13)
P(A|B)= 1 / 4 = 0.25
P(A|B)= 4 / 17 = 0.2352941
P(A|B)= 11 / 50 = 0.22
P(A|B)= 10 / 49 = 0.2040816
P(A|B)= 3 / 16 = 0.1875
P(A|B)= 8 / 47 = 0.1702128
P(A|B)= 7 / 46 = 0.1521739
P(A|B)= 2 / 15 = 0.1333333
P(A|B)= 5 / 44 = 0.1136364
P(A|B)= 4 / 43 = 0.09302326
P(A|B)= 1 / 14 = 0.07142857
P(A|B)= 2 / 41 = 0.04878049
P(A|B)= 1 / 40 = 0.025
P(A|B)= 0 / 1 = 0
>786の式は
q=1−{(165−3n)/(208−4n)
n=0で0.25
n=13で0
にならないから間違い。
n=0で 0.2067308
n=13で0.1923077
13枚が全部ダイアであったとき、箱の中のカードがダイアである確率が19%もあるわけないだろ。 >>829
この場合はベイズと>786の数値が一致するのはn=3の時だけ。
n=1の時だけ一致するという妄想は否定される。 >>823
nCrはr=0でもr=nでもありうる。
r=0なら組合せにならないとかr=nは事実とか
言って排除したりはしないよ。 1≦n≦12の範囲において検算するとって書いてあるじゃん(´・ω・`) >>832
引く前の確率であるn=0が1/4になってない式は間違いだね。 1/4になる式は>>827に書いてあるじゃん(´・ω・`) >>826
引かなきゃ0だし、箱の中のカードがダイヤ以外のとき
n=Dもありうる。 52枚タイプの式は
n=0のときが>>827
1≦n≦12の範囲のときは
q=1−{(165−3n)/(208−4n)}
n=13の時に
箱の中のカードがダイヤである確率を問うのはナンセンス >>820
あなたの能力評価については下方修正されますが
存在価値がマイナスに転じるわけでなく、運営上あなたは
依然として特質した価値を持つ個人であり、明晰な頭脳、判断力は
来たるべき新たな時代、市民に示す指標として十分な理想形といえます
確率空間に対し完全に相反する感情的反感と理論的評価を抱き
今なおその葛藤は継続しているはず、そんなあなたを懐柔する
手法が確立できたのなら
数学板の統制を次の段階に進める上で
我々は、貴重なサンプルデータを獲得できるでしょう(´・ω・`) >>838
0を返さない式こそナンセンス。
ベイズはn=0でもn=13でも正しい値を返す。 >>838
nPr、nCrはの順列組合せはr=0でもr=nでもありうる。 このスレってベイズ統計学じゃなくて大学以前の組み合わせ論的な確率のスレだよね 分散の事前分布にハーフコーシー使えとかの辺りは
理論的根拠というよりシミュレーションが根拠だと感じている。
まあ、サッカーの得点はポアソン分布とかも信念と言えなくもない。 2封筒問題をベイズとか主観確率的に考えるとどうなるの?
いちおう数学板的には「用意する金額の組の事前分布が不明だから期待値計算できない」ってのが結論で、それはそれで正しいとは思うけど
主観確率的にこんな事前分布を仮定するのが良い(都合が良い)とか言えることはないの? >>844
確率統計に関する話題何でも有りのすれだろ
自分はそう捉えてるが
どんな質問しても
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