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このスレッドはアーカイブ化された過去ログです。

数学得意な人来てアーカイブ

最終更新 2025/08/16 13:34
1.
ユーザー
以下、VIPがお送りします
FN8ZL
0から6までの実数xがある確率密度関数f(x)に従って1つずつ出る実験を繰り返し行うとき、試行回数を限りなく多くしたときのそれらの値の相加平均が期待値∫[0,6]xf(x)dxに収束することって数学的に証明または説明できるの?
2025/08/16 09:17:50
9
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2.
ユーザー
以下、VIPがお送りします
usCKM
どの値が出る確率もゼロなんだから相加平均もゼロになる
2025/08/16 09:20:08
3.
ユーザー
以下、VIPがお送りします
FN8ZL
>>2
この場合相加平均は単純に出た値の総和を出た値の総数で割った値のこと
2025/08/16 09:25:14
4.
ユーザー
以下、VIPがお送りします
FN8ZL
i回目の試行で出るxの値をx_iとすると
lim[n→∞]((Σ[i=1,n]x_i)/n)=∫xf(x)dx
が成り立つかという問い
2025/08/16 09:51:08
5.
ユーザー
以下、VIPがお送りします
FN8ZL
>>4
誤 ∫xf(x)dx
正 ∫[0,6]xf(x)dx
2025/08/16 10:07:15
6.
ユーザー
以下、VIPがお送りします
MhLK9
できる
中心極限定理より収束する
証明終了
2025/08/16 10:15:50
7.
ユーザー
以下、VIPがお送りします
MhLK9
中心極限定理は強力な定理だけど
「(途方もなく)何回もやれば(いずれは)期待値が収束する」ってことくらいは別に中心極限定理様の手を煩わせるまでもなく中心極限定理より弱い「大数の法則」でわかる
大数の法則のがかなり理解しやすい(そして大数の法則理解すれば中心極限定理も理解しやすい)

大数の法則は
チェビシェフの不等式
(試行を行って出てくる値Xが平均値μよりα以上離れてる確率) <= (σ^2)/(α^2)
(ただしσは標準偏差で、つまりσ^2は分散値のこと)
を核としてる定理で
つまりチェビシェフの不等式さえ理解できれば理解できるけど、チェビシェフの不等式はWikipediaに証明載ってる

ていうかそのくらいのことならGPTに聞けばどうせ分かる
GPTは見たこと無いような真新しい問題解けなかったり計算ミスはするけど、計算ミスはしてもGPTの回答見れば解き方の流れは分かる(からあとはそれ見て自分で計算すればいい)
2025/08/16 10:33:13
8.
ユーザー
以下、VIPがお送りします
FN8ZL
そうか、ありがとう
2025/08/16 12:19:18
9.
ユーザー
以下、VIPがお送りします
FN8ZL
全然分かってないけどパッと見た感じマルコフの不等式ってのが重要らしい
2025/08/16 13:34:09

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