「蓋然性(がいぜんせい)」の意味や使い方 わかりやすく解説 Weblio辞書
読み方：がいぜんせい 蓋然性とは、ある事象が起こる可能性や確率を示す概念である。統計学や確率論において頻繁に用いられる用語で、特定の結果が生じる確からしさを数値化したものを指す。蓋然性は、事象の起こりやすさを評価するための重要な指標であり、科学的な予測や判断を行う際には欠かせない要素である。 蓋然性は、具体的な数値を持つことが多く、0から1までの範囲で表される。0は事象が全く起こらないことを、1は事象が必ず起こることを示す。例えば、コイン投げにおける表が出る蓋然性は0.5となる。このように、蓋然性は不確定な事象を理解し、予測するための有効な手段である。 読み方：がいぜんせい 蓋然性（がいぜんせい）とは、ある物事や事象が実現するか否か、または知識が確実かどうかの度合いのことである。 「蓋然性」の「蓋」は「蓋し（けだし）」と訓じ、「おそらく」「たぶん」といったニュアンスである。蓋然性の「然」は
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
統計的なインデントチェッカー - hitode909の日記
ソースコードを入れると統計的にインデントの変な箇所を見つけて教えてくれる便利ツールを作った． hitode909/auto_indent · GitHub 昨日，統計的にインデントするのを作ったけど，実用には耐えないくらいの精度だった．それの続き．昨日の読んでない人はまずこれを読んでください． 統計的にインデントするやつ - hitode909の日記 昨日のやつだと，もとのインデントを無視してプログラム全体をフォーマットしようとするので，失敗が許されない． 変なインデントを探して教えてくれるくらいなら，出てきたレポートを人が見て直すかどうか判断できるので，ちょっとましだろうと思った． あらかじめソースコードをいろいろ与えて，こういうデータを作っておく． ;,s,{"0":96,"-4":1} ;,},{"-4":754,"-8":15,"-15":1,"-2":4,"-9":1,"-12"
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
第二の地球？スーパーアース？太陽系外20光年先に最も地球に似た惑星が発見される : カラパイア
近代の天文学は、その観測技術の向上により、目覚しい進展を遂げている。 それにより、標準的な宇宙理論の正しさが裏づけられるとともにわかったことは、「宇宙を構成するエネルギーのうち96%はまだわからない」ということ。そしてもう一つは、「私たちの存在する天の川銀河は，無数にある銀河のうちの一つに過ぎず，何ら特別なものではない」ということなんだ。 最近の天文学者は，これまでに発見された太陽系外の巨大惑星のデータをもとに「銀河系の太陽型恒星が，海を持つことが可能な軌道・質量を持つ惑星を持つ確率は、最低でも10％あるのではないか」と推測したそうだが、先月29日、米カリフォルニア大などの天文学者が「太陽系外の惑星の中で、最も地球に似た惑星が発見した」と、専門誌「アストロフィジカル・ジャーナル」に発表した。
ストレートランドに学ぶ格差の本質 : 404 Blog Not Found
2010年07月05日04:00 カテゴリMathMoney ストレートランドに学ぶ格差の本質 スタートが完全に平等で、 誰も誰の持ち物を奪わない公正な社会があったとしても、 それでもやはり格差は発生してしまう。 ことをデモするシミュレーションを作りました。 フラットランド 多次元の冒険 Edwin Abbott Abbott Ian Stewart注 / 冨永星訳 [原著:The Annoteded Flatland] まずシミュレートする世界ですが、なんと一次元です。 二次元のフラットランドに対し、一次元なのでストレートランドという名前がついています。 世界も住民も線分で、世界のはじまりにおいて住民は全く同じ長さの線分として誕生します。 住民の「食糧」は、この線分世界に均等な確率で出現する「点」です。マナとでもいいましょうか。たまたまこの点と交わる住民が、このマナを手に入れます。 マナ
誕生日のパラドックス - Wikipedia
誕生日のパラドックス（たんじょうびのパラドックス、英: birthday paradox）とは「何人集まれば、その中に誕生日が同一の2人（以上）がいる確率が、50%を超えるか?」という問題から生じるパラドックスである。鳩の巣原理より、366人（閏日も考えるなら367人）集まれば確率は100%となるが、しかしその5分の1に満たない70人しか集まらなくても確率は99.9%を超え、50%を超えるのに必要なのはわずか23人である。 誕生日のパラドックスは論理的な矛盾に基づいているという意味でのパラドックスではなく、結果が一般的な直感と反しているという意味でのパラドックスである。 この理論の背景には Z.E. Schnabel によって記述された「湖にいる魚の総数の推定[1]」がある。これは、統計学では標的再捕獲法 (capture‐recapture法) として知られている。 誕生日問題[編集]
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