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*Ｙｏｕｔｕｂｅ動画
*慶應大学講義　応用確率論　第一回　概要、事象と確率分布


根源事象をいくつかチーム分けした集合、その集合に対して出てくる確率を求める写像がＰ。
さいころを2回振った場合根源事象は(1,1),(1,2),,,(6,6)のような集合となりこれをチーム分けする。
例えば2個のさいころの和が奇数の集合と偶数の集合のような集合を考える。
この集合に対してＰを適用すると確率変数が出てくる。
この時作る集合は根源事象に共通集合があってはいけない。


確率変数に従う一変数ｘがa～bの間に存在する確率は
Ｐ(a,b)=p(a,a+Δx)+p(a+Δx,a+Δx*2),,,+p(b-Δx,b)となりΔｘが極限になると∫p(a,b)当たり前の話。

ｘに関するノイズとか確率分布の分析の話は別の講義で出てくるらしい。

とりあえず自分の勉強が3日坊主で終わらないか心配だ。


Lispの勉強は8日目、簡単なエキスパートシステムを作るという部分で止まってしまった、、、
コードを読んでも処理内容を追い切れないのである。

掲示板での返答もつかないしどうしたものか。
統計も同じことにならなければいいが。

まあ25歳あたりまで知恵遅れでその時点で小卒レベルの思考回路と勉強だった俺だ。
そのあたりから急に知能が発達し出して、独学でここまで来たことを考えたら私も多少は進んでるとは思う。

*Ｙｏｕｔｕｂｅ動画
*慶應大学講義　応用確率論　第一回　概要、事象と確率分布
慶応大学が確率論の全14回講義動画をネットにアップしてくれるというとてもいいことをしてくれていました。
大学に行ったことのない私としてはありがたい限りです。

1回目の覚書。
根源事象をいくつかチーム分けした集合、その集合に対して出てくる確率を求める写像がＰ。
さいころを2回振った場合根源事象は(1,1),(1,2),,,(6,6)のような集合となりこれをチーム分けする。
例えば2個のさいころの和が奇数の集合と偶数の集合のような集合を考える。
この集合に対してＰを適用すると確率変数が出てくる。
この時作るチーム分けは一つの根源事象が必ずどれかの集合に入り他のチームと共通集合があってはいけない。


確率変数に従う一変数ｘがa～bの間に存在する確率は
Ｐ(a,b)=p(a,a+Δx)+p(a+Δx,a+Δx*2),,,+p(b-Δx,b)となりΔｘが極限になると∫p(a,b)当たり前の話。

ｘに関するノイズとか確率分布の分析の話は別の講義で出てくるらしい。

とりあえず自分の勉強が3日坊主で終わらないか心配だ。


Lispの勉強は8日目、簡単なエキスパートシステムを作るという部分で止まってしまった、、、
コードを読んでも処理内容を追い切れないのである。

掲示板での返答もつかないしどうしたものか。
統計も同じことにならなければいいが。

まあ25歳あたりまで知恵遅れでその時点で小卒レベルの思考回路と勉強だった俺だ。
そのあたりから急に知能が発達し出して、独学でここまで来たことを考えたら私も多少は進んでるとは思う。