19/05/04 19:45:59.86 zcMw5OhB.net
遠隔レス失礼
>>345
>君は、確率論の専門家と議論したいの？
>スレ主は、専門家ではないから、
そうそう、それ当りです
確率論の専門家でも、なんでもない
が、時枝自明派、とてもとてもレベルが低い
”確率論の「か」”も、ご存知ないレベルです（＾＾
>>392
>ついでに、この段階での確率空間を明示しておきます。
(引用開始)
標本空間 Ω:= S^N = {(s1,s2,...)| si ∈ S} とし、
コルモゴロフの拡張定理によって、
確率空間(Ω,F,P)
例えば、
P({s=(s1,s2,...) | s1 = 1}) = 1/10
P({s=(s1,s2,...) | s1 = 1, s2 = 4}) = 1/10^2
一般に、
E(a1,a2,...,an) := {s=(s1,s2,...) | si = ai ,1<=i<=n}
（最初のn桁がa1,a2,...,anとなる全ての実数s）
とすると、
P(E(a1,a2,...,an) = 1/10^n
となります。
この確率空間は、スレ主の「iid独立同分布」と同値です。（ですよね？）
(引用終り)
そうそう
iid独立同分布なら
確率変数の族
x1,・・・xi・・・
で、（全ての）各xiは同じ分布で、確率を考えるとき、単に一つxiの確率を考えて、確率の積を考えれば良い
まあ、一番単純は場合ですよ
単純に、一つの確率分布を考えるだけで済む
簡単に言えば、そういうことです
で、時枝では、その中の例えばxnが、確率99/100と計算されるという
それは、iid独立同分布＝”（全ての）各xiは同じ分布で”に反しているということです
つまり、確率過程論とは、矛盾している（＾＾
URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)
独立同分布（どくりつどうぶんぷ、英: independent and identically distributed; IID, i.i.d., iid）
確率変数の列やその他の系が、それぞれの確率変数が他の確率変数と同じ確率分布を持ち、かつ、それぞれ互いに独立している場合をいう[1]。