19/08/04 14:49:25.65 wYXDzdNx.net
>>123 補足
独立同分布(IID)を仮定すると、
時枝記事の「XDの値がＸＤ以外から、XDの値を的中させる確率1－ε」
とは、”独立”の観点からも、矛盾だなｗｗ（＾＾；
（参考）
URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)(%E7%A2%BA%E7%8E%87%E8%AB%96)
独立 (確率論)
(抜粋)
独立（どくりつ、英: independent）とは、確率論において、2つの事象が成立する確率がそれぞれの確率の積で表されることを言う。
2つの事象が独立といった場合は、片方の事象が起きたことが分かっても、もう片方の事象の起きる確率が変化しないことを意味する。
2つの確率変数が独立といった場合は、片方の変数の値が分かっても、もう片方の変数の確率分布が変化しないことを意味する[1]。
定義
事象の独立
これは事象 A と B が独立であるとは、事象 B の起こることが事象 A の起こる確率に一切の影響を与えないことを意味する。
上の定義は P(B) = 0 のときにも対応しているので、通常は上の定義を用いる。事象が独立でないことを従属という[4]。
独立性の検定
「カイ二乗検定」および「分割表」も参照
独立性を判断するには、独立性を仮定した上で対象の振る舞いを調べ、独立性を仮定したことによる矛盾が引き出せるかどうかを確認する必要がある。
独立性（あるいは従属性）を判別する手段として分割表を用いた独立性の検定がある。
独立性の検定に用いられる手法には例えばカイ二乗検定などがある。独立性の検定によって2つの事象の間の従属性を判断することができる