普通の学生が普通に性行為できるのがよくわからない
自分は20代の理系大学生(もちろん童貞の彼女いない歴=年齢)だけど、学生がさも当たり前かのように性行為してるのがいまいち理解できない。 だって、普通に避妊に失敗したら妊娠しちゃうんだよ？ コンドームの避妊率って正しく使えてたとしてもせいぜい95%前後[※要出典]でしょ？←3%の確率で失敗(*1) それって、100回したら数回は妊娠するって事でしょ？ どんな避妊法を用いたとしても避妊率が100%になることはないんでしょ？ 男性の場合は相手が妊娠したところで身体的には何も起こらない。 だけども、女性の場合は妊娠するにしても中絶するにしてもとても大きな身体的負担がかる。 にもかかわらず、社会的・経済的に非常に不安定な状況にいる学生が普通に性行為に及び、 20歳までに初体験を終えてないことがおかしいかのような風潮が未だにあることも事実。 性的なことに嫌悪感があるとか、興味が無いとかではなく(むしろ
確率の話がしたくなった - nisshieeのブログ
いきさつ seagull.hateblo.jp モンティ・ホール問題。 とかの話がまた出てきたのもきっかけなんだけど、まぁ最近「人工知能」ってワードがバズってきてるし、確率の話しとかないと、会社とかでも話が噛み合わなかったりするんだよね。 なぜ「確率」と「人工知能」が関係するのかって、イメージしづらいかもしれない。でも人工知能という分野を勉強したら、そんなのあえて言及するまでもない当たり前のことなんだ。でもどのように関係するのかを話そうにも、やっぱり「確率」のことをちゃんと知っている前提がないと説明できない。 なので、学生時代*1を思い出しつつ、復習しながら確率について書いていこう。 まずは天気の予測でもしよう ひとまず簡単のため、「くもり」とか「曖昧な天気」とかはなしにして、世間では天気は「晴れ」か「雨」の2択で語られるものとしよう。 さて、明日の天気を予測したい。 でもあなたは地下街に
「確率変数」と言うのはやめよう - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
カーク・スターツ（Kirk Sturtz）という人が、なにやら圏論ベースの確率論をやっています。スターツのarXiv論文リストをたどって、アブストラクトと第1節を拾い読みしてみると、「『確率変数』という言葉は使わない」という記述がありました*1。 なるほど。共感・同意します。 謎すぎた「確率変数」 僕が確率を嫌がっていた理由のひとつは、この「確率変数」という言葉の尋常じゃない謎さかげんです。まったく意味不明で、やる気を失いました。 僕、普通の確率論なーんにも知らんわ。高校の教科書に確率もあったのですが、「確率変数」の定義があまりに意味不明で、それ以来毛嫌いしているのでした。 かなりシッカリした内容の教科書でも、「確率変数とは、値がハッキリとは決めることができない変数です」みたいな“定義”から始まります。 「確率変数」を使わないなら何と呼べばいいのか？ 「可測写像」です。可測写像を定義するに
コンプガチャだけじゃない!? ガチャに潜む確率の罠
twitter をみていたら、こんなツイートが回ってきました。 モバゲー・GREEが確率明示しないのは、搾り取るためというよりは、クレーム対応減らすため。1％でSR、って書くと「100回引いたのに出ない。詐欺だ」。確率だから、って説明すると彼らはこう返す「だから、100回に1回出るんでしょ？」…さあ、どう返そうか。 — saintear/セインティアさん (@saintearRX) 5月 6, 2012 たしかに「1% のガチャを 100 回引いたら当たる」と思い込んでしまう人は多そうです。 では、1% のガチャを 100 回引くと、どれぐらいの人が当たり、どれぐらいの人が当たらないのでしょうか。 1% のガチャを 100 回引いて当たらない確率は？ さっそく計算してみましょう。 1 回ガチャを引いて当たらない確率は です。当たる確率は = 1% です。 2 回ガチャを引いたときに、1 度
ポアソン分布 - NtRand
An Excel Add-In Random Number Generator Powered By Mersenne Twister Algorithm ENGLISH RSS ポアソン分布(Poisson distribution) 馬に蹴られてポアソン分布 概要 恋愛の話じゃありません。馬に蹴られて死んでしまう兵士の数の分布。これこそが歴史上初のポアソン分布の実用例だったのです。驚いたでしょ？ ポアソン分布が現れる例は… ある交差点で1時間に起きる事故の件数 国道1キロメートル当たりのレストランの数 この原稿を書いている間に変換間違えをする数 などといったものが考えられます。このようにポアソン分布とは、時間（例えば1時間当たり）、場所（例えば1平方メートル当たり）、距離（例えば1キロメートル当たり）などある一定区間の中で、偶然に起こる事象の数の分布です。 でもこれは一般的には起こる確
ベルトランのパラドックス - IIJIMASの日記
確率論の分野のネタ。確率論の奥深さを物語る奇妙な事実をここで紹介する。 単位円（半径の長さがの円）周上にでたらめに弦を引いた時、その弦の長さが円に内接する正三角形の辺（長さ）よりも長くなる確率を求めよ。 考え方 回答 【考え方１】三角形の一つの頂点Aを端とする弦を考えると、その弦がより長くなるのはもう一方の端は弧BCの上の時だけ…弧BC/円周ABCなので1/3 1/3 【考え方２】円内の一点Xを考える。Xを通り、Xと円の中心Oを結ぶ線分OXに直行する弦が1つ定まる。弦がより長くなるのは、点XがO中心半径半分の円の中の時だけ。つまり、半径半分の円板の面積/元の円板の面積で1/4 1/4 【考え方３】y=0の直径上の点(p,0)に対して、直交する直線x=pと単位円板の交わりによって弦が定まる。その弦がより長くなるのはpが区間[-1/2,1/2]にある時なので、1/2 1/2 【考え方４】考え方
瘋癲爺 拙痴无の戯言・放言・歯軋り ベルトランのパラドックス
昨夕はイギリスより、ビジネス出張で来日したＩＡ氏を迎えてひさご通りのＴＡＫＥＹＡで会食。 ワンさん夫人、その弟さんのケンツ氏、そしてナベちゃん。ＭＩさんが誘ってくれて、ほぼ40年ぶりのＡＫさんも参加してくれた。ＩＡ・ケンツ氏と小学校同期のＭＫ氏が、経営する居酒屋で2次会。11時まで飲んだ。 今朝は、少し２日酔い気味で、出掛けるのはやめた。早朝、布団の中で数学史関係の本をパラパラ。 ラプラスに拠る確率の定義は「全体としてＮ個の場合があり、それらは同じ程度に確からしいとする。求める場合Ｅがｒ個であるとすれば、Ｅが起こる確率はｒ／Ｎである。」ということになり、Ｎが有限の場合についてなされているが、ごく自然に無限の場合にも拡張される。「長さＬの曲線があり、その曲線上のどの点を取るかは同じ程度に確からしいとする（曲線上の各点に同等な確率が分布している）。この曲線の部分Ｅの長さがℓのとき、長さＬの曲線
プログラミングのための確率統計 in Haskell
こんな表のことを確率分布といいます。サイコロをふったときに起こるイベントの確率、たとえば「偶数の目が出る」確率を調べることは、この確率分布からこんな別の確率分布への変換だと考えられます。 この変換は、具体的にはこんな対応です。P(偶数) = P(2) + P(4) + P(6) P(奇数) = P(1) + P(3) + P(5)P(X)がイベントXに対する確率を表しているわけですが、Pを「イベントの集合から[0,1]区間の実数への関数」だとみなすこともできます。確率分布から確率分布への変換は、関数に対する演算でもあるわけです。確率分布を連想リストで表せば、高階関数や代数型を使って、この変換をモデル化できそうです。 以前、このアイデアをSchemeで試してみたことがありました。当時は、そもそも確率についての理解が今よりもいっそうあやしかったし、実装もちゃちでしたが、このアイデアが特別なもの
数学速成コース第９回 確率統計２
前回の確率統計の最後で離散型分布の例を四つ紹介した. 今回はまず連続型の分布を六つ紹介する. 離散型では標本空間を明示的に記したが, 連続型ではそうせず, 密度関数のみを記す. 各分布の密度関数のグラフは教科書を参照されたい. 前回も述べたが, 確率変数 が定める分布が以下で記すようなモデルとなる分布 に一致するとき, は にしたがうという. またこのとき, で表す. 一様分布
最尤法
最尤法 Last modified: May 16, 2002 一致性，有効性，十分性を満たす最適推定量は，最尤法 により求めることができる。 母数が $\theta$ である母集団 $f ( \mathbf{x}\ |\ \theta )$ から，$n$ 個の標本 $X_{1}, X_{2}, \dots , X_{n}$ が抽出されたとする。 このとき，確率密度は（1）式で表せる。 \[ f(X_1 \ |\ \theta)\ f(X_2 \ |\ \theta)\ \cdots\ f(X_n \ |\ \theta) \tag{1} \] 今までは，母数 $\theta$ を持つ母集団から抽出された一つの確率変数 $\mathbf{x}$ が $X$ という実現値をとるとして，$f ( \mathbf{x}\ |\ \theta )$ を $\mathbf{x}$ の関数と見
死力 - もののはじめblog
「死力を尽くす」とは、死んでもいいという覚悟で出す力。つまり、ありったけの力であり、必死の力をいう。 ｉｉｎａは、この死力を数式にあらわしてみたい。 ブログで、[神は存在するか?]と［天地創造]の可能性について数学的に論証してきたｉｉｎａが無謀にも挑む。 死力をμx とあらわすと、 次のようにあらわされる。 死力μx は、x歳の人がx+1歳に達するまでに、 最初の瞬間に死亡したと同じ割合で死んでいくものとしたときの１年間の名称割合をいう。 1 dlx μx＝― ― lx dx 不本意にも、今回は専門的なのでついてこられる方だけおすすみを。 まず前提に、 lx を、ｘ歳の生存数 とすれば、 ｌx+1は、ｘ+1歳の生存数 だ。 dxを、ｘ歳とｘ+1歳との間に死亡する人数 とすると、 dx＝lx－ｌx+1 と表せる。 死力μxをどのように求めたかというと。 1年をm等分した場合に、x歳の者が最初
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F分布
http://bstat.f7.ems.okayama-u.ac.jp/statedu/lispstat-book/node60.html
微分積分