57 ：ヽ(｀Д´)ﾉ ｳﾜｧｧｧﾝ：2013/04/29(月) 23:29:11.83 ID :UoPMrT/D (´・ω・｀)ばんばん？ http://i.imgur.com/VzTGW6N.jpg 93 ：ヽ(｀Д´)ﾉ ｳﾜｧｧｧﾝ：2013/04/29(月) 23:39:01.70 ID :6HsXypWW >>57 これバグったって事よね？ もしかして当選確率みたいなものが表示されちゃってるのか LAちゃんとレンタルが多めだし・・・ 120 ：ヽ(｀Д´)ﾉ ｳﾜｧｧｧﾝ：2013/04/29(月) 23:48:15.79 ID :UoPMrT/D >>93 (´・ω・｀)まぁバグ表示なんだけどコレ大当たりの確率求められるよねぇ http://i.imgur.com/g536HmT.jpg 126 ：ヽ(｀Д´)ﾉ ｳﾜｧｧｧﾝ：2013/04/29(月) 23:49:14.6
JOGA「ランダム型アイテム提供方式における表示および運営ガイドライン」を発表。確率明示や一般のレアアイテムは100倍以下，期待値5万円が上限に 編集部：aueki 2012年8月15日，日本オンラインゲーム協会（JOGA）は，ランダム型アイテム提供方式（いわゆるガチャ）の運用ガイドラインを発表した。施行は9月1日からの予定だ。 先日発表されたガイドラインが，主に企画面で多様な課金方式での違法性の確認をするものだったのに対し，今回のものはガチャアイテムの具体的な確率や期待値に対する運用上の基準を盛り込んだものとなっている。 ざっと眺めて気づくのは，ハズレアイテムの禁止である。ガチャで得られるアイテムの価値はガチャ1回分の料金を下回ってはならないとされている。例えば，1回200円のガチャを回して，モールで100円で売られている回復アイテム1個が出てくる……ようなことは禁止となるわけだ（2個以
ベイズの定理 いま、ベイズの定理が熱い。古典的確率論の一つの定理であるが、現在、検索エンジン でよく利用される Ｇｏｏｇｌｅ の高いヒット率を支えたり、Ｉｎｔｅｌ や Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ におけるアプリ ケーション開発の数学的基礎として注目を集めているらしい。 どのような形でベイズの定理が応用されるのか、大いに興味があるが、浅学の身で想像 の域を越えない。ベイズの定理自身は驚くほど単純で、ある方は定理そのものは覚えなく てもいいと断言するくらい、自ら直ぐに導ける程度のものである。 ここでは、このベイズの定理について、いくつかの話題を眺めてみようと思う。 「５回に１回の割合で帽子を忘れるくせのあるＫ君が、正月に Ａ、Ｂ、Ｃ ３軒を順に年始 回りをして家に帰ったとき、帽子を忘れてきたことに気がついた。２軒目の家 Ｂ に忘れて きた確率を求めよ。」 これは、以前、早稲田大学で出題された入試問題で
ベイズ推定（ベイズすいてい、英: Bayesian inference）とは、ベイズ確率の考え方に基づき、観測事象（観測された事実）から、推定したい事柄（それの起因である原因事象）を、確率的な意味で推論することを指す[1]。 ベイズの定理が基本的な方法論として用いられ、名前の由来となっている。統計学に応用されてベイズ統計学[2]の代表的な方法となっている。 ベイズ推定においては、パラメータの点推定を求めることは、ベイズ確率（分布関数）を求めた後に、決められた汎関数：の値（平均値もしくは中央値など）を派生的に計算することと見なされる。 標語的には、「真値は分布する」、「点推定にはこだわらない」などの考え方に依拠している。 いま、AおよびXを離散確率変数とする。ここで A を原因、X をそれに対する証拠（つまり原因によって起きたと想定される事象）とするとき、 P(A) = 事象 A が発生する
前回のエントリーで予告した通り、今回は「ベイズの定理」です。 事前に断っておきますが、ベイズの定理は簡単です。 内容は小学生レベルの算数ですから、解らなくても自信を持って何回か読みなおせば絶対にわかります。 （わからなかったらコメントに質問してね） ベイズの定理ってなんぞ？ ベイズの定理とはトーマス・ベイズ(1702-1761)というイギリスの牧師によって発見されました。 今やベイズの定理はあらゆる所に使われいます、スパムメールを振り分けたり、犯罪捜査に使われたり、マーケティングに使われたり、人工知能に使われたり、沈没しちゃった潜水艦を見つけたり、株の売買に使われたり、結婚相手を見つけちゃったり・・・ ベイズ万能すぎるだろ！！ 「ベイズの定理」を理解はしなくても、言葉だけでも覚えていれば何かと便利です。 何かしらの問題に直面した際に、 「ふむ・・・このxにベイズの定理を使えば・・・」 とつ
3囚人問題（さんしゅうじんもんだい、英: Three Prisoners problem）は確率論の問題で、マーティン・ガードナーによって1959年に紹介された[1][2]。「ベルトランの箱のパラドクス（英語版）」を下敷きにしていると考えられている。 ある監獄にA、B、Cという3人の囚人がいて、それぞれ独房に入れられている。罪状はいずれも似たりよったりで、近々3人まとめて処刑される予定になっている。ところが恩赦が出て3人のうちランダムに選ばれた1人だけ助かることになったという。誰が恩赦になるかは明かされておらず、それぞれの囚人が「私は助かるのか?」と聞いても看守は答えない。したがって囚人Aが恩赦になる確率はこの時点では1/3であると考えられる。 囚人Aは一計を案じ、看守に向かってこう頼んだ。「BとCのどちらが処刑されるかだけでも教えてくれないか?」すると看守は「Bは処刑される」と教えてくれ
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