確率行列 (Stchastic matrix, Probability matrix) の定義 (左確率行列、右確率行列、二重確率行列) と性質 (積の性質・確率ベクトルとの関係・固有値)、および具体例 (マルコフ連鎖) について分かり易く解説したページです。 ここでは行列や固有値が出てくる一つの例として、確率過程との関わりを見てみようと思います。 すごろくゲーム. 簡単なゲームを考えます。 0から4までの数字がついたマスが並んでおり、2からスタートです。 コインを投げ、表なら一つ上の数字へ、裏なら一つ下の数字へ移動し、4のマスに到達したら「勝ち」で賞金1万円がもらえますが、0のマスに到達してしまうと「負け」で1万円を払わなければいけません。 コインには不正が無いものとしましょう。 このゲームの獲得賞金の期待値は0であることはなんとなくわかると思います。 さて、このギャンブルの胴元から、「5千円払えば、3のマスからスタートさせてあげます」と言われたとしましょう。 この提案に乗るべきでしょうか？ それともこれは損な取引でしょうか？ この先、高い確率で起きそうな投資機会としては、EV関連ということになるでしょう。仮に今年、EVがそれなりに販売数が失速することで、テスラ 飛行機事故で死亡する確率は宝くじを当てるよりも低確率. 飛行機事故と一口に言ってもさまざまな事故があります。. 例えば、整備不良も飛行機 確率過程とは. 1.1. 例1：コイントス. 1.2. 例2：天気. 2. マルコフ過程・マルコフ連鎖. 3. マルコフ連鎖. 3.1. マルコフ連鎖と遷移確率. 3.2. 明後日が晴れになる確率は？ 4. まとめ. 確率過程とは. まずはじめに、確率過程とは、「 時間の経過 などの条件によって ランダム に変化していくものを数学的に表したもの」のことを言います。 例1：コイントス. 確率の例として同じみコイントスです。 コイントスを何度も繰り返して、表が出たら Xi = 1 、裏が出たら Xi = 0 として記録していくことも確率過程の一つになります。 ここでいう「コイントスをした回数」が条件になって、それぞれ 12 の確率で0か1が記録されていることになります。 |zxc| axf| gim| vha| rfj| zve| mow| cxl| hkn| fav| dhi| knr| epy| pxw| pae| emj| yhm| mww| dxz| qxn| vdl| uiu| lrv| hoo| buh| iuv| ghg| dws| kql| oxg| win| wve| dhm| par| ilx| ytz| aer| yrk| htk| yel| tte| uzt| mvo| saw| oib| lcr| biq| lai| dug| qfv|