内科認定医受験の最低限の知識、
製薬会社の示してくる臨床データ、
論文の考察、
論文を書くときの正当性、
というのが、臨床統計の今までの目的の大きい部分でしたが、
AI=機械学習の基本も、結局は統計学と確率に支配されます。
そういう雑多な話をするスレです。
※前スレ
臨床統計もおもしろいですよ、その１
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/
dec2n n = concat . (map show) . reverse . sub
where sub 0 = []
sub num = mod num n : sub (div num n)
main = do
let n=7
let num=10^68 - 7
putStrLn $ dec2n n num
231610455425461524013603062230536506126223530530201410405365413161511216632624602
where sub 0 = []
sub num = mod num n : sub (div num n)
main = do
let n=7
let num=10^68 - 7
putStrLn $ dec2n n num
231610455425461524013603062230536506126223530530201410405365413161511216632624602
dec2nw <- function(num, N, digit = 4){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
n=dec2nw(10**16-7,36)
n
cat(c(0:9,letters[1:26])[n+1])
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
n=dec2nw(10**16-7,36)
n
cat(c(0:9,letters[1:26])[n+1])
人格障害者の精神科医 古根高
http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1497760609/
最悪の精神科医 古根高
http://potato.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1439931587/
過去ログだがブラウザで読める
病的な虚言癖と妄想癖の精神科医 古根高の病名を診断するスレ
http://2chb.net/r/hosp/1529634250/
http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1497760609/
最悪の精神科医 古根高
http://potato.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1439931587/
過去ログだがブラウザで読める
病的な虚言癖と妄想癖の精神科医 古根高の病名を診断するスレ
http://2chb.net/r/hosp/1529634250/
def binomial(n,r):
from math import factorial as f
return f(n)//f(r)//f(n-r) if r>=0 and n-r>=0 else 0
def nloc(m,n,k,l):
q,r = divmod(n*k+l,m)
return (n-q)*(m-k)+q-1-l + ((k-r) if r > k else 0)
def nwin(m,n,c):
return sum(binomial(nloc(m,n,k,l),c-1) for k in range(m) for l in range(n) if k*(n-1)<l*(m-1))
nloc = function(m,n,k,l){
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + max(k-r,0)
}
nwin = function(m,n,k){
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1<l*(m-1))
from math import factorial as f
return f(n)//f(r)//f(n-r) if r>=0 and n-r>=0 else 0
def nloc(m,n,k,l):
q,r = divmod(n*k+l,m)
return (n-q)*(m-k)+q-1-l + ((k-r) if r > k else 0)
def nwin(m,n,c):
return sum(binomial(nloc(m,n,k,l),c-1) for k in range(m) for l in range(n) if k*(n-1)<l*(m-1))
nloc = function(m,n,k,l){
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + max(k-r,0)
}
nwin = function(m,n,k){
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1<l*(m-1))
nloc = function(m,n,k,l){
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + ifelse(r>k,k-r,0)
}
nwin = function(m,n,c){
re=NULL
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1)<l*(m-1)){
re=append(re,choose(nloc(m,n,k,l),c-1))
}
}
}
sum(re)
}
nwin(3,4,2)
nwin(5,6,15)
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + ifelse(r>k,k-r,0)
}
nwin = function(m,n,c){
re=NULL
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1)<l*(m-1)){
re=append(re,choose(nloc(m,n,k,l),c-1))
}
}
}
sum(re)
}
nwin(3,4,2)
nwin(5,6,15)
pythonからRを経てHaskellに移植の予定。
>>7
import System.Environment
import Data.List
import Data.List.Split
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin n m c
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
import System.Environment
import Data.List
import Data.List.Split
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin n m c
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
import System.Environment
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin n m c
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
こういうのも瞬時に計算してくれた、１０×２０部屋に宝箱１００個
>takara 10 20 100
p1st = 15057759425309840160151925452579572328997602171271937639470,
q1st = 15057796557877993527038542474310161591275806044157319150135,
draw = 60432921540347294111327092128863840691952977587098698541050
不定長整数が扱えるHaskellならではだな。
Rの
> mpfr(nwin(10,20,100),100)
1 'mpfr' number of precision 100 bits
[1] 15057796557878080240302485923118087468235549676781988478976は誤答とわかる
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin n m c
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
こういうのも瞬時に計算してくれた、１０×２０部屋に宝箱１００個
>takara 10 20 100
p1st = 15057759425309840160151925452579572328997602171271937639470,
q1st = 15057796557877993527038542474310161591275806044157319150135,
draw = 60432921540347294111327092128863840691952977587098698541050
不定長整数が扱えるHaskellならではだな。
Rの
> mpfr(nwin(10,20,100),100)
1 'mpfr' number of precision 100 bits
[1] 15057796557878080240302485923118087468235549676781988478976は誤答とわかる
>>9
drawにm nが入れ替わるバグが入ってたのを数学板で指摘されたので修正版
import System.Environment
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin m n c
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
１０×２０部屋に宝箱１００個の計算も修正
p1st = 15057759425309840160151925452579572328997602171271937639470
q1st = 15057796557877993527038542474310161591275806044157319150135
draw = 60432958672915447478213709150594429954231181459984080051715
drawにm nが入れ替わるバグが入ってたのを数学板で指摘されたので修正版
import System.Environment
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin m n c
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
１０×２０部屋に宝箱１００個の計算も修正
p1st = 15057759425309840160151925452579572328997602171271937639470
q1st = 15057796557877993527038542474310161591275806044157319150135
draw = 60432958672915447478213709150594429954231181459984080051715
import System.Environment
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin m n c
takara m n k = do
putStrLn $ "短軸p1st = " ++ show(mwin m n k)
putStrLn $ "長軸q1st = " ++ show(nwin m n k)
putStrLn $ "同等draw = " ++ show(draw m n k)
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]
nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0
nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin m n c
takara m n k = do
putStrLn $ "短軸p1st = " ++ show(mwin m n k)
putStrLn $ "長軸q1st = " ++ show(nwin m n k)
putStrLn $ "同等draw = " ++ show(draw m n k)
main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)
nloc = function(m,n,k,l){
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + ifelse(r>k,k-r,0)
}
nwin = function(m,n,c){ # m < n, log axis search wins
re=NULL
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1)<l*(m-1)){
re=append(re,choose(nloc(m,n,k,l),c-1))
}
}
}
sum(re)
}
longer <- function(m,k){
n=m+1
if(nwin(m,n,k) > nwin(n,m,k)) return(TRUE)
if(nwin(m,n,k) < nwin(n,m,k)) return(FALSE)
if(nwin(m,n,k) == nwin(n,m,k)) return(NULL)
}
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + ifelse(r>k,k-r,0)
}
nwin = function(m,n,c){ # m < n, log axis search wins
re=NULL
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1)<l*(m-1)){
re=append(re,choose(nloc(m,n,k,l),c-1))
}
}
}
sum(re)
}
longer <- function(m,k){
n=m+1
if(nwin(m,n,k) > nwin(n,m,k)) return(TRUE)
if(nwin(m,n,k) < nwin(n,m,k)) return(FALSE)
if(nwin(m,n,k) == nwin(n,m,k)) return(NULL)
}
pq1 <- function(m){
n=m+1
k=1
di=nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k)
while(di<=0){
di=nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k)
k=k+1
}
return(k-1)
}
pq <- function(m,Print=FALSE){ # > 0 long axis search wins
n=m+1
x=1:(m*n)
f = function(k) (nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k))/choose(m*n,k)
y=sapply(x,f)
if(Print==TRUE){
plot(x,y,pch=19,bty='l',xlab='宝の数', ylab='確率差(長軸-短軸)')
abline(h=0,lty=3)
# print(y,quote=F)
}
z=which(y>0)
c(min(z),max(z))
}
pq(5,P=T)
(nw=cbind(0,sapply(2:20,pq)))
plot(1:20,(2:21)*(1:20),type='n',bty='l',xlab='m(短軸)',ylab='宝の数')
lines(1:20,(2:21)*(1:20),type='h',col='gray',lwd=2)
segments(1:20,nw[1,],1:20,nw[2,],lwd=4)
n=m+1
k=1
di=nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k)
while(di<=0){
di=nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k)
k=k+1
}
return(k-1)
}
pq <- function(m,Print=FALSE){ # > 0 long axis search wins
n=m+1
x=1:(m*n)
f = function(k) (nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k))/choose(m*n,k)
y=sapply(x,f)
if(Print==TRUE){
plot(x,y,pch=19,bty='l',xlab='宝の数', ylab='確率差(長軸-短軸)')
abline(h=0,lty=3)
# print(y,quote=F)
}
z=which(y>0)
c(min(z),max(z))
}
pq(5,P=T)
(nw=cbind(0,sapply(2:20,pq)))
plot(1:20,(2:21)*(1:20),type='n',bty='l',xlab='m(短軸)',ylab='宝の数')
lines(1:20,(2:21)*(1:20),type='h',col='gray',lwd=2)
segments(1:20,nw[1,],1:20,nw[2,],lwd=4)
韓国「強制徴用は22万人で被害者が死亡しても遺族が訴訟可能」 元徴用工4人に損害賠償支払い判決
http://2chb.net/r/seijinewsplus/1540976520/
http://2chb.net/r/seijinewsplus/1540976520/
先に１個めの宝を見つけるには短軸探索と長軸探索とどちらが有利かは宝の数によって変わるのでグラフにしてみた。
縦５横６のとき宝の数を１から３０まで増やして長軸探索が先にみつける確率と短軸探索がさきにみつける確率の差を描いてみた。
縦５横６のときだと宝の数は９から２１のときが長軸探索が有利となった。
短軸有利→長軸有利→同等となるようで、再逆転はないもよう。
縦ｍ横ｍ＋１として長軸探索が有利になる宝の数の上限と下限を算出してみた。
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20]
[1,] 0 2 2 6 9 13 17 23 29 36 43 52 61 71 82 93 105 118 132 147
[2,] 0 3 7 13 21 31 43 57 73 88 105 118 135 152 166 185 202 220 242 253
グラフにしてみた。
縦５横６のとき宝の数を１から３０まで増やして長軸探索が先にみつける確率と短軸探索がさきにみつける確率の差を描いてみた。
縦５横６のときだと宝の数は９から２１のときが長軸探索が有利となった。
短軸有利→長軸有利→同等となるようで、再逆転はないもよう。
縦ｍ横ｍ＋１として長軸探索が有利になる宝の数の上限と下限を算出してみた。
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20]
[1,] 0 2 2 6 9 13 17 23 29 36 43 52 61 71 82 93 105 118 132 147
[2,] 0 3 7 13 21 31 43 57 73 88 105 118 135 152 166 185 202 220 242 253
グラフにしてみた。
各人にとってのi 番目をどちらが先にみつけるかを計算してみた。
４×５マスに宝が５個あるとき
> treasures(4,5,5)
p1st q1st even
[1,] 1948 9680 3876
[2,] 5488 10016 0
[3,] 7752 7752 0
[4,] 10016 5488 0
[5,] 9680 1948 3876
１個め２個めは短軸方向探索のQが、４個め５個めは長軸方向探索のPが、先にみつける宝の配置の組み合わせが多い。３個めは同じ。
全体としてはイーブンだが、
勝者は１個めを先にみつけた方にするか、全部を先にみつけた方にするかで結果が変わる。
Rのコードはここに置いたので数値を変えて実行可能。
http://tpcg.io/Ph7TUQ
４×５マスに宝が５個あるとき
> treasures(4,5,5)
p1st q1st even
[1,] 1948 9680 3876
[2,] 5488 10016 0
[3,] 7752 7752 0
[4,] 10016 5488 0
[5,] 9680 1948 3876
１個め２個めは短軸方向探索のQが、４個め５個めは長軸方向探索のPが、先にみつける宝の配置の組み合わせが多い。３個めは同じ。
全体としてはイーブンだが、
勝者は１個めを先にみつけた方にするか、全部を先にみつけた方にするかで結果が変わる。
Rのコードはここに置いたので数値を変えて実行可能。
http://tpcg.io/Ph7TUQ
こういう解き方していると馬鹿になるなぁ、と
思いつつ便利なので使ってる。
Wolframで方程式を解かせて計算式をスクリプトに組み込むとかやってるな。結果は具体例でシミュレーションして確認。
a,b,cは自然数とする。
このとき、以下の不等式を満たす(a,b,c)が存在するような自然数Nの最大値を求めよ。
N≦a^2+b^2+c^2≦2018
>>311
Nの最大値は２０１８
顰蹙のプログラム解
Prelude> [(a,b,c)|a<-[1..45],b<-[a..45],c<-[b..45], a^2+b^2+c^2==2018]
[(1,9,44),(3,28,35),(5,12,43),(8,27,35),(9,16,41),(19,19,36),(20,23,33)]
思いつつ便利なので使ってる。
Wolframで方程式を解かせて計算式をスクリプトに組み込むとかやってるな。結果は具体例でシミュレーションして確認。
a,b,cは自然数とする。
このとき、以下の不等式を満たす(a,b,c)が存在するような自然数Nの最大値を求めよ。
N≦a^2+b^2+c^2≦2018
>>311
Nの最大値は２０１８
顰蹙のプログラム解
Prelude> [(a,b,c)|a<-[1..45],b<-[a..45],c<-[b..45], a^2+b^2+c^2==2018]
[(1,9,44),(3,28,35),(5,12,43),(8,27,35),(9,16,41),(19,19,36),(20,23,33)]
ａのｂ乗×ｃのｄ乗＝ａｂｃｄ(ａｂｃｄ は４桁の整数)
ａｂｃｄに当てはまる数字は？
[(a,b,c,d)|a<-[0..9],b<-[0..9],c<-[0..9],d<-[0..9],a^b*c^d==1000*a+100*b+10*c+d]
ａｂｃｄに当てはまる数字は？
[(a,b,c,d)|a<-[0..9],b<-[0..9],c<-[0..9],d<-[0..9],a^b*c^d==1000*a+100*b+10*c+d]
広島県の福山友愛病院で、
患者の病状と関係ない薬を大量に投与した。
しかも、意図的にです！
国は違うがドイツの場合
↓
裁判所で開かれた公判で、患者１００人を殺害した罪を認めた。これでこの事件は、同国で戦後最悪級の連続殺人事件となった。
起訴されたのは、ドイツ北部デルメンホルストとオルデンブルクの病院で看護師をしていたニルス・ヘーゲル受刑者（４１）。
当時勤務していたドイツ北部の２つの病院で２０００〜２００５年にかけ、３４〜９６歳の患者を殺害したことを認めた。
同受刑者は自分の蘇生措置の腕を同僚に見せびらかす目的や、退屈しのぎの目的で、
↓↓↓↓↓
患者に処方されていない薬を投与していたとされる。
↑↑↑↑↑
ドイツの場合。まあ日本は日本だが・・・
大口の病院は看護士の単独犯だったわけで捕まったが・・・
福山友愛病院は・・・・・
ダウンロード＆関連動画＞＞
@YouTube
患者の病状と関係ない薬を大量に投与した。
しかも、意図的にです！
国は違うがドイツの場合
↓
裁判所で開かれた公判で、患者１００人を殺害した罪を認めた。これでこの事件は、同国で戦後最悪級の連続殺人事件となった。
起訴されたのは、ドイツ北部デルメンホルストとオルデンブルクの病院で看護師をしていたニルス・ヘーゲル受刑者（４１）。
当時勤務していたドイツ北部の２つの病院で２０００〜２００５年にかけ、３４〜９６歳の患者を殺害したことを認めた。
同受刑者は自分の蘇生措置の腕を同僚に見せびらかす目的や、退屈しのぎの目的で、
↓↓↓↓↓
患者に処方されていない薬を投与していたとされる。
↑↑↑↑↑
ドイツの場合。まあ日本は日本だが・・・
大口の病院は看護士の単独犯だったわけで捕まったが・・・
福山友愛病院は・・・・・
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@YouTube 安倍総理も使っていて警察も使える医療大麻オイル
国連で今月解禁勧告が出されるという
解禁されれば憲法第98条によって大麻取締法が解禁され、店頭への商品陳列、広告表示等、医薬品としての処方ができるようになります
https://plaza.rakuten.co.jp/denkyupikaso/diary/201806090001/
国連で今月解禁勧告が出されるという
解禁されれば憲法第98条によって大麻取締法が解禁され、店頭への商品陳列、広告表示等、医薬品としての処方ができるようになります
https://plaza.rakuten.co.jp/denkyupikaso/diary/201806090001/
医療法人潤和会を麻薬取締法違反の罪で略式起訴
https://seiyakuonlinenews.com/news/42856/
https://seiyakuonlinenews.com/news/42856/
広島県の福山友愛病院で、
患者の病状と関係ない薬を大量に投与した。
しかも、意図的にです！
国は違うがドイツの場合
↓
裁判所で開かれた公判で、患者１００人を殺害した罪を認めた。これでこの事件は、同国で戦後最悪級の連続殺人事件となった。
起訴されたのは、ドイツ北部デルメンホルストとオルデンブルクの病院で看護師をしていたニルス・ヘーゲル受刑者（４１）。
当時勤務していたドイツ北部の２つの病院で２０００〜２００５年にかけ、３４〜９６歳の患者を殺害したことを認めた。
同受刑者は自分の蘇生措置の腕を同僚に見せびらかす目的や、退屈しのぎの目的で、
↓↓↓↓↓
患者に処方されていない薬を投与していたとされる。
↑↑↑↑↑
ドイツの場合。まあ日本は日本だが・・・
大口の病院は看護士の単独犯だったわけで捕まったが・・・
福山友愛病院は・・・・・
ダウンロード＆関連動画＞＞
@YouTube
患者の病状と関係ない薬を大量に投与した。
しかも、意図的にです！
国は違うがドイツの場合
↓
裁判所で開かれた公判で、患者１００人を殺害した罪を認めた。これでこの事件は、同国で戦後最悪級の連続殺人事件となった。
起訴されたのは、ドイツ北部デルメンホルストとオルデンブルクの病院で看護師をしていたニルス・ヘーゲル受刑者（４１）。
当時勤務していたドイツ北部の２つの病院で２０００〜２００５年にかけ、３４〜９６歳の患者を殺害したことを認めた。
同受刑者は自分の蘇生措置の腕を同僚に見せびらかす目的や、退屈しのぎの目的で、
↓↓↓↓↓
患者に処方されていない薬を投与していたとされる。
↑↑↑↑↑
ドイツの場合。まあ日本は日本だが・・・
大口の病院は看護士の単独犯だったわけで捕まったが・・・
福山友愛病院は・・・・・
ダウンロード＆関連動画＞＞
@YouTube 大麻取締法 22条の3に大麻を所持使用できるって書いてある
http://www.mmjp.or.jp/yokojyuu/low/low/low_041.html
こりゃ解禁しなきゃな！
http://www.mmjp.or.jp/yokojyuu/low/low/low_041.html
こりゃ解禁しなきゃな！
国試浪人の事務員は裏口バカだから
レスするだけ無駄である
レスするだけ無駄である
>>24
算数問題の正解でも書いてればド底辺頭脳でも算数くらいできるんだなと見直したかもしれないのにねぇ。を
ジョーカーを含む５３枚のトランプをシャッフルした後に順にめくっていってジョーカーがでたら終了とする。
ジョーカーがでるまでにめくったカードの数の総和の期待値はいくらか？
計算上の数理理論値は３６４になったのだが、確信がもてないので１０万回のシミュレーションをやってみた。
シミュレーション
> summary(re)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
328.0 354.5 363.0 363.1 370.7 409.5
多分、あっていると思う。
数学板に投稿してみるかな。
おい、ド底辺。３６４になる計算式を書いてみ！
算数問題の正解でも書いてればド底辺頭脳でも算数くらいできるんだなと見直したかもしれないのにねぇ。を
ジョーカーを含む５３枚のトランプをシャッフルした後に順にめくっていってジョーカーがでたら終了とする。
ジョーカーがでるまでにめくったカードの数の総和の期待値はいくらか？
計算上の数理理論値は３６４になったのだが、確信がもてないので１０万回のシミュレーションをやってみた。
シミュレーション
> summary(re)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
328.0 354.5 363.0 363.1 370.7 409.5
多分、あっていると思う。
数学板に投稿してみるかな。
おい、ド底辺。３６４になる計算式を書いてみ！
図形の問題って５ｃｈ（２Ch）じゃあ、投稿しにくいんだよなぁ。
こんなのも投稿したけど、かなり面倒なので誰も検証もしないし、反証もしないよな。
http://2chb.net/r/math/1532824890/90
そういう事情からか、確率や整数の問題はレスがつきやすいね。 まぁ、問題が理解できないとかはないからね
ところが医師板では統計・確率どころか算数ネタにもほとんどレスがこない。
ド底辺シリツの馬鹿だらけってことかなぁ？
こんなのも投稿したけど、かなり面倒なので誰も検証もしないし、反証もしないよな。
http://2chb.net/r/math/1532824890/90
そういう事情からか、確率や整数の問題はレスがつきやすいね。 まぁ、問題が理解できないとかはないからね
ところが医師板では統計・確率どころか算数ネタにもほとんどレスがこない。
ド底辺シリツの馬鹿だらけってことかなぁ？
>>24
レスできるような基礎学力すらないのがシリツ医大卒だといっているだよ。
ジョーカーを含む５３枚のトランプをシャッフルした後に順にめくっていってジョーカーがでたら終了とする。
ジョーカーがでるまでにめくったカードの数の総和の期待値はいくらか？
の計算式書いてみ！
レスできるような基礎学力すらないのがシリツ医大卒だといっているだよ。
ジョーカーを含む５３枚のトランプをシャッフルした後に順にめくっていってジョーカーがでたら終了とする。
ジョーカーがでるまでにめくったカードの数の総和の期待値はいくらか？
の計算式書いてみ！
臨床統計の問題です
掲示板の１日のレス数の多さは
ネット依存症の重症度の指標となります
この指標を元に医師板の主だった依存症患者を
１日のレス数を数えてピックアップしましょう
掲示板の１日のレス数の多さは
ネット依存症の重症度の指標となります
この指標を元に医師板の主だった依存症患者を
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It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
>>28
数値を書いたまともな問題も作れないの？
これ答えてみ！
専門医も開業医からも答がでてないから、頭のいいのを示すチャンスだぞ。
Take it or leave it !!
東京医大、本来合格者入学許可へ 今年の受験生５０人
2018年10月25日 02時06分
東京医科大＝８月、東京都新宿区
東京医科大が今年の入試で本来合格ラインを上回っていたのに、不正の影響で不合格となった受験生５０人に対し、来年４月の入学を認める方針を固めたことが２４日、関係者への取材で分かった。
昨年の本来合格者１９人については、難しいとの意見が出ているもようだ。東京医大は５０人のうち入学希望が多数に上った場合は、来年の一般入試の募集人員減も検討。
https://www.nishinippon.co.jp/sp/nnp/national/article/460101/
https://www.tokyo-med.ac.jp/med/enrollment.htmlによると
学年 第1学年 第2学年
在学者数 133 113
昨年入学者の留年者や退学者が０として、
大学が公式認定した裏口入学者が少なくとも今年は１３３人中５０人、昨年が１１３人中１９人ということになる。
裏口入学率の期待値、最頻値、およびその９５％信頼区間を求めよ。
数値を書いたまともな問題も作れないの？
これ答えてみ！
専門医も開業医からも答がでてないから、頭のいいのを示すチャンスだぞ。
Take it or leave it !!
東京医大、本来合格者入学許可へ 今年の受験生５０人
2018年10月25日 02時06分
東京医科大＝８月、東京都新宿区
東京医科大が今年の入試で本来合格ラインを上回っていたのに、不正の影響で不合格となった受験生５０人に対し、来年４月の入学を認める方針を固めたことが２４日、関係者への取材で分かった。
昨年の本来合格者１９人については、難しいとの意見が出ているもようだ。東京医大は５０人のうち入学希望が多数に上った場合は、来年の一般入試の募集人員減も検討。
https://www.nishinippon.co.jp/sp/nnp/national/article/460101/
https://www.tokyo-med.ac.jp/med/enrollment.htmlによると
学年 第1学年 第2学年
在学者数 133 113
昨年入学者の留年者や退学者が０として、
大学が公式認定した裏口入学者が少なくとも今年は１３３人中５０人、昨年が１１３人中１９人ということになる。
裏口入学率の期待値、最頻値、およびその９５％信頼区間を求めよ。
臨床統計の問題です
掲示板の１日のレス数の多さは
ネット依存症の重症度の指標となります
この指標を元に医師板の主だった依存症患者を
１日のレス数を数えてピックアップしましょう
掲示板の１日のレス数の多さは
ネット依存症の重症度の指標となります
この指標を元に医師板の主だった依存症患者を
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>>33
頭の悪そうな投稿だなぁ。
これでも計算してみ！
ド底辺シリツ医大受験生の親に裏口コンサルタントが訪れて裏金額に２つの決め方を提示した。
A: 定額で２０００万円
B: サイコロを１の目がでるまでふったときの出た目を合計した値 × １００万円、 例 ２,１と続けば３００万、６，５，１なら１２００万円
問題（１） AとBではどちらが有利か？
問題（２） Bを選択した場合５０００万円以上必要になる確率はくらか？
Bで裏金が1億円以上になる確率を計算すると（不定長さ整数が扱えるHaskellは便利だね）
2060507550845146798433160823128452341/202070319366191015160784900114134073344
になったが、これであっているか検算してくれ。
頭の悪そうな投稿だなぁ。
これでも計算してみ！
ド底辺シリツ医大受験生の親に裏口コンサルタントが訪れて裏金額に２つの決め方を提示した。
A: 定額で２０００万円
B: サイコロを１の目がでるまでふったときの出た目を合計した値 × １００万円、 例 ２,１と続けば３００万、６，５，１なら１２００万円
問題（１） AとBではどちらが有利か？
問題（２） Bを選択した場合５０００万円以上必要になる確率はくらか？
Bで裏金が1億円以上になる確率を計算すると（不定長さ整数が扱えるHaskellは便利だね）
2060507550845146798433160823128452341/202070319366191015160784900114134073344
になったが、これであっているか検算してくれ。
ここの国では硬貨は7種類流通しています
この7種類の硬貨を使って1円〜70円の70通りの支払いができます
ただし一度に使用できる硬貨は3枚以下(同じ硬貨複数使いは可)です
7種類の硬貨はそれぞれ何円だったのでしょうか？
この7種類の硬貨を使って1円〜70円の70通りの支払いができます
ただし一度に使用できる硬貨は3枚以下(同じ硬貨複数使いは可)です
7種類の硬貨はそれぞれ何円だったのでしょうか？
>>35
Rでのブルートフォース解
is.1_70 <- function(x){
total=NULL
for(i in x){
for(j in x){
for(k in x){
ijk=i+j+k
if(!(ijk %in% total)) total=append(total,ijk)
}
}
}
all(1:70 %in% total)
}
（続く）
Rでのブルートフォース解
is.1_70 <- function(x){
total=NULL
for(i in x){
for(j in x){
for(k in x){
ijk=i+j+k
if(!(ijk %in% total)) total=append(total,ijk)
}
}
}
all(1:70 %in% total)
}
（続く）
>>36
M=69
for(a in 0:M){
for(b in a:M){
for(c in b:M){
for(d in c:M){
for(e in d:M){
for(f in e:M){
for(g in f:M){
for(h in g:M){
y=c(a,b,c,d,e,f,g,h)
if(is.1_70(y)) print(y)
}
}
}
}
}
}
}
}
M=69
for(a in 0:M){
for(b in a:M){
for(c in b:M){
for(d in c:M){
for(e in d:M){
for(f in e:M){
for(g in f:M){
for(h in g:M){
y=c(a,b,c,d,e,f,g,h)
if(is.1_70(y)) print(y)
}
}
}
}
}
}
}
}
import Data.List
m = 69
sub x = do
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
print $ [(b,c,d,e,f,g,h)| b<-[0..m],c<-[b..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,b,c,d,e,f,g]]
m = 69
sub x = do
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
print $ [(b,c,d,e,f,g,h)| b<-[0..m],c<-[b..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,b,c,d,e,f,g]]
>>38
import Data.List
m = 69
sub x = do -- ans=[1,4,5,15,18,27,34]
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
print $ [(1,4,5,e,f,g,h)| e<-[0..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,4,5,e,f,g,h]] -- 動作確認用
print $ [(b,c,d,e,f,g,h)| b<-[0..m],c<-[b..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,b,c,d,e,f,g,h]]
import Data.List
m = 69
sub x = do -- ans=[1,4,5,15,18,27,34]
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
print $ [(1,4,5,e,f,g,h)| e<-[0..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,4,5,e,f,g,h]] -- 動作確認用
print $ [(b,c,d,e,f,g,h)| b<-[0..m],c<-[b..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,b,c,d,e,f,g,h]]
数学板に超初心者のコードを書いたら、達人が高速化してくれた。
プログラム解を毛嫌いする向きもあるけど、初心者のコードを改善してくれたり、ｃに移植してくれたりする人の存在はとてもありがたい。
import Data.List
firstUnavailable x = let y = 0:x in head $([1..71] ¥¥)$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
next x = [n:x|n<-[head x+1..firstUnavailable x]]
xss = iterate (¥xs->concat [next x|x<-xs]) [[1]]
isGood x = let y = 0:x in (==70)$length $intersect [1..70]$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
main = do
print [x|x<-(xss !! 6),isGood x]
プログラム解を毛嫌いする向きもあるけど、初心者のコードを改善してくれたり、ｃに移植してくれたりする人の存在はとてもありがたい。
import Data.List
firstUnavailable x = let y = 0:x in head $([1..71] ¥¥)$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
next x = [n:x|n<-[head x+1..firstUnavailable x]]
xss = iterate (¥xs->concat [next x|x<-xs]) [[1]]
isGood x = let y = 0:x in (==70)$length $intersect [1..70]$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
main = do
print [x|x<-(xss !! 6),isGood x]
>>40
文字化けを修正
import Data.List
firstUnavailable x = let y = 0:x in head $([1..71] \\)$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
next x = [n:x|n<-[head x+1..firstUnavailable x]]
xss = iterate (\xs->concat [next x|x<-xs]) [[1]]
isGood x = let y = 0:x in (==70)$length $intersect [1..70]$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
main = do
print [x|x<-(xss !! 6),isGood x]
文字化けを修正
import Data.List
firstUnavailable x = let y = 0:x in head $([1..71] \\)$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
next x = [n:x|n<-[head x+1..firstUnavailable x]]
xss = iterate (\xs->concat [next x|x<-xs]) [[1]]
isGood x = let y = 0:x in (==70)$length $intersect [1..70]$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
main = do
print [x|x<-(xss !! 6),isGood x]
>>39
-- b=1は自明なので無駄な検索を削除
import Data.List
m = 69
sub x = do -- ans=[1,4,5,15,18,27,34]
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
-- print $ [(1,4,5,e,f,g,h)| e<-[0..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,4,5,e,f,g,h]] -- 動作確認用
print $ [(1,c,d,e,f,g,h)| c<-[1..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,c,d,e,f,g,h]]
-- b=1は自明なので無駄な検索を削除
import Data.List
m = 69
sub x = do -- ans=[1,4,5,15,18,27,34]
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
-- print $ [(1,4,5,e,f,g,h)| e<-[0..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,4,5,e,f,g,h]] -- 動作確認用
print $ [(1,c,d,e,f,g,h)| c<-[1..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,c,d,e,f,g,h]]
seqN <- function(N=100,K=5){
a=numeric(N)
for(i in 1:K) a[i]=2^(i-1)
for(i in K:(N-1)){
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=a[i+1]+a[i-j] # recursion formula
}
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]/2^i # P0(n)=a(n)/2^n
P0
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,1]=P0
head(MP);tail(MP)
MP[1,2]=1/2
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=1/2*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=1/2*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
seqN(100,5)
seqN(1000,10)
a=numeric(N)
for(i in 1:K) a[i]=2^(i-1)
for(i in K:(N-1)){
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=a[i+1]+a[i-j] # recursion formula
}
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]/2^i # P0(n)=a(n)/2^n
P0
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,1]=P0
head(MP);tail(MP)
MP[1,2]=1/2
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=1/2*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=1/2*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
seqN(100,5)
seqN(1000,10)
## p : probability of head at coin flip
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
head(MP);tail(MP)
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
head(MP);tail(MP)
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
>>44
# 検算用のシミュレーションスクリプト
seqn<-function(n=10,N=1000,p=0.5){ # N回のうちn回以上続けて表がでるか？
rn=rbinom(N,1,p) # N個の0 or 1を発生させる
count=0 # 1連続カウンター
for(i in 1:N){
if(rn[i] & count<n){ # rn[i]が1でn個続かなければ
count=count+1
}
else{
if(count==n) {return(TRUE)} # n個の1が見つかればTRUEを返して終了
else{
count=0
}
}
}
return(count==n)
}
mean(replicate(10^4,seqn(10,1000,p=0.5)))
# 検算用のシミュレーションスクリプト
seqn<-function(n=10,N=1000,p=0.5){ # N回のうちn回以上続けて表がでるか？
rn=rbinom(N,1,p) # N個の0 or 1を発生させる
count=0 # 1連続カウンター
for(i in 1:N){
if(rn[i] & count<n){ # rn[i]が1でn個続かなければ
count=count+1
}
else{
if(count==n) {return(TRUE)} # n個の1が見つかればTRUEを返して終了
else{
count=0
}
}
}
return(count==n)
}
mean(replicate(10^4,seqn(10,1000,p=0.5)))
事務員さん
いくらド底辺シリツ医大卒の裏口バカでも
これくらいは計算できるだろ？
ド底辺シリツ医大の裏口入学調査委員会が
裏口入学は高々10%と報告したとする。
その結果の検証に100人を調査したら4人続けて裏口入学生であった、という。
この検証から裏口入学率が10%であるか否かを有意水準5%で検定せよ。
これくらいは計算できるだろ？
ド底辺シリツ医大の裏口入学調査委員会が
裏口入学は高々10%と報告したとする。
その結果の検証に100人を調査したら4人続けて裏口入学生であった、という。
この検証から裏口入学率が10%であるか否かを有意水準5%で検定せよ。
>>44
seqNp(100,4,1/10)
fm = function(m=5){
f100_m = function(p) seqNp(100,m,p)
pp=seq(0,1,len=100)
plot(pp,sapply(pp,f100_m),type='l',lwd=2)
abline(h=0.05,lty=3)
(p005=uniroot(function(x,u0=0.05) f100_m(x)-u0,c(0.001,1))$root)
}
seqNp(100,4,1/10)
fm = function(m=5){
f100_m = function(p) seqNp(100,m,p)
pp=seq(0,1,len=100)
plot(pp,sapply(pp,f100_m),type='l',lwd=2)
abline(h=0.05,lty=3)
(p005=uniroot(function(x,u0=0.05) f100_m(x)-u0,c(0.001,1))$root)
}
トランプのA〜10の10枚とジョーカー1枚の
合計11枚が机の上に裏向きに置いてある。
ランダムに1枚ずつ引いていった場合の、得られた数字の総和の期待値を求めよ。
ただし、ジョーカーを引いた時点で終了するものとし、
Aは数字扱いではなく、最終的に得られた数字の総和が２倍になるものとする。
x=sample(11)
f <- function(x){
i=1
y=numeric()
while(x[i]!=11){
y[i]=x[i]
i=i+1
}
if(1 %in% y) return(2*(sum(y)-1))
else return(sum(y))
}
# simulation
re=replicate(1e6,f(sample(11)))
summary(re)
hist(re,col='lightblue',xlab='sum',main='')
# brute-force
library(gtools)
perm=permutations(11,11)
mean(apply(perm,1,f))
合計11枚が机の上に裏向きに置いてある。
ランダムに1枚ずつ引いていった場合の、得られた数字の総和の期待値を求めよ。
ただし、ジョーカーを引いた時点で終了するものとし、
Aは数字扱いではなく、最終的に得られた数字の総和が２倍になるものとする。
x=sample(11)
f <- function(x){
i=1
y=numeric()
while(x[i]!=11){
y[i]=x[i]
i=i+1
}
if(1 %in% y) return(2*(sum(y)-1))
else return(sum(y))
}
# simulation
re=replicate(1e6,f(sample(11)))
summary(re)
hist(re,col='lightblue',xlab='sum',main='')
# brute-force
library(gtools)
perm=permutations(11,11)
mean(apply(perm,1,f))
n=3
r=8
str=paste(as.character(1:n),collapse='')
f <- function(x) grepl(str,paste(x,collapse=""))
# Brute-Force
library(gtools)
perm=permutations(n,r,rep=T)
sum(apply(perm,1,f))
# Monte-Carlo
k=100
re=replicate(k,sum(replicate(n^r,f(sample(n,r,rep=T)))))
summary(re)
r=8
str=paste(as.character(1:n),collapse='')
f <- function(x) grepl(str,paste(x,collapse=""))
# Brute-Force
library(gtools)
perm=permutations(n,r,rep=T)
sum(apply(perm,1,f))
# Monte-Carlo
k=100
re=replicate(k,sum(replicate(n^r,f(sample(n,r,rep=T)))))
summary(re)
コインを１０００回投げた。連続して表がでる確率が最も高いのは何回連続するときか？
seq_dice <- function(N=100,k=5,p=1/6){
P=numeric(N)
for(n in 1:(k-1)){
P[n]=0
}
P[k]=p^k
P[k+1]=p^k+(1-p)*p^k
for(n in (k+1):(N-1)){
P[n+1] = P[n] + (1-P[n-k])* p^(k+1)
}
return(P[N])
}
seq_dice()
seq_diceJ <- function(N=100,k=5,p=1/6){ # Just k sequence
seq_dice(N,k,p)-seq_dice(N,k+1,p)
}
seq_diceJ()
#
vsdJ=Vectorize(seq_diceJ)
NN=1000
kk=1:(NN/50)
p=0.5
y=vsdJ(NN,kk,0.5)
which.max(y)
plot(kk,y,bty='l',pch=19,xlab='sequence',ylab='probability')
seq_dice <- function(N=100,k=5,p=1/6){
P=numeric(N)
for(n in 1:(k-1)){
P[n]=0
}
P[k]=p^k
P[k+1]=p^k+(1-p)*p^k
for(n in (k+1):(N-1)){
P[n+1] = P[n] + (1-P[n-k])* p^(k+1)
}
return(P[N])
}
seq_dice()
seq_diceJ <- function(N=100,k=5,p=1/6){ # Just k sequence
seq_dice(N,k,p)-seq_dice(N,k+1,p)
}
seq_diceJ()
#
vsdJ=Vectorize(seq_diceJ)
NN=1000
kk=1:(NN/50)
p=0.5
y=vsdJ(NN,kk,0.5)
which.max(y)
plot(kk,y,bty='l',pch=19,xlab='sequence',ylab='probability')
f = function(x){
y=paste(x,collapse='')
str="1"
if(!grepl(str,y)) return(0)
else{
while(grepl(str,y)){
str=paste0(str,"1")
}
return(nchar(str)-1)
}
}
x=sample(0:1,20,rep=T) ; x ;f(x)
y=paste(x,collapse='')
str="1"
if(!grepl(str,y)) return(0)
else{
while(grepl(str,y)){
str=paste0(str,"1")
}
return(nchar(str)-1)
}
}
x=sample(0:1,20,rep=T) ; x ;f(x)
>>51
# 有理数表示したかったのでPythonに移植
from fractions import Fraction
def seq_dice(N,k,p):
P=list()
for n in range(k-1):
P.append(0)
P.append(p**k)
P.append(p**k + (1-p)*p**k)
for n in range (k,N):
P.append(P[n]+(1-P[n-k])*p**(k+1))
return(P[N])
def seq_diceJ(N,k,p):
return(seq_dice(N,k,p) - seq_dice(N,k+1,p))
def dice(N,k,p):
print("Over " + str(k))
print(Fraction(seq_dice(N,k,p)))
print(" = " + str(seq_dice(N,k,p)))
print("Just " + str(k))
print(Fraction(seq_diceJ(N,k,p)))
print(" = " + str(seq_diceJ(N,k,p)))
dice(10000,5,1/6)
# ここで実行可能
# http://tpcg.io/rMOVCB
# 有理数表示したかったのでPythonに移植
from fractions import Fraction
def seq_dice(N,k,p):
P=list()
for n in range(k-1):
P.append(0)
P.append(p**k)
P.append(p**k + (1-p)*p**k)
for n in range (k,N):
P.append(P[n]+(1-P[n-k])*p**(k+1))
return(P[N])
def seq_diceJ(N,k,p):
return(seq_dice(N,k,p) - seq_dice(N,k+1,p))
def dice(N,k,p):
print("Over " + str(k))
print(Fraction(seq_dice(N,k,p)))
print(" = " + str(seq_dice(N,k,p)))
print("Just " + str(k))
print(Fraction(seq_diceJ(N,k,p)))
print(" = " + str(seq_diceJ(N,k,p)))
dice(10000,5,1/6)
# ここで実行可能
# http://tpcg.io/rMOVCB
seq_dice <- function(N=100,k=5,p=1/6){
P=numeric(N)
for(n in 1:(k-1)){
P[n]=0
}
P[k]=p^k
P[k+1]=p^k+(1-p)*p^k
for(n in (k+1):(N-1)){
P[n+1] = P[n] + (1-P[n-k])* p^(k+1)
}
return(P[N])
}
seq_dice()
seq_diceJ <- function(N=100,k=5,p=1/6){ # Just k sequence
seq_dice(N,k,p)-seq_dice(N,k+1,p)
}
seq_diceJ()
#
vsdJ=Vectorize(seq_diceJ)
NN=1e6
kk=1:30
p=0.5
y=vsdJ(NN,kk,0.5)
which.max(y) # 1e2:5 1e3:9 1e4:12 1e5:15 1e6:18
plot(kk,y,bty='l',pch=19,xlab='sequence',ylab='probability')
cbind(kk,y)
options(digits=22)
max(y)
P=numeric(N)
for(n in 1:(k-1)){
P[n]=0
}
P[k]=p^k
P[k+1]=p^k+(1-p)*p^k
for(n in (k+1):(N-1)){
P[n+1] = P[n] + (1-P[n-k])* p^(k+1)
}
return(P[N])
}
seq_dice()
seq_diceJ <- function(N=100,k=5,p=1/6){ # Just k sequence
seq_dice(N,k,p)-seq_dice(N,k+1,p)
}
seq_diceJ()
#
vsdJ=Vectorize(seq_diceJ)
NN=1e6
kk=1:30
p=0.5
y=vsdJ(NN,kk,0.5)
which.max(y) # 1e2:5 1e3:9 1e4:12 1e5:15 1e6:18
plot(kk,y,bty='l',pch=19,xlab='sequence',ylab='probability')
cbind(kk,y)
options(digits=22)
max(y)
>>53
泥タブだと普通にみえるが、Win10のPCだと コードのインデントがなくなって左揃えされてしまうなぁ。
泥タブだと普通にみえるが、Win10のPCだと コードのインデントがなくなって左揃えされてしまうなぁ。
from fractions import Fraction
def dice126(N):
P=list()
for n in range(6):
P.append(1)
P.append(1-1/(6**6))
for n in range(7,N+1):
P.append(P[n-1]-P[n-6]/(6**6))
return(1-P[N])
def dice123456(N):
print(Fraction(dice126(N)))
print(" = " + str(dice126(N)))
dice123456(1000)
def dice126(N):
P=list()
for n in range(6):
P.append(1)
P.append(1-1/(6**6))
for n in range(7,N+1):
P.append(P[n-1]-P[n-6]/(6**6))
return(1-P[N])
def dice123456(N):
print(Fraction(dice126(N)))
print(" = " + str(dice126(N)))
dice123456(1000)
愛の妖精ぷりんてぃん
# simulation
mhs = function(x){ # maximum head sequence
y=paste(x,collapse='')
str="1"
if(!grepl(str,y)) return(0)
else{
while(grepl(str,y)){
str=paste0(str,"1")
}
return(nchar(str)-1)
}
}
(x=sample(0:1,100,rep=T)) ; mhs(x)
sim <- function(r=4,n=100,ps=c(9/10,1/10)){
mhs(sample(0:1,n,rep=T,prob=ps))>=r
}
mean(replicate(1e5,sim()))
mhs = function(x){ # maximum head sequence
y=paste(x,collapse='')
str="1"
if(!grepl(str,y)) return(0)
else{
while(grepl(str,y)){
str=paste0(str,"1")
}
return(nchar(str)-1)
}
}
(x=sample(0:1,100,rep=T)) ; mhs(x)
sim <- function(r=4,n=100,ps=c(9/10,1/10)){
mhs(sample(0:1,n,rep=T,prob=ps))>=r
}
mean(replicate(1e5,sim()))
ド底辺シリツ医大の裏口入学調査委員会が
裏口入学は高々10%と報告したとする。
その結果の検証に100人を調査したら4人続けて裏口入学生であった、という。
この検証から裏口入学率が10%であるか否かを有意水準1%で検定せよ。
裏口入学は高々10%と報告したとする。
その結果の検証に100人を調査したら4人続けて裏口入学生であった、という。
この検証から裏口入学率が10%であるか否かを有意水準1%で検定せよ。
グリーンねえさん
>>59
## p : probability of head at coin flip
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
seqNp(N=100,K=4,p=0.1)
## p : probability of head at coin flip
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
seqNp(N=100,K=4,p=0.1)
m=100
ps=[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(m^2/2-1/2)],c<-[b..2*b],a^2+b^2==c^2]
ps !! 99
[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(a^2/2-1/2)],c<-[b..floor(sqrt(a^2+b^2))],a^2+b^2==c^2]
[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(m^2/2-1/2)],let c = sqrt(a^2+b^2), fromIntegral(floor(c))==c]
ps=[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(m^2/2-1/2)],c<-[b..2*b],a^2+b^2==c^2]
ps !! 99
[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(a^2/2-1/2)],c<-[b..floor(sqrt(a^2+b^2))],a^2+b^2==c^2]
[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(m^2/2-1/2)],let c = sqrt(a^2+b^2), fromIntegral(floor(c))==c]
a^2+b^2=c^2を満たす3つの整数（a<b<c）
の組み合わせのうち（3,4,5）から数えて7番目は何になるかという問題がわかりません
答：(9,40,41)
応用問題：
a^2+b^2=c^2を満たす3つの整数（a<b<c）
の組み合わせのうち（3,4,5）から数えて100番目は何になるか 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b)
の組み合わせのうち（3,4,5）から数えて7番目は何になるかという問題がわかりません
答：(9,40,41)
応用問題：
a^2+b^2=c^2を満たす3つの整数（a<b<c）
の組み合わせのうち（3,4,5）から数えて100番目は何になるか 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b)
pitagoras <- function(A){
pita=NULL
for(a in 3:A){
B=floor(a^2/2-1/2)
for(b in a:B){
c=a^2+b^2
if(floor(sqrt(c)) == sqrt(c) ){
pita=rbind(pita,c(a,b,sqrt(c)))
}
}
}
colnames(pita)=letters[1:3]
return(pita)
}
pita=pitagoras(999)
saveRDS(pita,'pita999.rds')
pita[1,]
pita[7,]
pita[77,]
pita[777,]
pita[1000,]
tail(pita)
pita=NULL
for(a in 3:A){
B=floor(a^2/2-1/2)
for(b in a:B){
c=a^2+b^2
if(floor(sqrt(c)) == sqrt(c) ){
pita=rbind(pita,c(a,b,sqrt(c)))
}
}
}
colnames(pita)=letters[1:3]
return(pita)
}
pita=pitagoras(999)
saveRDS(pita,'pita999.rds')
pita[1,]
pita[7,]
pita[77,]
pita[777,]
pita[1000,]
tail(pita)
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
Hutanari Ti〇po
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。
第一法則の英文の意図的な文法誤謬を指摘してみ！
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
Raise the hem of the white coat with a white coat appearing naked.
Put half of Voltaren in the anus
Peel the white eyes while hitting your ass with a bang bang with both hands
Shouts that "Utopia is surprisingly surprised! It is surprisingly utopian!
Raise the buttocks and fire the Voltaren rocket to the patient.
Put half of Voltaren in the anus
Peel the white eyes while hitting your ass with a bang bang with both hands
Shouts that "Utopia is surprisingly surprised! It is surprisingly utopian!
Raise the buttocks and fire the Voltaren rocket to the patient.
(mean(replicate(1e4,any(diff(cumsum(rbinom(100,1,0.5)),5)==5))))
[1] 0.8089
>
> (mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values=
<rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values== 1)])>=5))))
[1] 0.8117
>
[1] 0.8089
>
> (mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values=
<rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values== 1)])>=5))))
[1] 0.8117
>
(mean(replicate(1e4,any(diff(cumsum(rbinom(100,1,0.5)),5)==5))))
[1] 0.8089
>
> (mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values=
<rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values==1)])>=5))))
[1] 0.8117
[1] 0.8089
>
> (mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values=
<rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values==1)])>=5))))
[1] 0.8117
実行速度
system.time(mean(replicate(1e4,any(diff(cumsum(rbinom(100,1,0.5)),5)==5))))
user system elapsed
1.840 0.000 1.875
>
> system.time(mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[wh
<e(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[whi ch(values==1)])>=5))))
user system elapsed
4.440 0.000 4.631
system.time(mean(replicate(1e4,any(diff(cumsum(rbinom(100,1,0.5)),5)==5))))
user system elapsed
1.840 0.000 1.875
>
> system.time(mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[wh
<e(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[whi ch(values==1)])>=5))))
user system elapsed
4.440 0.000 4.631
「おﾞぉおォおん、おﾞぉおォおんにいぃひゃぁん、大漁らったのぉおお？」
「ぁあああ あぉぁあああ あぉ、大漁らったよお゛お゛お゛ぉ」 「ぁあああ あぉぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁあああ あぉぁぁ゛ぁ゛しゅごいぃのぉおおょぉぉぅぃぃっよぉおおﾞいぃぃいぃぃ！、、にゃ、にゃにが、、ハァハァにゃにが捕れたのぉおお？」
乳首を舌れやしゃしく舐めにゃがらオレは答えたのぉおお
「…鯛とか、、、ヒラメがいぃっぱいぃ捕れたよお゛お゛お゛ぉ」
セリフを聞き、オジサンはびくんびくんと身体をひきちゅらせたのぉおお
「はっ！はぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁあああ あぉんっ！イ、イサキは？イサキは、と、取れたのぉおお？？」
「ぁあああ あぉぁあああ あぉ。れかいぃイサキが取れたよお゛お゛お゛ぉ。今年一番のぉおお大漁ら。」
「大漁っ！！イサキぃぃ！！おﾞぉおォおんにいぃひゃぁんかっこいぃぃぃっよぉおおﾞいぃぃぃっよぉおおﾞぃぃぃいぃ ぃくううううう！」
「ぁあああ あぉぁあああ あぉ、大漁らったよお゛お゛お゛ぉ」 「ぁあああ あぉぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁあああ あぉぁぁ゛ぁ゛しゅごいぃのぉおおょぉぉぅぃぃっよぉおおﾞいぃぃいぃぃ！、、にゃ、にゃにが、、ハァハァにゃにが捕れたのぉおお？」
乳首を舌れやしゃしく舐めにゃがらオレは答えたのぉおお
「…鯛とか、、、ヒラメがいぃっぱいぃ捕れたよお゛お゛お゛ぉ」
セリフを聞き、オジサンはびくんびくんと身体をひきちゅらせたのぉおお
「はっ！はぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁあああ あぉんっ！イ、イサキは？イサキは、と、取れたのぉおお？？」
「ぁあああ あぉぁあああ あぉ。れかいぃイサキが取れたよお゛お゛お゛ぉ。今年一番のぉおお大漁ら。」
「大漁っ！！イサキぃぃ！！おﾞぉおォおんにいぃひゃぁんかっこいぃぃぃっよぉおおﾞいぃぃぃっよぉおおﾞぃぃぃいぃ ぃくううううう！」
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
"Oo, ooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo!
"Aaaaaaaaaaaa, big fish caught you" "Aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa "Sho-o-no-okoi, oh yeah, oh yeah, yeah, yeah, yeah, ha haa caught up for ha ha?"
I was licking a nipple and talking lolly I answered yao
"... Sea breams ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,"
Listening to the dialogue, Ojisan pulls him body with his boyfriend
"Ha ha haaaaaaaaaaaaaaaaa, Isaki, Isaki, can you get it?"
"Aaaaaaaaaaaa ... I could have picked out a good Isaki, the biggest fishes of the year, this year."
"Big fishing !! Isaki !! Ooohoooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo! "
"Aaaaaaaaaaaa, big fish caught you" "Aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa "Sho-o-no-okoi, oh yeah, oh yeah, yeah, yeah, yeah, ha haa caught up for ha ha?"
I was licking a nipple and talking lolly I answered yao
"... Sea breams ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,"
Listening to the dialogue, Ojisan pulls him body with his boyfriend
"Ha ha haaaaaaaaaaaaaaaaa, Isaki, Isaki, can you get it?"
"Aaaaaaaaaaaa ... I could have picked out a good Isaki, the biggest fishes of the year, this year."
"Big fishing !! Isaki !! Ooohoooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo! "
import numpy as np
from fractions import Fraction
# http://tpcg.io/5xvZhU
def seqNp(N = 10,K = 5,p = 0.5):
if N == K: return p**K
q = 1-p
a = [0]*(N+1)
for i in range(1,K+1):
a[i] = q/(p**(i))
for i in range(K,N):
a[i+1] = 0
for j in range(0,K):
a[i+1] = a[i+1]+a[i-j]
a[i+1] = q/p*a[i+1]
P0=[0]*(N+1)
for i in range(1,N+1):
P0[i] = a[i]*p**i
del P0[0]
MP = np.zeros([K,N])
MP[0] = P0
MP[1][0] = p
for i in range(K-3,K):
MP[i][0] = 0
for k in range(1,K):
for i in range(0,N-1):
MP[k][i+1] = p*MP[k-1][i]
re = 1-np.sum(MP,axis=0)
print(Fraction(re[N-1]))
print(re[N-1])
from fractions import Fraction
# http://tpcg.io/5xvZhU
def seqNp(N = 10,K = 5,p = 0.5):
if N == K: return p**K
q = 1-p
a = [0]*(N+1)
for i in range(1,K+1):
a[i] = q/(p**(i))
for i in range(K,N):
a[i+1] = 0
for j in range(0,K):
a[i+1] = a[i+1]+a[i-j]
a[i+1] = q/p*a[i+1]
P0=[0]*(N+1)
for i in range(1,N+1):
P0[i] = a[i]*p**i
del P0[0]
MP = np.zeros([K,N])
MP[0] = P0
MP[1][0] = p
for i in range(K-3,K):
MP[i][0] = 0
for k in range(1,K):
for i in range(0,N-1):
MP[k][i+1] = p*MP[k-1][i]
re = 1-np.sum(MP,axis=0)
print(Fraction(re[N-1]))
print(re[N-1])
RからPythonへの移植がようやく終わった。
確率が分数で表示されるようになった。
配列はRは１からPythonは０から始まるのでその調整に手間取った。
http://tpcg.io/5xvZhU
確率が分数で表示されるようになった。
配列はRは１からPythonは０から始まるのでその調整に手間取った。
http://tpcg.io/5xvZhU
"""
Pk(n) (k=0,1,2,3,4)を途中、5連続して表が出ていなくて
最後のk回は連続して表が出ている確率とする。
P0(1)=P1(1)=1/2、P2(1)=P3(1)=P4(1)=0
Pk(n+1)=1/2*P(k-1)(n)
P0(n+1)=1/2*{P0(n)+P1(n)+P2(n)+P3(n)+P4(n)}
=1/2*{P0(n)+1/2*P0(n-1)+1/4*P0(n-2)+1/8*P0(n-3)+1/16*P0(n-4)}
P0(n)=a(n)/2^nとおいて
a(n+1)/2^(n+1)=1/2^(n+1){a(n)+a(n-1)+a(n-2)+a(n-3)+a(n-4)}
a(n+1)=a(n)+a(n-1)+a(n-2)+a(n-3)+a(n-4)
"""
Pk(n) (k=0,1,2,3,4)を途中、5連続して表が出ていなくて
最後のk回は連続して表が出ている確率とする。
P0(1)=P1(1)=1/2、P2(1)=P3(1)=P4(1)=0
Pk(n+1)=1/2*P(k-1)(n)
P0(n+1)=1/2*{P0(n)+P1(n)+P2(n)+P3(n)+P4(n)}
=1/2*{P0(n)+1/2*P0(n-1)+1/4*P0(n-2)+1/8*P0(n-3)+1/16*P0(n-4)}
P0(n)=a(n)/2^nとおいて
a(n+1)/2^(n+1)=1/2^(n+1){a(n)+a(n-1)+a(n-2)+a(n-3)+a(n-4)}
a(n+1)=a(n)+a(n-1)+a(n-2)+a(n-3)+a(n-4)
"""
We hold these truths to be self-evident, that all "uraguchi" are created retards,
That they are endowed by their creator with certain unalienable traits, that among these are sloth, mythomania, and the pursuit of imbecility.
That to rectify these traits, Bottom Medical Schools (BMS) are instituted for retards, deriving their just powers from what has been referred as the arbitrary donation of the parents of the rectified,
That whenever any form of the retards becomes destructive of rectification,
it is the right of the BMS to suspend or expel them, and to impose additional tuition laying its foundation on such principles and organizing its powers in such form, as to them shall seem most likely to effect the profit of BMS .
That they are endowed by their creator with certain unalienable traits, that among these are sloth, mythomania, and the pursuit of imbecility.
That to rectify these traits, Bottom Medical Schools (BMS) are instituted for retards, deriving their just powers from what has been referred as the arbitrary donation of the parents of the rectified,
That whenever any form of the retards becomes destructive of rectification,
it is the right of the BMS to suspend or expel them, and to impose additional tuition laying its foundation on such principles and organizing its powers in such form, as to them shall seem most likely to effect the profit of BMS .
# 全体N個中当たりS個、1個ずつ籤を引いて当たったらやめる.
# r個めが初めて当たりであったときSの信頼区間を推定するシミュレーション。
atari <- function(N,r,k=1e3){ # k: simlation times
f <- function(S,n=N){which.max(sample(c(rep(1,S),rep(0,n-S))))}
vf=Vectorize(f)
sim=replicate(k,vf(1:(N-r)))
s=which(sim==r)%%(N-r)
s[which(s==0)]=N-r
hist(s,freq=T,col='skyblue')
print(quantile(s,c(.025,.05,.50,.95,.975)))
print(HDInterval::hdi(s))
}
atari(100,3)
# r個めが初めて当たりであったときSの信頼区間を推定するシミュレーション。
atari <- function(N,r,k=1e3){ # k: simlation times
f <- function(S,n=N){which.max(sample(c(rep(1,S),rep(0,n-S))))}
vf=Vectorize(f)
sim=replicate(k,vf(1:(N-r)))
s=which(sim==r)%%(N-r)
s[which(s==0)]=N-r
hist(s,freq=T,col='skyblue')
print(quantile(s,c(.025,.05,.50,.95,.975)))
print(HDInterval::hdi(s))
}
atari(100,3)
pdf2hdi <- function(pdf,xMIN=0,xMAX=1,cred=0.95){
nxx=1001
xx=seq(xMIN,xMAX,length=nxx)
xx=xx[-nxx]
xx=xx[-1]
xmin=xx[1]
xmax=xx[nxx-2]
AUC=integrate(pdf,xmin,xmax)$value
PDF=function(x)pdf(x)/AUC
cdf <- function(x) integrate(PDF,xmin,x)$value
ICDF <- function(x) uniroot(function(y) cdf(y)-x,c(xmin,xmax))$root
hdi=HDInterval::hdi(ICDF,credMass=cred)
print(c(hdi[1],hdi[2]),digits=5)
invisible(ICDF)
}
# N個のクジでr個めで初めてあたった時のN個内の当たり数の推測
Atari <- function(N,r){
pmf <- function(x) ifelse(x>N-r+1,0,(1-x/N)^(r-1)*x/N) # dnbinom(r-1,1,x/N) ; dgeom(r-1,x/N)
# curve((1-x/N)^(r-1)*x/N,0,N)
AUC=integrate(pmf,0,N)$value
pdf <- function(x) pmf(x)/AUC
mode=optimise(pdf,c(0,N),maximum=TRUE)$maximum
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,N)$value
cdf <- function(x) integrate(pdf,0,x)$value
median=uniroot(function(x)cdf(x)-0.5,c(0,N))$root
print(c(mode=mode,median=median,mean=mean))
pdf2hdi(pdf,0,N,cred=0.95)
}
Atari(100,3)
Atari(100,30)
nxx=1001
xx=seq(xMIN,xMAX,length=nxx)
xx=xx[-nxx]
xx=xx[-1]
xmin=xx[1]
xmax=xx[nxx-2]
AUC=integrate(pdf,xmin,xmax)$value
PDF=function(x)pdf(x)/AUC
cdf <- function(x) integrate(PDF,xmin,x)$value
ICDF <- function(x) uniroot(function(y) cdf(y)-x,c(xmin,xmax))$root
hdi=HDInterval::hdi(ICDF,credMass=cred)
print(c(hdi[1],hdi[2]),digits=5)
invisible(ICDF)
}
# N個のクジでr個めで初めてあたった時のN個内の当たり数の推測
Atari <- function(N,r){
pmf <- function(x) ifelse(x>N-r+1,0,(1-x/N)^(r-1)*x/N) # dnbinom(r-1,1,x/N) ; dgeom(r-1,x/N)
# curve((1-x/N)^(r-1)*x/N,0,N)
AUC=integrate(pmf,0,N)$value
pdf <- function(x) pmf(x)/AUC
mode=optimise(pdf,c(0,N),maximum=TRUE)$maximum
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,N)$value
cdf <- function(x) integrate(pdf,0,x)$value
median=uniroot(function(x)cdf(x)-0.5,c(0,N))$root
print(c(mode=mode,median=median,mean=mean))
pdf2hdi(pdf,0,N,cred=0.95)
}
Atari(100,3)
Atari(100,30)
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
次の課題はこれだな。
コインを100回投げて表が連続した最大数が10であったとき
このコインの表がでる確率の95%信頼区間はいくらか？
コインを100回投げて表が連続した最大数が10であったとき
このコインの表がでる確率の95%信頼区間はいくらか？
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
>>84
解析解は難しいけど、ニュートンラフソン法で数値解ならだせるな。
seq2pCI <- function(N,K){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
curve(vp(x),bty='l') ; abline(h=0.05,lty=3)
lwr=uniroot(function(x,u0=0.05) vp(x)-u0,c(0.01,0.7))$root
upr=uniroot(function(x,u0=0.05) vp(x)-u0,c(0.7,0.99))$root
c(lower=lwr,upper=upr)
}
seq2pCI(100,10)
> seq2pCI(100,10)
lower upper
0.5585921 0.8113441
英文コピペで荒らしているド底辺シリツ医大の裏口馬鹿には検算すらできんないだろうな。
解析解は難しいけど、ニュートンラフソン法で数値解ならだせるな。
seq2pCI <- function(N,K){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
curve(vp(x),bty='l') ; abline(h=0.05,lty=3)
lwr=uniroot(function(x,u0=0.05) vp(x)-u0,c(0.01,0.7))$root
upr=uniroot(function(x,u0=0.05) vp(x)-u0,c(0.7,0.99))$root
c(lower=lwr,upper=upr)
}
seq2pCI(100,10)
> seq2pCI(100,10)
lower upper
0.5585921 0.8113441
英文コピペで荒らしているド底辺シリツ医大の裏口馬鹿には検算すらできんないだろうな。
>>86
呼び出す関数として、これが必要
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
ここに上げておいた。
http://tpcg.io/kuNvWl
呼び出す関数として、これが必要
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
ここに上げておいた。
http://tpcg.io/kuNvWl
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
恵方巻き
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
>>86
optimizeを使ってurirootの区間を自動設定に改善。
seq2pCI <- function(N,K,alpha=0.05){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
curve(vp(x),lwd=2,bty='l') ; abline(h=0.05,lty=3)
peak=optimize(vp,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
lwr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(0.01,peak))$root
upr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(peak,0.99))$root
c(lower=lwr,upper=upr)
}
optimizeを使ってurirootの区間を自動設定に改善。
seq2pCI <- function(N,K,alpha=0.05){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
curve(vp(x),lwd=2,bty='l') ; abline(h=0.05,lty=3)
peak=optimize(vp,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
lwr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(0.01,peak))$root
upr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(peak,0.99))$root
c(lower=lwr,upper=upr)
}
aiueo700
最大連続数を増やしてグラフ化
seq2pCI <- function(N,K,alpha=0.05,Print=T){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
if(Print){curve(vp(x),lwd=2,bty='l',xlab='Pr[head]',ylab=paste('Pr[max',K,'-head repetition]'))
abline(h=alpha,lty=3)}
peak=optimize(vp,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
mean=integrate(function(x)x*vp(x),0,1)$value/integrate(function(x)vp(x),0,1)$value
lwr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(0.01,peak))$root
upr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(peak,0.99))$root
c(lower=lwr,mean=mean,mode=peak,upper=upr)
}
seq2pCI(100,4,0.05,T)
vs=Vectorize(function(K)seq2pCI(N=100,K,alpha=0.05,Print=F))
y=vs(2:23)
head(y)
plot(2:23,y['mean',],bty='l',pch=19)
points(2:23,y['mode',],bty='l')
seq2pCI <- function(N,K,alpha=0.05,Print=T){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
if(Print){curve(vp(x),lwd=2,bty='l',xlab='Pr[head]',ylab=paste('Pr[max',K,'-head repetition]'))
abline(h=alpha,lty=3)}
peak=optimize(vp,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
mean=integrate(function(x)x*vp(x),0,1)$value/integrate(function(x)vp(x),0,1)$value
lwr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(0.01,peak))$root
upr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(peak,0.99))$root
c(lower=lwr,mean=mean,mode=peak,upper=upr)
}
seq2pCI(100,4,0.05,T)
vs=Vectorize(function(K)seq2pCI(N=100,K,alpha=0.05,Print=F))
y=vs(2:23)
head(y)
plot(2:23,y['mean',],bty='l',pch=19)
points(2:23,y['mode',],bty='l')
幼稚な事務員
Look to the sky, way up on high
There in the night stars are now right.
Eons have passed: now then at last
Prison walls break, Old Ones awake!
They will return: mankind will learn
New kinds of fear when they are here.
They will reclaim all in their name;
Hopes turn to black when they come back.
Ignorant fools, mankind now rules
Where they ruled then: it's theirs again
Stars brightly burning, boiling and churning
Bode a returning season of doom
Scary scary scary scary solstice
Very very very scary solstice
Up from the sea, from underground
Down from the sky, they're all around
They will return: mankind will learn
New kinds of fear when they are here
There in the night stars are now right.
Eons have passed: now then at last
Prison walls break, Old Ones awake!
They will return: mankind will learn
New kinds of fear when they are here.
They will reclaim all in their name;
Hopes turn to black when they come back.
Ignorant fools, mankind now rules
Where they ruled then: it's theirs again
Stars brightly burning, boiling and churning
Bode a returning season of doom
Scary scary scary scary solstice
Very very very scary solstice
Up from the sea, from underground
Down from the sky, they're all around
They will return: mankind will learn
New kinds of fear when they are here
>>435
確率密度関数が左右対象でないから、
QuontileでなくHDI(Highest Density Interval)での95％信頼区間をpdfからｃｄｆの逆関数を作って算出してみる。
# pdfからcdfの逆関数を作ってHDIを表示
pdf2hdi <- function(pdf,xMIN=0,xMAX=1,cred=0.95){
nxx=1001
xx=seq(xMIN,xMAX,length=nxx)
xx=xx[-nxx]
xx=xx[-1]
xmin=xx[1]
xmax=xx[nxx-2]
AUC=integrate(pdf,xmin,xmax)$value
PDF=function(x)pdf(x)/AUC
cdf <- function(x) integrate(PDF,xmin,x)$value
ICDF <- function(x) uniroot(function(y) cdf(y)-x,c(xmin,xmax))$root
hdi=HDInterval::hdi(ICDF,credMass=cred)
c(hdi[1],hdi[2])
}
確率密度関数が左右対象でないから、
QuontileでなくHDI(Highest Density Interval)での95％信頼区間をpdfからｃｄｆの逆関数を作って算出してみる。
# pdfからcdfの逆関数を作ってHDIを表示
pdf2hdi <- function(pdf,xMIN=0,xMAX=1,cred=0.95){
nxx=1001
xx=seq(xMIN,xMAX,length=nxx)
xx=xx[-nxx]
xx=xx[-1]
xmin=xx[1]
xmax=xx[nxx-2]
AUC=integrate(pdf,xmin,xmax)$value
PDF=function(x)pdf(x)/AUC
cdf <- function(x) integrate(PDF,xmin,x)$value
ICDF <- function(x) uniroot(function(y) cdf(y)-x,c(xmin,xmax))$root
hdi=HDInterval::hdi(ICDF,credMass=cred)
c(hdi[1],hdi[2])
}
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
2つのサブルーチンを定義してから、
# N試行で最大K回連続成功→成功確率ｐの期待値、最頻値と95%HDI
# max K out of N-trial to probability & CI
mKoN2pCI <- function(N=100 , K=4 , conf.level=0.95){
pmf=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
mode=optimize(pmf,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
auc=integrate(pmf,0,1)$value
pdf=function(x) pmf(x)/auc
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,1)$value
curve(pdf(x),lwd=3,bty='l',xlab='Pr[head]',ylab='density')
lu=pdf2hdi(pdf,cred=conf.level)
curve(pdf(x),lu[1],lu[2],type='h',col='lightblue',add=T)
re=c(lu[1],mean=mean,mode=mode,lu[2])
print(re,digits=4)
invisible(re)
}
> mKoN2pCI(100,4)
lower mean mode upper
0.1747676 0.3692810 0.3728936 0.5604309
> seq2pCI(100,4,0.05,T)
lower mean mode upper
0.1662099 0.3692810 0.3728936 0.5685943
当然ながら、HDIの方が信頼区間幅が小さいのがみてとれる。
# N試行で最大K回連続成功→成功確率ｐの期待値、最頻値と95%HDI
# max K out of N-trial to probability & CI
mKoN2pCI <- function(N=100 , K=4 , conf.level=0.95){
pmf=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
mode=optimize(pmf,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
auc=integrate(pmf,0,1)$value
pdf=function(x) pmf(x)/auc
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,1)$value
curve(pdf(x),lwd=3,bty='l',xlab='Pr[head]',ylab='density')
lu=pdf2hdi(pdf,cred=conf.level)
curve(pdf(x),lu[1],lu[2],type='h',col='lightblue',add=T)
re=c(lu[1],mean=mean,mode=mode,lu[2])
print(re,digits=4)
invisible(re)
}
> mKoN2pCI(100,4)
lower mean mode upper
0.1747676 0.3692810 0.3728936 0.5604309
> seq2pCI(100,4,0.05,T)
lower mean mode upper
0.1662099 0.3692810 0.3728936 0.5685943
当然ながら、HDIの方が信頼区間幅が小さいのがみてとれる。
とりあえず>84のプログラムは完成。
９５％クオンタイルでの算出
# N試行で最大K回連続成功→成功確率ｐの期待値、最頻値と95% Quantile
# max K out of N-trial to probability & CIq
mKoN2pCIq <- function(N=100 , K=4 , alpha=0.05){
pmf=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
mode=optimize(pmf,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
auc=integrate(pmf,0,1)$value
pdf=function(x) pmf(x)/auc
curve(pdf(x),bty='l')
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,1)$value
cdf=function(x) MASS::area(pdf,0,x)
vcdf=Vectorize(cdf)
lwr=uniroot(function(x)vcdf(x)-alpha/2,c(0,mode))$root
upr=uniroot(function(x)vcdf(x)-(1-alpha/2),c(mode,1))$root
c(lower=lwr,mean=mean,mode=mode,upper=upr)
}
> mKoN2pCI(100,4)[c(1,4)]
lower upper
0.1747676 0.5604309
> mKoN2pCIq(100,4)[c(1,4)]
lower upper
0.1748351 0.5605172
あまり、差はないなぁ。
# N試行で最大K回連続成功→成功確率ｐの期待値、最頻値と95% Quantile
# max K out of N-trial to probability & CIq
mKoN2pCIq <- function(N=100 , K=4 , alpha=0.05){
pmf=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
mode=optimize(pmf,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
auc=integrate(pmf,0,1)$value
pdf=function(x) pmf(x)/auc
curve(pdf(x),bty='l')
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,1)$value
cdf=function(x) MASS::area(pdf,0,x)
vcdf=Vectorize(cdf)
lwr=uniroot(function(x)vcdf(x)-alpha/2,c(0,mode))$root
upr=uniroot(function(x)vcdf(x)-(1-alpha/2),c(mode,1))$root
c(lower=lwr,mean=mean,mode=mode,upper=upr)
}
> mKoN2pCI(100,4)[c(1,4)]
lower upper
0.1747676 0.5604309
> mKoN2pCIq(100,4)[c(1,4)]
lower upper
0.1748351 0.5605172
あまり、差はないなぁ。
# pdfからcdfの逆関数を作ってhdiを表示させて逆関数を返す
# 両端での演算を回避 ∫[0,1]は∫[1/nxxx,1-1/nxx]で計算
pdf2hdi <- function(pdf,xMIN=0,xMAX=1,cred=0.95,Print=TRUE,nxx=1001){
xx=seq(xMIN,xMAX,length=nxx)
xx=xx[-nxx]
xx=xx[-1]
xmin=xx[1]
xmax=xx[nxx-2]
AUC=integrate(pdf,xmin,xmax)$value
PDF=function(x)pdf(x)/AUC
cdf <- function(x) integrate(PDF,xmin,x)$value
ICDF <- function(x) uniroot(function(y) cdf(y)-x,c(xmin,xmax))$root
hdi=HDInterval::hdi(ICDF,credMass=cred)
print(c(hdi[1],hdi[2]),digits=5)
if(Print){
par(mfrow=c(3,1))
plot(xx,sapply(xx,PDF),main='pdf',type='h',xlab='x',ylab='Density',col='lightgreen')
legend('top',bty='n',legend=paste('HDI:',round(hdi,3)))
plot(xx,sapply(xx,cdf),main='cdf',type='h',xlab='x',ylab='Probability',col='lightblue')
pp=seq(0,1,length=nxx)
pp=pp[-nxx]
pp=pp[-1]
plot(pp,sapply(pp,ICDF),type='l',xlab='p',ylab='x',main='ICDF')
par(mfrow=c(1,1))
}
invisible(ICDF)
}
確率密度関数を正弦波とか円周にしても計算できるはず。
# 両端での演算を回避 ∫[0,1]は∫[1/nxxx,1-1/nxx]で計算
pdf2hdi <- function(pdf,xMIN=0,xMAX=1,cred=0.95,Print=TRUE,nxx=1001){
xx=seq(xMIN,xMAX,length=nxx)
xx=xx[-nxx]
xx=xx[-1]
xmin=xx[1]
xmax=xx[nxx-2]
AUC=integrate(pdf,xmin,xmax)$value
PDF=function(x)pdf(x)/AUC
cdf <- function(x) integrate(PDF,xmin,x)$value
ICDF <- function(x) uniroot(function(y) cdf(y)-x,c(xmin,xmax))$root
hdi=HDInterval::hdi(ICDF,credMass=cred)
print(c(hdi[1],hdi[2]),digits=5)
if(Print){
par(mfrow=c(3,1))
plot(xx,sapply(xx,PDF),main='pdf',type='h',xlab='x',ylab='Density',col='lightgreen')
legend('top',bty='n',legend=paste('HDI:',round(hdi,3)))
plot(xx,sapply(xx,cdf),main='cdf',type='h',xlab='x',ylab='Probability',col='lightblue')
pp=seq(0,1,length=nxx)
pp=pp[-nxx]
pp=pp[-1]
plot(pp,sapply(pp,ICDF),type='l',xlab='p',ylab='x',main='ICDF')
par(mfrow=c(1,1))
}
invisible(ICDF)
}
確率密度関数を正弦波とか円周にしても計算できるはず。
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
ド底辺シリツ裏口調査団が100人を順次調査した。
裏口判明人数をそのまま公表はヤバすぎる結果であったため、
連続して裏口がみつかった最大数は4人であったとだけ公表した。
公表結果が正しいとして裏口入学人数の期待値、最頻値、及び95%信頼区間を述べよ。
期待値37人、最頻値37人 95%信頼区間17人〜56人
> mKoN2pCI(100,4) # one minute plz
lower mean mode upper
0.1747676 0.3692810 0.3728936 0.5604309
> (mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,1)$value)
[1] 0.369281
> (var=integrate(function(x)(x-mean)^2*pdf(x),0,1)$value)
[1] 0.009878284
> (sd=sqrt(var))
[1] 0.09938955
正規分布で十分近似
> c(lower=qnorm(0.025,mean,sd),upper=qnorm(0.975,mean,sd))
lower upper
0.1744810 0.5640809
与えられた数字は１００と４だけなんだよなぁ。
まあ、連続最大数という条件があるから計算できたのだが。
4と100から、平均値と標準偏差がもっと簡単に導出できれば正規分布近似計算できるのだが
まあ、プログラムが組めたから正規分布近似計算する必要はないな。
裏口判明人数をそのまま公表はヤバすぎる結果であったため、
連続して裏口がみつかった最大数は4人であったとだけ公表した。
公表結果が正しいとして裏口入学人数の期待値、最頻値、及び95%信頼区間を述べよ。
期待値37人、最頻値37人 95%信頼区間17人〜56人
> mKoN2pCI(100,4) # one minute plz
lower mean mode upper
0.1747676 0.3692810 0.3728936 0.5604309
> (mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,1)$value)
[1] 0.369281
> (var=integrate(function(x)(x-mean)^2*pdf(x),0,1)$value)
[1] 0.009878284
> (sd=sqrt(var))
[1] 0.09938955
正規分布で十分近似
> c(lower=qnorm(0.025,mean,sd),upper=qnorm(0.975,mean,sd))
lower upper
0.1744810 0.5640809
与えられた数字は１００と４だけなんだよなぁ。
まあ、連続最大数という条件があるから計算できたのだが。
4と100から、平均値と標準偏差がもっと簡単に導出できれば正規分布近似計算できるのだが
まあ、プログラムが組めたから正規分布近似計算する必要はないな。
>>102
原文はこれな。
私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、慶応以外の私立医は特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８−９割は私立卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。
原文はこれな。
私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、慶応以外の私立医は特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８−９割は私立卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。
作 牧村みき
開脚率の期待値を計算してみた。
ゆるゆる女子大生の開脚率期待値：ｒ人目で初めて開脚
r=3
Ex.yuru <- function(r){
integrate(function(x)x*(1-x)^(r-1)*x,0,1)$value/integrate(function(x)(1-x)^(r-1)*x,0,1)$value
}
Ex.yuru(r)
2/(r+2)
がばがば女子大生の開脚率期待値：N人中ｚ人開脚
N=9
z=3
Ex.gaba <- function(N,z){
integrate(function(x) x*choose(N,z)*x^z*(1-x)^(N-z),0,1)$value/integrate(function(x)choose(N,z)*x^z*(1-x)^(N-z),0,1)$value
}
Ex.gaba(9,3)
(z+1)/(N+2)
ゆるゆる女子大生の開脚率期待値：ｒ人目で初めて開脚
r=3
Ex.yuru <- function(r){
integrate(function(x)x*(1-x)^(r-1)*x,0,1)$value/integrate(function(x)(1-x)^(r-1)*x,0,1)$value
}
Ex.yuru(r)
2/(r+2)
がばがば女子大生の開脚率期待値：N人中ｚ人開脚
N=9
z=3
Ex.gaba <- function(N,z){
integrate(function(x) x*choose(N,z)*x^z*(1-x)^(N-z),0,1)$value/integrate(function(x)choose(N,z)*x^z*(1-x)^(N-z),0,1)$value
}
Ex.gaba(9,3)
(z+1)/(N+2)
n=60:100
pmf=choose(60-1,5-1)/choose(n,5) #Pr(max=60|n)
pdf=pmf/sum (pmf)
sum( n*pdf) #E(n)
plot(n,cumsum(pdf))
abline(h=0.95,lty=3)
plot(n,cumsum(pdf),xlim=c(75,100),ylim=c(0.75,1),type='h')
abline(h=c(0.80,0.90,0.95),lty=3)
累積質量関数をグラフにすると
pmf=choose(60-1,5-1)/choose(n,5) #Pr(max=60|n)
pdf=pmf/sum (pmf)
sum( n*pdf) #E(n)
plot(n,cumsum(pdf))
abline(h=0.95,lty=3)
plot(n,cumsum(pdf),xlim=c(75,100),ylim=c(0.75,1),type='h')
abline(h=c(0.80,0.90,0.95),lty=3)
累積質量関数をグラフにすると
ＮＮＮ臨時放送
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
東京医大、本来合格者入学許可へ 今年の受験生５０人
2018年10月25日 02時06分
東京医科大＝８月、東京都新宿区
東京医科大が今年の入試で本来合格ラインを上回っていたのに、不正の影響で不合格となった受験生５０人に対し、来年４月の入学を認める方針を固めたことが２４日、関係者への取材で分かった。
昨年の本来合格者１９人については、難しいとの意見が出ているもようだ。東京医大は５０人のうち入学希望が多数に上った場合は、来年の一般入試の募集人員減も検討。
https://www.nishinippon.co.jp/sp/nnp/national/article/460101/
https://www.tokyo-med.ac.jp/med/enrollment.htmlによると
学年 第1学年 第2学年
在学者数 133 113
昨年入学者の留年者や退学者が０として、
大学が公式認定した裏口入学者が少なくとも今年は１３３人中５０人、昨年が１１３人中１９人ということになる。
裏口入学率の期待値、最頻値、およびその９５％信頼区間を求めよ。
2018年10月25日 02時06分
東京医科大＝８月、東京都新宿区
東京医科大が今年の入試で本来合格ラインを上回っていたのに、不正の影響で不合格となった受験生５０人に対し、来年４月の入学を認める方針を固めたことが２４日、関係者への取材で分かった。
昨年の本来合格者１９人については、難しいとの意見が出ているもようだ。東京医大は５０人のうち入学希望が多数に上った場合は、来年の一般入試の募集人員減も検討。
https://www.nishinippon.co.jp/sp/nnp/national/article/460101/
https://www.tokyo-med.ac.jp/med/enrollment.htmlによると
学年 第1学年 第2学年
在学者数 133 113
昨年入学者の留年者や退学者が０として、
大学が公式認定した裏口入学者が少なくとも今年は１３３人中５０人、昨年が１１３人中１９人ということになる。
裏口入学率の期待値、最頻値、およびその９５％信頼区間を求めよ。
>>111
これで求めた確率分布を事前分布として
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.1822 0.2624 0.2813 0.2821 0.3013 0.4312
library(rjags)
y=c(50,19)
N=c(133,113)
Ntotal=length(y)
a=0.5
b=0.5
dataList=list(y=y,N=N,Ntotal=Ntotal,a=a,b=b)
# JAGS model
modelString ="
model{
for(i in 1:Ntotal){
y[i] ~ dbin(theta,N[i])
}
theta ~ dbeta(a,b)
}
"
writeLines(modelString,'TEMPmodel.txt')
jagsModel=jags.model('TEMPmodel.txt',data=dataList)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,var=c('theta'),n.iter=20000,na.rm=TRUE)
summary(codaSamples)
js=as.vector(as.matrix(codaSamples))
x11() ; BEST::plotPost(js,xlab="裏口確率")
x11() ; BEST::plotPost(js,showMode = TRUE,xlab="裏口確率")
この問題をやってみよう。
ド底辺シリツ裏口調査団が100人を順次調査した。
裏口判明人数をそのまま公表はヤバすぎる結果であったため、
連続して裏口がみつかった最大数は4人であったとだけ公表した。
公表結果が正しいとして裏口入学人数の期待値、最頻値、及び95%信頼区間を述べよ。
これで求めた確率分布を事前分布として
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.1822 0.2624 0.2813 0.2821 0.3013 0.4312
library(rjags)
y=c(50,19)
N=c(133,113)
Ntotal=length(y)
a=0.5
b=0.5
dataList=list(y=y,N=N,Ntotal=Ntotal,a=a,b=b)
# JAGS model
modelString ="
model{
for(i in 1:Ntotal){
y[i] ~ dbin(theta,N[i])
}
theta ~ dbeta(a,b)
}
"
writeLines(modelString,'TEMPmodel.txt')
jagsModel=jags.model('TEMPmodel.txt',data=dataList)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,var=c('theta'),n.iter=20000,na.rm=TRUE)
summary(codaSamples)
js=as.vector(as.matrix(codaSamples))
x11() ; BEST::plotPost(js,xlab="裏口確率")
x11() ; BEST::plotPost(js,showMode = TRUE,xlab="裏口確率")
この問題をやってみよう。
ド底辺シリツ裏口調査団が100人を順次調査した。
裏口判明人数をそのまま公表はヤバすぎる結果であったため、
連続して裏口がみつかった最大数は4人であったとだけ公表した。
公表結果が正しいとして裏口入学人数の期待値、最頻値、及び95%信頼区間を述べよ。
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(p==0) return(0)
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
head(MP);tail(MP)
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
seqNpJ <- function(N,K,p) seqNp(N,K,p) - seqNp(N,K+1,p)
if(p==0) return(0)
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
head(MP);tail(MP)
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}
seqNpJ <- function(N,K,p) seqNp(N,K,p) - seqNp(N,K+1,p)
HDIofGrid = function( probMassVec , credMass=0.95 ) { # by Kruschke
sortedProbMass = sort( probMassVec , decreasing=TRUE )
HDIheightIdx = min( which( cumsum( sortedProbMass ) >= credMass ) )
HDIheight = sortedProbMass[ HDIheightIdx ]
HDImass = sum( probMassVec[ probMassVec >= HDIheight ] )
return( list( indices = which( probMassVec >= HDIheight ) ,
mass = HDImass , height = HDIheight ) )
}
sortedProbMass = sort( probMassVec , decreasing=TRUE )
HDIheightIdx = min( which( cumsum( sortedProbMass ) >= credMass ) )
HDIheight = sortedProbMass[ HDIheightIdx ]
HDImass = sum( probMassVec[ probMassVec >= HDIheight ] )
return( list( indices = which( probMassVec >= HDIheight ) ,
mass = HDImass , height = HDIheight ) )
}
pp=js
vsJ=Vectorize(function(p) seqNpJ(N=100,K=4,p))
y=vsJ(pp)
summary(y);quantile(y,prob=c(.025,.975))
plot(pp,y,col='navy',bty='l')
pp[which.max(y)]
max(y,na.rm=T)
HDInterval::hdi(y)
BEST::plotPost(y,xlab="裏口確率",col='pink')
BEST::plotPost(y,showMode = TRUE,xlab="裏口確率",col='pink')
vsJ=Vectorize(function(p) seqNpJ(N=100,K=4,p))
y=vsJ(pp)
summary(y);quantile(y,prob=c(.025,.975))
plot(pp,y,col='navy',bty='l')
pp[which.max(y)]
max(y,na.rm=T)
HDInterval::hdi(y)
BEST::plotPost(y,xlab="裏口確率",col='pink')
BEST::plotPost(y,showMode = TRUE,xlab="裏口確率",col='pink')
>>115
> summary(y);quantile(y,prob=c(.025,.975))
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.06935 0.20684 0.24441 0.24325 0.28129 0.35319
2.5% 97.5%
0.1403402 0.3369101
> HDInterval::hdi(y)
lower upper
0.1477413 0.3422359
という結果になる。
＞大学が公式認定した裏口入学者が少なくとも今年は１３３人中５０人、昨年が１１３人中１９人ということになる
これをχ二乗検定やフィッシャーテストすると
> prop.test(c(50,19),c(133,113))$p.value
[1] 0.0005145557
> Fisher.test(c(50,19),c(133,113))$p.value
[1] 0.0003432805
で今年と去年で裏口率が有意に異なることになるのだが、裏口入学者を除籍処分しないようなシリツ医大の発表は盲信できないね。
> summary(y);quantile(y,prob=c(.025,.975))
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.06935 0.20684 0.24441 0.24325 0.28129 0.35319
2.5% 97.5%
0.1403402 0.3369101
> HDInterval::hdi(y)
lower upper
0.1477413 0.3422359
という結果になる。
＞大学が公式認定した裏口入学者が少なくとも今年は１３３人中５０人、昨年が１１３人中１９人ということになる
これをχ二乗検定やフィッシャーテストすると
> prop.test(c(50,19),c(133,113))$p.value
[1] 0.0005145557
> Fisher.test(c(50,19),c(133,113))$p.value
[1] 0.0003432805
で今年と去年で裏口率が有意に異なることになるのだが、裏口入学者を除籍処分しないようなシリツ医大の発表は盲信できないね。
あるタクシー会社のタクシーには１から通し番号がふられている。
タクシー会社の規模から保有タクシー台数は１００台以下とわかっている。
この会社のタクシーを５台みかけた。最大の番号が６０であった。
この会社の保有するタクシー台数の期待値を分数で答えよ
数値は同じで問題をアレンジ。
あるど底辺シリツ医大の裏口入学者には背中に１から通し番号がふられている。
一学年の定員は１００人である。
裏口入学５人の番号のうち最大の番号が６０であった。
この学年の裏口入学者数の期待値を分数で答えよ。
小数だと71.48850431950537
タクシー会社の規模から保有タクシー台数は１００台以下とわかっている。
この会社のタクシーを５台みかけた。最大の番号が６０であった。
この会社の保有するタクシー台数の期待値を分数で答えよ
数値は同じで問題をアレンジ。
あるど底辺シリツ医大の裏口入学者には背中に１から通し番号がふられている。
一学年の定員は１００人である。
裏口入学５人の番号のうち最大の番号が６０であった。
この学年の裏口入学者数の期待値を分数で答えよ。
小数だと71.48850431950537
import math
import numpy as np
from fractions import Fraction
def choose(n, r):
return math.factorial(n) // (math.factorial(n - r) * math.factorial(r))
found_car = 5
max_number = 60
max_car = 100
n = range(max_car - max_number + 1)
pmf=[0]*len(n)
max_case = choose(max_number-1,found_car-1)
for i in n:
pmf[i] = max_case / choose(i+max_number,found_car)
pdf=[0]*len(n)
for i in n:
pdf[i] = pmf[i]/sum(pmf)
prob=[0]*len(n)
for i in n:
prob[i] = (max_number+i)*pdf[i]
result=sum(prob)
print (Fraction(result))
print (result)
import numpy as np
from fractions import Fraction
def choose(n, r):
return math.factorial(n) // (math.factorial(n - r) * math.factorial(r))
found_car = 5
max_number = 60
max_car = 100
n = range(max_car - max_number + 1)
pmf=[0]*len(n)
max_case = choose(max_number-1,found_car-1)
for i in n:
pmf[i] = max_case / choose(i+max_number,found_car)
pdf=[0]*len(n)
for i in n:
pdf[i] = pmf[i]/sum(pmf)
prob=[0]*len(n)
for i in n:
prob[i] = (max_number+i)*pdf[i]
result=sum(prob)
print (Fraction(result))
print (result)
Rだと
found_car = 5
max_number = 60
max_car = 100
n=max_number:max_car
pmf=choose(max_number-1,found_car-1)/choose(n,found_car) # Pr(max=60|n)
pdf=pmf/sum (pmf)
sum(n*pdf) #E(n)
で済むが 分数では算出できず
found_car = 5
max_number = 60
max_car = 100
n=max_number:max_car
pmf=choose(max_number-1,found_car-1)/choose(n,found_car) # Pr(max=60|n)
pdf=pmf/sum (pmf)
sum(n*pdf) #E(n)
で済むが 分数では算出できず
95%信頼区間も１行追加ですむ。
> n=60:100
> pmf=choose(60-1,5-1)/choose(n,5)
> sum(n*pmf)/sum (pmf)
[1] 71.4885
> n[which(cumsum(pmf/sum(pmf))>0.95)]
[1] 93 94 95 96 97 98 99 100
> n=60:100
> pmf=choose(60-1,5-1)/choose(n,5)
> sum(n*pmf)/sum (pmf)
[1] 71.4885
> n[which(cumsum(pmf/sum(pmf))>0.95)]
[1] 93 94 95 96 97 98 99 100
> n=60:100
> pmf=choose(60-1,5-1)/choose(n,5)
> sum(n*pmf)/sum (pmf)
[1] 71.4885
> min(n[which(cumsum(pmf/sum(pmf))>0.95)])
[1] 93
> pmf=choose(60-1,5-1)/choose(n,5)
> sum(n*pmf)/sum (pmf)
[1] 71.4885
> min(n[which(cumsum(pmf/sum(pmf))>0.95)])
[1] 93
いあいあ ふんぐるい むぐるうなふ くとぅるう るるいえ うがふなぐる ふたぐん
# Pythonに移植
import math
import numpy as np
from fractions import Fraction
def choose(n, r):
return math.factorial(n) // (math.factorial(n - r) * math.factorial(r))
found_car = 5
max_number = 60
max_car = 100
n = range(max_car - max_number + 1)
pmf=[0]*len(n)
max_case = choose(max_number-1,found_car-1)
for i in n:
pmf[i] = max_case / choose(i+max_number,found_car)
pdf=[0]*len(n)
for i in n:
pdf[i] = pmf[i]/sum(pmf)
prob=[0]*len(n)
for i in n:
prob[i] = (max_number+i)*pdf[i]
result=sum(prob)
print (Fraction(result))
print (result)
cdf = np.cumsum(pdf)
print (max_number + np.min(np.where(cdf>0.95)))
import math
import numpy as np
from fractions import Fraction
def choose(n, r):
return math.factorial(n) // (math.factorial(n - r) * math.factorial(r))
found_car = 5
max_number = 60
max_car = 100
n = range(max_car - max_number + 1)
pmf=[0]*len(n)
max_case = choose(max_number-1,found_car-1)
for i in n:
pmf[i] = max_case / choose(i+max_number,found_car)
pdf=[0]*len(n)
for i in n:
pdf[i] = pmf[i]/sum(pmf)
prob=[0]*len(n)
for i in n:
prob[i] = (max_number+i)*pdf[i]
result=sum(prob)
print (Fraction(result))
print (result)
cdf = np.cumsum(pdf)
print (max_number + np.min(np.where(cdf>0.95)))
5030556272103101/70368744177664
71.48850431950537
93
結果は、同じだが分数計算が他の人の結果との照合に便利
71.48850431950537
93
結果は、同じだが分数計算が他の人の結果との照合に便利
エコエコアザラク エコエコザメラク
地獄のキュエーン
地獄のキュエーン
算数の問題です
円周率をサンスクリット語で暗唱せよ
円周率をサンスクリット語で暗唱せよ
コインを１０００万回投げた。連続して表がでる確率が最も高いのは何回連続するときか？
最大値をとるときの確率は
4456779119136417/18014398509481984
= 0.2474009396866937
となったがあっているか？
数字を０と１を書いて数を数えて割り算するだけ。
3010300桁の数の集計する単純作業だから、おまえにもできるだろ？
最大値をとるときの確率は
4456779119136417/18014398509481984
= 0.2474009396866937
となったがあっているか？
数字を０と１を書いて数を数えて割り算するだけ。
3010300桁の数の集計する単純作業だから、おまえにもできるだろ？
>>127
3010300桁の数はここにアップロードしてやったから早めにダウンロードして照合の桁数を間違えないようにしろよ。
9049で始まり、最後は9376で終わる数字。
http://fast-uploader.com/file/7097473535472/
3010300桁の数はここにアップロードしてやったから早めにダウンロードして照合の桁数を間違えないようにしろよ。
9049で始まり、最後は9376で終わる数字。
http://fast-uploader.com/file/7097473535472/
いやー、昨日のセカンドはやられました。はめられました。
第一ロッター・・・・・小カタメ少なめ 第二ロッター・・・・・小カタメ
第三ロッター・・・・・小カタメ麺半分 第四ロッター(俺)・・・大
見事デスロットです。今思うと前の三人、確信犯だったと思う。
知り合い同士みたいだったし(てかよく見る奴らｗ)、第三ロッターのメガネが俺の食券見た後、前二人とひそひそ喋ってた。
『あいつ、ロット乱しにして恥かかしてやらない？ｗ』こんな会話してたんだろうな・・・
いつも大を相手にしてる俺に嫉妬してんだろうな。。陰険なやり方だよ。正々堂々と二郎で勝負しろよ。
第一ロッター・・・・・小カタメ少なめ 第二ロッター・・・・・小カタメ
第三ロッター・・・・・小カタメ麺半分 第四ロッター(俺)・・・大
見事デスロットです。今思うと前の三人、確信犯だったと思う。
知り合い同士みたいだったし(てかよく見る奴らｗ)、第三ロッターのメガネが俺の食券見た後、前二人とひそひそ喋ってた。
『あいつ、ロット乱しにして恥かかしてやらない？ｗ』こんな会話してたんだろうな・・・
いつも大を相手にしてる俺に嫉妬してんだろうな。。陰険なやり方だよ。正々堂々と二郎で勝負しろよ。
★★【盗聴盗撮犯罪者・井口千明（東京都葛飾区青戸6−23−17）の激白】★★
☆食糞ソムリエ・高添沼田の親父☆ ＆☆変態メス豚家畜・清水婆婆☆の超変態不倫バカップル
東京都葛飾区青戸6−26−6 東京都葛飾区青戸6−23−19
盗聴盗撮つきまとい嫌がらせ犯罪者／食糞ソムリエ・高添沼田の親父の愛人変態メス豚家畜清水婆婆（青戸6−23−19）の
五十路後半強制脱糞
⊂⌒ヽ γ⌒⊃
＼ ＼ 彡 ⌒ ミ ／ ／
＼ ＼_<(ﾟ)д(ﾟ)>_.／ ／ 食糞ソムリエ・高添沼田の親父どえーす 一家そろって低学歴どえーす 孫も例外なく阿呆どえーす
＼ ＼_∩_／ ／ 東京都葛飾区青戸6−26−6に住んどりマッスル
／（ (::)(::) ）＼ 盗聴盗撮つきまとい嫌がらせの犯罪をしておりマッスル
⊂_／ ヽ＿,*､＿ノ ＼_⊃ くれぐれも警察に密告しないでくらはい お願いしまふ
￣][￣￣] [￣￣][￣
￣￣][￣] [￣][￣￣
￣][￣￣] [￣￣][￣
￣￣][￣] [￣][￣￣
￣][￣￣] [￣￣][￣
"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~
☆食糞ソムリエ・高添沼田の親父☆ ＆☆変態メス豚家畜・清水婆婆☆の超変態不倫バカップル
東京都葛飾区青戸6−26−6 東京都葛飾区青戸6−23−19
盗聴盗撮つきまとい嫌がらせ犯罪者／食糞ソムリエ・高添沼田の親父の愛人変態メス豚家畜清水婆婆（青戸6−23−19）の
五十路後半強制脱糞
⊂⌒ヽ γ⌒⊃
＼ ＼ 彡 ⌒ ミ ／ ／
＼ ＼_<(ﾟ)д(ﾟ)>_.／ ／ 食糞ソムリエ・高添沼田の親父どえーす 一家そろって低学歴どえーす 孫も例外なく阿呆どえーす
＼ ＼_∩_／ ／ 東京都葛飾区青戸6−26−6に住んどりマッスル
／（ (::)(::) ）＼ 盗聴盗撮つきまとい嫌がらせの犯罪をしておりマッスル
⊂_／ ヽ＿,*､＿ノ ＼_⊃ くれぐれも警察に密告しないでくらはい お願いしまふ
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# maximal sequential head probability at 10^8 coin flip
> y
[1] 2.2204460492503131e-16 2.2204460492503131e-16
[3] 8.8817841970012523e-16 1.5543122344752192e-15
[5] 3.5527136788005009e-15 6.8833827526759706e-15
[7] 1.4210854715202004e-14 2.8199664825478976e-14
[9] 5.6843418860808015e-14 1.1346479311669100e-13
[11] 2.2737367544323206e-13 4.5452530628153909e-13
[13] 9.0949470177292824e-13 1.8187673589409314e-12
[15] 3.6379788070917130e-12 7.2757355695785009e-12
[17] 1.4551915228366852e-11 2.9103608412128779e-11
[19] 5.8207660913467407e-11 1.1641509978232989e-10
[21] 6.6493359939245877e-06 2.5720460687386204e-03
[23] 4.8202266324911647e-02 1.7456547460031679e-01
[25] 2.4936031630254019e-01 2.1428293501123058e-01
[27] 1.4106434838399229e-01 8.1018980443629832e-02
[29] 4.3428433624081136e-02 2.2484450838189007e-02
> y
[1] 2.2204460492503131e-16 2.2204460492503131e-16
[3] 8.8817841970012523e-16 1.5543122344752192e-15
[5] 3.5527136788005009e-15 6.8833827526759706e-15
[7] 1.4210854715202004e-14 2.8199664825478976e-14
[9] 5.6843418860808015e-14 1.1346479311669100e-13
[11] 2.2737367544323206e-13 4.5452530628153909e-13
[13] 9.0949470177292824e-13 1.8187673589409314e-12
[15] 3.6379788070917130e-12 7.2757355695785009e-12
[17] 1.4551915228366852e-11 2.9103608412128779e-11
[19] 5.8207660913467407e-11 1.1641509978232989e-10
[21] 6.6493359939245877e-06 2.5720460687386204e-03
[23] 4.8202266324911647e-02 1.7456547460031679e-01
[25] 2.4936031630254019e-01 2.1428293501123058e-01
[27] 1.4106434838399229e-01 8.1018980443629832e-02
[29] 4.3428433624081136e-02 2.2484450838189007e-02
#include <stdio.h>
#include<math.h>
#include<stdlib.h>
#define p 0.5
double flip(int N,double k){
double P[N];
int i;
for(i = 0; i < k-1; i++) {
P[i] = 0;
}
P[(int)k-1] = pow(p,k);
P[(int)k] = pow(p,k) + (1-p)*pow(p,k);
for(i = (int)k; i < N; i++){
P[i+1] = P[i] + (1-P[i-(int)k])*pow(p,(double)(k+1));
}
return P[N];
}
int main(int argc,char *argv[]){
int N = atoi(argv[1]);
double k = atof(argv[2]);
double PN =flip(N,k);
double PNJ = flip(N,k) - flip(N,k+1);
printf("Over %d heads at %d flips : %f\n", (int)k ,N ,PN);
printf("Just %d heads at %d flips : %f\n", (int)k ,N ,PNJ);
return 0;
}
#include<math.h>
#include<stdlib.h>
#define p 0.5
double flip(int N,double k){
double P[N];
int i;
for(i = 0; i < k-1; i++) {
P[i] = 0;
}
P[(int)k-1] = pow(p,k);
P[(int)k] = pow(p,k) + (1-p)*pow(p,k);
for(i = (int)k; i < N; i++){
P[i+1] = P[i] + (1-P[i-(int)k])*pow(p,(double)(k+1));
}
return P[N];
}
int main(int argc,char *argv[]){
int N = atoi(argv[1]);
double k = atof(argv[2]);
double PN =flip(N,k);
double PNJ = flip(N,k) - flip(N,k+1);
printf("Over %d heads at %d flips : %f\n", (int)k ,N ,PN);
printf("Just %d heads at %d flips : %f\n", (int)k ,N ,PNJ);
return 0;
}
gcc coin5.c -o coin5.exe -lm
C:\pleiades\workspace>gcc coin5.c -o coin5.exe -lm
gcc coin5.c -o coin5.exe -lm
C:\pleiades\workspace>coin5 100 5
coin5 100 5
Over 5 heads at 100 flips : 0.813343
Just 5 heads at 100 flips : 0.263523
C:\pleiades\workspace>coin5 1000 10
coin5 1000 10
Over 10 heads at 1000 flips : 0.385751
Just 10 heads at 1000 flips : 0.170128 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b)
C:\pleiades\workspace>gcc coin5.c -o coin5.exe -lm
gcc coin5.c -o coin5.exe -lm
C:\pleiades\workspace>coin5 100 5
coin5 100 5
Over 5 heads at 100 flips : 0.813343
Just 5 heads at 100 flips : 0.263523
C:\pleiades\workspace>coin5 1000 10
coin5 1000 10
Over 10 heads at 1000 flips : 0.385751
Just 10 heads at 1000 flips : 0.170128 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b)
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
臨床問題です
事務員のアスペ指数を計測せよ
事務員のアスペ指数を計測せよ
>>136
前提が間違っているから
Zero Division Errorだね。
宿題まだか？
数を増やした次の問題が控えているぞ。
コインを１億回投げた。連続して表がでる確率が最も高いのは何回連続するときか？
その確率は
2246038053550679/9007199254740992
= 0.24936031612362342
な。
きちんと検算してから、臨床統計スレに書き込めよ。
前提が間違っているから
Zero Division Errorだね。
宿題まだか？
数を増やした次の問題が控えているぞ。
コインを１億回投げた。連続して表がでる確率が最も高いのは何回連続するときか？
その確率は
2246038053550679/9007199254740992
= 0.24936031612362342
な。
きちんと検算してから、臨床統計スレに書き込めよ。
誰からも相手にされない ド底辺事務員
>>138
数学板ではきちんとしたレスが返ってくるのよ。
こんな感じでね。
https://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1501755792/551
他人のコード読むのは勉強になるね。
数学板ではきちんとしたレスが返ってくるのよ。
こんな感じでね。
https://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1501755792/551
他人のコード読むのは勉強になるね。
この問題、俺にはプログラミング解が精いっぱい。
解析解出せる頭脳は尊敬するな。
N枚のコインを投げて表が連続する確率が最も大きい回数をｓとする。
例：N=10でｓ=2、N=15でｓ=3
(1) N=777のときのｓを述べよ。
(2)ｓ=7となるNの範囲を述べよ。
解析解出せる頭脳は尊敬するな。
N枚のコインを投げて表が連続する確率が最も大きい回数をｓとする。
例：N=10でｓ=2、N=15でｓ=3
(1) N=777のときのｓを述べよ。
(2)ｓ=7となるNの範囲を述べよ。
library(rjags)
y=c(10,16,34,9,10,26)
N=rep(125,6)
Ntotal=length(y)
a=1
b=1
dataList=list(y=y,N=N,Ntotal=Ntotal,a=a,b=b)
# JAGS model
modelString ="
model{
for(i in 1:Ntotal){
y[i] ~ dbin(theta,N[i])
}
theta ~ dbeta(a,b)
}
"
y=c(10,16,34,9,10,26)
N=rep(125,6)
Ntotal=length(y)
a=1
b=1
dataList=list(y=y,N=N,Ntotal=Ntotal,a=a,b=b)
# JAGS model
modelString ="
model{
for(i in 1:Ntotal){
y[i] ~ dbin(theta,N[i])
}
theta ~ dbeta(a,b)
}
"
writeLines(modelString,'TEMPmodel.txt')
jagsModel=jags.model('TEMPmodel.txt',data=dataList)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,var=c('theta'),n.iter=20000,na.rm=TRUE)
summary(codaSamples)
js=as.vector(as.matrix(codaSamples))
BEST::plotPost(js,xlab="留年確率")
BEST::plotPost(js,showMode = TRUE,xlab="留年確率")
jagsModel=jags.model('TEMPmodel.txt',data=dataList)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,var=c('theta'),n.iter=20000,na.rm=TRUE)
summary(codaSamples)
js=as.vector(as.matrix(codaSamples))
BEST::plotPost(js,xlab="留年確率")
BEST::plotPost(js,showMode = TRUE,xlab="留年確率")
binom::binom.confint(sum(y),sum(N))
>>117
f <- function(Mmax,M=5,Nmax=100){
n=Mmax:Nmax
pmf=choose(Mmax-1,M-1)/choose(n,M)
pdf=pmf/sum (pmf)
mean=sum(n*pdf)
upr=n[which(cumsum(pdf)>0.95)[1]]
lwr=Mmax
c(lwr,mean,upr)
}
x=5:100
y=sapply(x,function(n) f(n)[2])
z=sapply(x,function(n) f(n)[3])
plot(x,y,pch=19)
points(x,z)
cbind(x,y,z)
f <- function(Mmax,M=5,Nmax=100){
n=Mmax:Nmax
pmf=choose(Mmax-1,M-1)/choose(n,M)
pdf=pmf/sum (pmf)
mean=sum(n*pdf)
upr=n[which(cumsum(pdf)>0.95)[1]]
lwr=Mmax
c(lwr,mean,upr)
}
x=5:100
y=sapply(x,function(n) f(n)[2])
z=sapply(x,function(n) f(n)[3])
plot(x,y,pch=19)
points(x,z)
cbind(x,y,z)
f <- function(Mmax,M=5,Nmax=100){
n=Mmax:Nmax
pmf=choose(Mmax-1,M-1)/choose(n,M)
pdf=pmf/sum (pmf)
mean=sum(n*pdf)
upr=n[which(cumsum(pdf)>0.95)[1]]
lwr=Mmax
c(lwr,mean,upr)
}
x=5:100
y=sapply(x,function(n) f(n)[2])
z=sapply(x,function(n) f(n)[3])
plot(x,y,type='l',lws=2,bty='l')
segments(x,x,x,z)
#points(x,z)
cbind(x,y,z)
n=Mmax:Nmax
pmf=choose(Mmax-1,M-1)/choose(n,M)
pdf=pmf/sum (pmf)
mean=sum(n*pdf)
upr=n[which(cumsum(pdf)>0.95)[1]]
lwr=Mmax
c(lwr,mean,upr)
}
x=5:100
y=sapply(x,function(n) f(n)[2])
z=sapply(x,function(n) f(n)[3])
plot(x,y,type='l',lws=2,bty='l')
segments(x,x,x,z)
#points(x,z)
cbind(x,y,z)
"マラソン大会の選手に１から順番に番号の書かれたゼッケンをつける。
用意されたゼッケンN枚以下の参加であった。
無作為に抽出したM人のゼッケン番号の最大値はMmaxであった。
参加人数推定値の期待値とその95%信頼区間を求めよ"
解析解は簡単。
decken <- function(M, Mmax, N,conf.level=0.95){
if(Mmax < M) return(0)
n=Mmax:N
pmf=choose(Mmax-1,M-1)/choose(n,M)
pdf=pmf/sum (pmf)
mean=sum(n*pdf)
upr=n[which(cumsum(pdf)>conf.level)[1]]
lwr=Mmax
c(lower=lwr,mean=mean,upper=upr)
}
decken(M=5,Mmax=60,N=100)
これを検証するシミュレーションプログラムを作れ、というのが課題。
用意されたゼッケンN枚以下の参加であった。
無作為に抽出したM人のゼッケン番号の最大値はMmaxであった。
参加人数推定値の期待値とその95%信頼区間を求めよ"
解析解は簡単。
decken <- function(M, Mmax, N,conf.level=0.95){
if(Mmax < M) return(0)
n=Mmax:N
pmf=choose(Mmax-1,M-1)/choose(n,M)
pdf=pmf/sum (pmf)
mean=sum(n*pdf)
upr=n[which(cumsum(pdf)>conf.level)[1]]
lwr=Mmax
c(lower=lwr,mean=mean,upper=upr)
}
decken(M=5,Mmax=60,N=100)
これを検証するシミュレーションプログラムを作れ、というのが課題。
>>146
処理速度は考えないでとりあえず、シミュレーションを作ってみた。
# simulation
M=5 ; Mmax=60 ; N=100
sub <- function(M,Mmax,N){
n=sample(Mmax:N,1) # n : 参加人数n
m.max=max(sample(n,M)) # m.max : n人からM人選んだ最大番号
if(m.max==Mmax) return(n)
}
sim <- function(){
n=sub(M,Mmax,N)
while(is.null(n)){
n=sub(M,Mmax,N) # 最大番号が一致するまで繰り返す
}
return(n)
}
runner=replicate(1e4,sim())
> runner=replicate(1e4,sim())
> summary(runner) ; hist(runner,freq=F,col="lightblue")
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
60.00 63.00 68.00 71.43 77.00 100.00
> quantile(runner,prob=c(0,0.95))
0% 95%
60 93
> cat(names(table(runner)[which.max(table(runner))]))
60
> decken(M,Mmax,N)
lower mean upper
60.0000 71.4885 93.0000
ほぼ、近似しているのでどちらも正しいか、どちらも同じ原因で間違っているかだなｗｗｗ
処理速度は考えないでとりあえず、シミュレーションを作ってみた。
# simulation
M=5 ; Mmax=60 ; N=100
sub <- function(M,Mmax,N){
n=sample(Mmax:N,1) # n : 参加人数n
m.max=max(sample(n,M)) # m.max : n人からM人選んだ最大番号
if(m.max==Mmax) return(n)
}
sim <- function(){
n=sub(M,Mmax,N)
while(is.null(n)){
n=sub(M,Mmax,N) # 最大番号が一致するまで繰り返す
}
return(n)
}
runner=replicate(1e4,sim())
> runner=replicate(1e4,sim())
> summary(runner) ; hist(runner,freq=F,col="lightblue")
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
60.00 63.00 68.00 71.43 77.00 100.00
> quantile(runner,prob=c(0,0.95))
0% 95%
60 93
> cat(names(table(runner)[which.max(table(runner))]))
60
> decken(M,Mmax,N)
lower mean upper
60.0000 71.4885 93.0000
ほぼ、近似しているのでどちらも正しいか、どちらも同じ原因で間違っているかだなｗｗｗ
最大値でなく平均値が与えられたときの参加人数の推定、
"マラソン大会の選手に１から順番に番号の書かれたゼッケンをつける。
用意されたゼッケンN枚以下の参加であった。
無作為に抽出したM人のゼッケン番号の平均値はMmeanであった。
参加人数推定値の期待値とその95%信頼区間を求めよ"
とすると解析解は俺の頭では無理だな。シミュレーションの方は少し修正するだけですむ。
# simulation by round(mean)
M=5 ; Mmean=60 ; N=100
sub <- function(M,Mmean,N){
n=sample(Mmean:N,1) # n : 参加人数n
m.mean=round(mean(sample(n,M))) # m.mean : n人からM人選んだ平均値を
if(m.mean==Mmean) return(n) # roundで整数化
}
sim <- function(){
n=sub(M,Mmean,N)
while(is.null(n)){
n=sub(M,Mmean,N) # 平均値が一致するまで繰り返す
}
return(n) # 一致時の参加人数を返す
}
runner=replicate(1e4,sim())
summary(runner) ; hist(runner,freq=F,col="lightblue")
quantile(runner,prob=c(0,0.95))
cat(names(table(runner)[which.max(table(runner))])) # 最頻値
"マラソン大会の選手に１から順番に番号の書かれたゼッケンをつける。
用意されたゼッケンN枚以下の参加であった。
無作為に抽出したM人のゼッケン番号の平均値はMmeanであった。
参加人数推定値の期待値とその95%信頼区間を求めよ"
とすると解析解は俺の頭では無理だな。シミュレーションの方は少し修正するだけですむ。
# simulation by round(mean)
M=5 ; Mmean=60 ; N=100
sub <- function(M,Mmean,N){
n=sample(Mmean:N,1) # n : 参加人数n
m.mean=round(mean(sample(n,M))) # m.mean : n人からM人選んだ平均値を
if(m.mean==Mmean) return(n) # roundで整数化
}
sim <- function(){
n=sub(M,Mmean,N)
while(is.null(n)){
n=sub(M,Mmean,N) # 平均値が一致するまで繰り返す
}
return(n) # 一致時の参加人数を返す
}
runner=replicate(1e4,sim())
summary(runner) ; hist(runner,freq=F,col="lightblue")
quantile(runner,prob=c(0,0.95))
cat(names(table(runner)[which.max(table(runner))])) # 最頻値
5人の平均が60なので推定参加人数は当然、増えた。
正しいかどうかよくわからんなぁ。
meanをmedianにすれば中央値での推定ができる。
> runner=replicate(1e4,sim())
> summary(runner) ; hist(runner,freq=F,col="lightblue")
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
64.00 86.00 92.00 90.72 96.00 100.00
> quantile(runner,prob=c(0,0.95))
0% 95%
64 100
> cat(names(table(runner)[which.max(table(runner))])) # 最頻値
100
正しいかどうかよくわからんなぁ。
meanをmedianにすれば中央値での推定ができる。
> runner=replicate(1e4,sim())
> summary(runner) ; hist(runner,freq=F,col="lightblue")
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
64.00 86.00 92.00 90.72 96.00 100.00
> quantile(runner,prob=c(0,0.95))
0% 95%
64 100
> cat(names(table(runner)[which.max(table(runner))])) # 最頻値
100
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
このスレは事務員が日がな一日妄想を垂れ流し
見物人たちがそれを見てフルボッコにするスレである
事務員 とは？
同一者の別名として、薄汚いジジイ、国試浪人、統計野郎、自称医科歯科、がある
自称医科歯科卒、実際は九州の駅弁国立出身で、卒業後は実家の東京に帰り国試浪人となり23年間経過、家庭教師バイトなどを経て現在は事務員、とされている
本人は、勤務医でたまに開業医の手伝いと内視鏡バイト、専門医なし、と主張しているが、連日連夜の異常な書き込み数の多さからは、勤務医とは考え難く、彼の職業がたとえ何であったとしても、人としてド底辺なことは間違いがない
自ら事務員であると告白したこともある
http://2chb.net/r/hosp/1531459372/108-109
が、事務員であることも疑わしい
実際はナマポかニートの可能性が高い
自分の主張に対して都合の悪い突込みが入ると、相手を私立医と決めつけて、さてはシリツだな、裏口バカ、というセリフでワンパターンに返すことが多い
国試問題を挙げて簡単だとほざいてますが、本番で通らなければお話になりません
いくらネットでわめいていても、医師国試の本番で通らなければお話になりません
大事なことなので２回言いました
見物人たちがそれを見てフルボッコにするスレである
事務員 とは？
同一者の別名として、薄汚いジジイ、国試浪人、統計野郎、自称医科歯科、がある
自称医科歯科卒、実際は九州の駅弁国立出身で、卒業後は実家の東京に帰り国試浪人となり23年間経過、家庭教師バイトなどを経て現在は事務員、とされている
本人は、勤務医でたまに開業医の手伝いと内視鏡バイト、専門医なし、と主張しているが、連日連夜の異常な書き込み数の多さからは、勤務医とは考え難く、彼の職業がたとえ何であったとしても、人としてド底辺なことは間違いがない
自ら事務員であると告白したこともある
http://2chb.net/r/hosp/1531459372/108-109
が、事務員であることも疑わしい
実際はナマポかニートの可能性が高い
自分の主張に対して都合の悪い突込みが入ると、相手を私立医と決めつけて、さてはシリツだな、裏口バカ、というセリフでワンパターンに返すことが多い
国試問題を挙げて簡単だとほざいてますが、本番で通らなければお話になりません
いくらネットでわめいていても、医師国試の本番で通らなければお話になりません
大事なことなので２回言いました
>>150
ちゃんと原文の日本語もつけろよ、ド底辺医大卒にもわかるように。
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。
ちゃんと原文の日本語もつけろよ、ド底辺医大卒にもわかるように。
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。
平均値を「四捨五入」するか、しないかを指定できるようにして
平均値が60であったときのサンプルの最大値の分布を示すシミュレーション
rm(list=ls())
M=5 ; m=60 ; n=100 ; round=TRUE
sub <- function(M,m,n){
s=sample(n,M)
rm=ifelse(round,round(mean(s)),mean(s))
if(rm==m) return(max(s))
}
sim= function(){
r=sub(M,m,n)
while(is.null(r)){
r=sub(M,m,n)
}
return(r)
}
round=F
re=replicate(1e3,sim())
summary(re) ; hist(re,freq=F,col="lightblue")
quantile(re,prob=c(0,0.95))
cat(names(table(re)[which.max(table(re))]),'\n')
平均値が60であったときのサンプルの最大値の分布を示すシミュレーション
rm(list=ls())
M=5 ; m=60 ; n=100 ; round=TRUE
sub <- function(M,m,n){
s=sample(n,M)
rm=ifelse(round,round(mean(s)),mean(s))
if(rm==m) return(max(s))
}
sim= function(){
r=sub(M,m,n)
while(is.null(r)){
r=sub(M,m,n)
}
return(r)
}
round=F
re=replicate(1e3,sim())
summary(re) ; hist(re,freq=F,col="lightblue")
quantile(re,prob=c(0,0.95))
cat(names(table(re)[which.max(table(re))]),'\n')
ド底辺シリツ医大のある学年にひとりずつ裏口入学登録証があることが判明したがその数は公表されていないとする。
ある裏口入学調査員が無作為に１０枚選んで番号を記録して元に戻した。
別の裏口入学調査員が無作為に２０枚選んで番号を記録してして元に戻した。
二人の調査官の記録した番号を照合すると３人分の番号が一致していた。
この情報からこの学年の裏口入学者数の９５％信頼区間を求めよ。
ある裏口入学調査員が無作為に１０枚選んで番号を記録して元に戻した。
別の裏口入学調査員が無作為に２０枚選んで番号を記録してして元に戻した。
二人の調査官の記録した番号を照合すると３人分の番号が一致していた。
この情報からこの学年の裏口入学者数の９５％信頼区間を求めよ。
固有の番号の書かれたカードが何枚あり、
その枚数は１０００枚以下であることはわかっているが、その数を推定したい。
調査員が無作為に１０枚選んで番号を記録して元に戻した。
別の調査員が無作為に２０枚選んで番号を記録した。
二人の調査員の記録した番号を照合すると３人分の番号が一致していた。
この情報からカード枚数の期待値と９５％信頼区間を求めよ。
その枚数は１０００枚以下であることはわかっているが、その数を推定したい。
調査員が無作為に１０枚選んで番号を記録して元に戻した。
別の調査員が無作為に２０枚選んで番号を記録した。
二人の調査員の記録した番号を照合すると３人分の番号が一致していた。
この情報からカード枚数の期待値と９５％信頼区間を求めよ。
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
二郎をすすりつつ裏口事務員をさわさわと触る
「お、おにいちゃん、大漁だった？」
「ああ、大漁だったよ」
「あぁぁぁあぁすごいいいぃいぃ！、、な、なにが、、ハァハァなにが捕れたの？」
焼豚を舌でやさしく舐めながら国試浪人は答えた
「…鯛とか、、、ヒラメがいっぱい捕れたよ」
セリフを聞き、オジサンはびくんびくんと身体をひきつらせた
「はっ！はぁぁぁあんっ！イ、イサキは？イサキは、と、取れたの？？」
ド底辺事務員をしごく
「ああ。でかいイサキが取れたよ。今年一番の大漁だ。」
「大漁っ！！イサキぃぃ！！おにいちゃんかっこいいいいぃぃぃい ぃくううううう！」
「お、おにいちゃん、大漁だった？」
「ああ、大漁だったよ」
「あぁぁぁあぁすごいいいぃいぃ！、、な、なにが、、ハァハァなにが捕れたの？」
焼豚を舌でやさしく舐めながら国試浪人は答えた
「…鯛とか、、、ヒラメがいっぱい捕れたよ」
セリフを聞き、オジサンはびくんびくんと身体をひきつらせた
「はっ！はぁぁぁあんっ！イ、イサキは？イサキは、と、取れたの？？」
ド底辺事務員をしごく
「ああ。でかいイサキが取れたよ。今年一番の大漁だ。」
「大漁っ！！イサキぃぃ！！おにいちゃんかっこいいいいぃぃぃい ぃくううううう！」
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
While touching Uryuu, touch the Uraguchi Jimuin with Sawasawa
"O, Oh, were you a big catch?"
"Oh, it was a big catch."
"Ayaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
While tenderly licking the baked pig with a tongue, the country trier replied
"... Sea breams, ..., a lot of flounder was caught"
Listening to the dialogue, Ojisan hit the body with him busts
"Ha ha ha ha! Ah, Isaki? Isaki, could you take it?"
Draw base clerk
"Oh, I got a big isaki, it is the biggest fishery of the year."
"Big fishing !! Isaki !! Great buddies are okay!"
"O, Oh, were you a big catch?"
"Oh, it was a big catch."
"Ayaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
While tenderly licking the baked pig with a tongue, the country trier replied
"... Sea breams, ..., a lot of flounder was caught"
Listening to the dialogue, Ojisan hit the body with him busts
"Ha ha ha ha! Ah, Isaki? Isaki, could you take it?"
Draw base clerk
"Oh, I got a big isaki, it is the biggest fishery of the year."
"Big fishing !! Isaki !! Great buddies are okay!"
ここは くるくるぱー アスペ 事務員が
ナゾナゾを出したり アプリ翻訳したインチキ英語で
自作自演したりするスレです
ナゾナゾを出したり アプリ翻訳したインチキ英語で
自作自演したりするスレです
>155の計算結果は最頻値と期待値が大幅に乖離するので
計算に自信が持てずシミュレーションとの合致でようやく納得。
数学板に貼ったら２時間で期待値のHaskellでの算出値のレスが来た。それで信頼区間も確信を持って計算できた。
確率密度はこんな感じなので期待値と最頻値がずれるわけだな。
計算に自信が持てずシミュレーションとの合致でようやく納得。
数学板に貼ったら２時間で期待値のHaskellでの算出値のレスが来た。それで信頼区間も確信を持って計算できた。
確率密度はこんな感じなので期待値と最頻値がずれるわけだな。
>>160
>155の算出式書けばド底辺シリツ医大卒でも基礎学力があると示せるのに裏口馬鹿を実証してどうすんの？
Rのスクリプトすら読めない裏口バカなんだろ？
>155の算出式書けばド底辺シリツ医大卒でも基礎学力があると示せるのに裏口馬鹿を実証してどうすんの？
Rのスクリプトすら読めない裏口バカなんだろ？
Uryuu fell 23 times in the national exam
It is an amateur virgin who is also failing in marriage
To the Uraguchi of the spinning parpurin
He is getting turned on
F class clerks condenced raw kid juice
The smell of the Doteihen does not decrease
NnnnnHooOoooOoooooooo
It is an amateur virgin who is also failing in marriage
To the Uraguchi of the spinning parpurin
He is getting turned on
F class clerks condenced raw kid juice
The smell of the Doteihen does not decrease
NnnnnHooOoooOoooooooo
>>161
各枚数の確率を一様分布に設定してのシミュレーション。
プログラミングより結果が出るのを待つ時間の方が長いし
PCのリソースが奪われる。
泥タブで５ch閲覧や投稿で時間潰し。
Nmin=g+s-x
sub <- function(){
n=sample(Nmin:Nmax,1)
a=sample(n,g)
b=sample(n,s)
if(sum(a %in% b)==x) return(n)
}
sim <- function(){
r=sub()
while(is.null(r)) r=sub()
return(r)
}
re=replicate(1e5,sim())
summary(re) ; hist(re,freq=F,col="lightblue",main='',xlab='N')
quantile(re,prob=c(0.025,0.95,0.975))
cat(names(table(re)[which.max(table(re))]))
HDInterval::hdi(re)
各枚数の確率を一様分布に設定してのシミュレーション。
プログラミングより結果が出るのを待つ時間の方が長いし
PCのリソースが奪われる。
泥タブで５ch閲覧や投稿で時間潰し。
Nmin=g+s-x
sub <- function(){
n=sample(Nmin:Nmax,1)
a=sample(n,g)
b=sample(n,s)
if(sum(a %in% b)==x) return(n)
}
sim <- function(){
r=sub()
while(is.null(r)) r=sub()
return(r)
}
re=replicate(1e5,sim())
summary(re) ; hist(re,freq=F,col="lightblue",main='',xlab='N')
quantile(re,prob=c(0.025,0.95,0.975))
cat(names(table(re)[which.max(table(re))]))
HDInterval::hdi(re)
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
医師国家試験にこういうの問題を出してシリツ医大の裏口馬鹿を排除すればいいのにね。
2人が自転車に乗って走っている。その速さの比は11:8である。この2人が周囲480mの円形の池の同じ地点から同時に同方向にスタートしてまわるとき、速い人は遅い人を4分ごとに追い越す。2人の毎分の速さを求めよ
2人が自転車に乗って走っている。その速さの比は11:8である。この2人が周囲480mの円形の池の同じ地点から同時に同方向にスタートしてまわるとき、速い人は遅い人を4分ごとに追い越す。2人の毎分の速さを求めよ
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
ド底辺事務員の今日のおかず
くいこみ戦隊ブルマちゃん
くいこみ戦隊ブルマちゃん
Uryuu fell 23 times in the national exam
It is an amateur virgin who is also failing in marriage
To the Uraguchi of the spinning parpurin
He is getting turned on
F class clerks condenced raw kid juice
The smell of the Doteihen does not decrease
NnnnnHooOoooOoooooooo
It is an amateur virgin who is also failing in marriage
To the Uraguchi of the spinning parpurin
He is getting turned on
F class clerks condenced raw kid juice
The smell of the Doteihen does not decrease
NnnnnHooOoooOoooooooo
draft
pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95){ # unimodal
pdf=pmf/sum(pdf)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE)
cdf=cumsum(spdf)
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
idx=which(pdf>=threshold)
list(hdi=range(idx),confidence_level=sum(pdf[idx]))
}
pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95){ # unimodal
pdf=pmf/sum(pdf)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE)
cdf=cumsum(spdf)
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
idx=which(pdf>=threshold)
list(hdi=range(idx),confidence_level=sum(pdf[idx]))
}
実際こんな職員が病院にいたら大変だね
以前に病院のパソコンにスマホつないで充電したり動画を見たりしている職員がいたが
この事務員も同レベルのカスなんだろうな
以前に病院のパソコンにスマホつないで充電したり動画を見たりしている職員がいたが
この事務員も同レベルのカスなんだろうな
ＡＢＣ
ＡＣＢ
ＢＡＣ
ＢＣＡ
＋ＣＡＢ
--------
３１２３
Ａ，Ｂ，Ｃは？
Haskell
[(a,b,c)|a<-[1..9],b<-[1..9],c<-[1..9], (a+a+b+b+c)*100+(b+c+a+c+a)*10+(c+b+c+a+b)==3123]
C
#include <stdio.h>
int a,b,c;
int main() {
for(a=1;a<10;a++){
for(b=1;b<10;b++){
for(c=1;c<10;c++){
if((A+A+B+B+C)*100+(B+C+A+C+A)*10+(C+B+C+A+B)==3123){
printf("%d %d %d\n",a,b,c);
}
}
}
}
return 0;
}
ＡＣＢ
ＢＡＣ
ＢＣＡ
＋ＣＡＢ
--------
３１２３
Ａ，Ｂ，Ｃは？
Haskell
[(a,b,c)|a<-[1..9],b<-[1..9],c<-[1..9], (a+a+b+b+c)*100+(b+c+a+c+a)*10+(c+b+c+a+b)==3123]
C
#include <stdio.h>
int a,b,c;
int main() {
for(a=1;a<10;a++){
for(b=1;b<10;b++){
for(c=1;c<10;c++){
if((A+A+B+B+C)*100+(B+C+A+C+A)*10+(C+B+C+A+B)==3123){
printf("%d %d %d\n",a,b,c);
}
}
}
}
return 0;
}
Python
n = range(1,10)
for A in n:
for B in n:
for C in n:
if (A+A+B+B+C)*100+(B+C+A+C+A)*10+(C+B+C+A+B)==3123:
print( [A,B,C] )
R
n=1:9
N=c(100,10,1)
for(A in n){
for(B in n){
for(C in n){
if (sum((c(A,B,C)+c(A,C,B)+c(B,A,C)+c(B,C,A)+c(C,A,B))*N) == 3123)
print(c(A,B,C))
}
}
}
n = range(1,10)
for A in n:
for B in n:
for C in n:
if (A+A+B+B+C)*100+(B+C+A+C+A)*10+(C+B+C+A+B)==3123:
print( [A,B,C] )
R
n=1:9
N=c(100,10,1)
for(A in n){
for(B in n){
for(C in n){
if (sum((c(A,B,C)+c(A,C,B)+c(B,A,C)+c(B,C,A)+c(C,A,B))*N) == 3123)
print(c(A,B,C))
}
}
}
>>172
残念ながら、事務員じゃないのね。
こういうの書いているの俺な。
内視鏡検査について Part.2 [無断転載禁止](c)2ch.net
http://2chb.net/r/hosp/1499746033/875
875 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2018/11/14(水) 20:29:50.55 ID:lTkyjX2F
>>874
俺は肝弯より脾損傷の方がやだね。
開腹手術での受動時の経験と透視でのファイバーの動きを見る機会があるとこんなに可動性あったっけとか思う。
幸い脾損傷の経験はないけど、検査後に左肩への放散痛があったら疑わなくてはと思っている。
残念ながら、事務員じゃないのね。
こういうの書いているの俺な。
内視鏡検査について Part.2 [無断転載禁止](c)2ch.net
http://2chb.net/r/hosp/1499746033/875
875 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2018/11/14(水) 20:29:50.55 ID:lTkyjX2F
>>874
俺は肝弯より脾損傷の方がやだね。
開腹手術での受動時の経験と透視でのファイバーの動きを見る機会があるとこんなに可動性あったっけとか思う。
幸い脾損傷の経験はないけど、検査後に左肩への放散痛があったら疑わなくてはと思っている。
手技の議論だけじゃなくて、こういう計算もできる。
せっかく、一般解がだせるようにプログラムまで組んだやったんだがなぁ。
【現役医師】専門医資格取得について、どうお考えですか？ 第２章
http://2chb.net/r/hosp/1539580796/69
69 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2018/10/23(火) 07:30:15.27 ID:RnIgsz+6
前スレで誰も正解出せなかった、
door to balloon timeが短縮するのに必要な計算問題を
解ける専門医いる？
（数値を変えても計算できるプログラムは前スレ参照、
プログラムを読めた専門医はいなかったらしくそれへのレスなし）
診療所から病院に患者を救急搬送する。
病院から医師搭乗の救急車が診療所に向かっており１０時到着予定と連絡が入った。
患者の病態が悪化したら、診療所の普通車で病院に向かい救急車と出会ったら
救急車に患者を移して搬送し病院到着を急ぐという計画を立てた。
普通車から救急車への患者の乗り換えで１０分余分に時間がかかる。
道路事情から救急車は病院から診療所への道は
平均時速６０ｋｍで、逆方向は平均時速４５ｋｍで定速走行する。診療所の普通車は信号待ちもあり平均時速３０kmで定速走行する。
何時以降の病態悪化は診療所の車を使わずに救急車の到着を待つ方が病院に早く着くか？
せっかく、一般解がだせるようにプログラムまで組んだやったんだがなぁ。
【現役医師】専門医資格取得について、どうお考えですか？ 第２章
http://2chb.net/r/hosp/1539580796/69
69 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2018/10/23(火) 07:30:15.27 ID:RnIgsz+6
前スレで誰も正解出せなかった、
door to balloon timeが短縮するのに必要な計算問題を
解ける専門医いる？
（数値を変えても計算できるプログラムは前スレ参照、
プログラムを読めた専門医はいなかったらしくそれへのレスなし）
診療所から病院に患者を救急搬送する。
病院から医師搭乗の救急車が診療所に向かっており１０時到着予定と連絡が入った。
患者の病態が悪化したら、診療所の普通車で病院に向かい救急車と出会ったら
救急車に患者を移して搬送し病院到着を急ぐという計画を立てた。
普通車から救急車への患者の乗り換えで１０分余分に時間がかかる。
道路事情から救急車は病院から診療所への道は
平均時速６０ｋｍで、逆方向は平均時速４５ｋｍで定速走行する。診療所の普通車は信号待ちもあり平均時速３０kmで定速走行する。
何時以降の病態悪化は診療所の車を使わずに救急車の到着を待つ方が病院に早く着くか？
>>174
配列の要素ごとの演算をしてくれるRが使い勝手がいいなぁ。
シミュレーターとして使うのは遅いけど。
配列の要素ごとの演算をしてくれるRが使い勝手がいいなぁ。
シミュレーターとして使うのは遅いけど。
医師なら事務員というワードには反応しないよねW
>>179
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1499746033/875
とそれへのレスみて事務員だと思うならお前の頭は相当悪いぞ。
あぁ、ド底辺シリツ医大卒の裏口バカだよなぁ？
>167に即答してみ。裏口入学じゃなきゃできるだろ。
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1499746033/875
とそれへのレスみて事務員だと思うならお前の頭は相当悪いぞ。
あぁ、ド底辺シリツ医大卒の裏口バカだよなぁ？
>167に即答してみ。裏口入学じゃなきゃできるだろ。
>>174
R固有の関数を使うと for loop なしで できないこともない。
> m = expand.grid(1:9,1:9,1:9)
> f = function(A,B,C) sum((c(A,B,C)+c(A,C,B)+c(B,A,C)+c(B,C,A)+c(C,A,B))*c(100,10,1)) == 3123
> m[mapply(f,m[,1],m[,2],m[,3]),]
Var1 Var2 Var3
624 3 7 8
R固有の関数を使うと for loop なしで できないこともない。
> m = expand.grid(1:9,1:9,1:9)
> f = function(A,B,C) sum((c(A,B,C)+c(A,C,B)+c(B,A,C)+c(B,C,A)+c(C,A,B))*c(100,10,1)) == 3123
> m[mapply(f,m[,1],m[,2],m[,3]),]
Var1 Var2 Var3
624 3 7 8
今日も事務員は発狂中
他のスレでは既読スルーされてて
誰も反応なんかしていないよねW
とか書くと
また自作自演しまくるんだろうなー
他のスレでは既読スルーされてて
誰も反応なんかしていないよねW
とか書くと
また自作自演しまくるんだろうなー
専門医スレで誰も正当できなかった>176の方に答えてくれてもいいぞ、国立卒ならこれくらいの四則演算はできるだろ？
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
DRAFT
非対称分布をする離散量の９５％Highest Density Intervalを算出する。
pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
hist(pdf,breaks = length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index])
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]])) # lower and upper when unimodal
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}
非対称分布をする離散量の９５％Highest Density Intervalを算出する。
pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
hist(pdf,breaks = length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index])
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]])) # lower and upper when unimodal
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}
>>186
which deserves to be called a bona fide moron は何故、whoでなくて文法破格のwhichが用いられているか、その理由を述べてみ！
which deserves to be called a bona fide moron は何故、whoでなくて文法破格のwhichが用いられているか、その理由を述べてみ！
>>187
一応完成
pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
hist(pdf,breaks=length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index]) # if unimodal print lower and upper limit
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]]))
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}
pmf2hdi(dgamma(seq(0,1,length=201),2,3))
pmf2hdi(rhyper(500,m=56,n=70, k=45))
一応完成
pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
hist(pdf,breaks=length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index]) # if unimodal print lower and upper limit
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]]))
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}
pmf2hdi(dgamma(seq(0,1,length=201),2,3))
pmf2hdi(rhyper(500,m=56,n=70, k=45))
(1)
池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。
(2)
固有の番号の書かれたカードが何枚あり、
その枚数は１０００枚以下であることはわかっているが、その数を推定したい。
調査員が無作為に１０枚選んで番号を記録して元に戻した。
別の調査員が無作為に２０枚選んで番号を記録した。
二人の調査員の記録した番号を照合すると３枚の番号が一致していた。
この情報からカード枚数の最頻値、期待値とその９５％信頼区間を求めよ。
（１）の方は鯉の数の上限を１００００匹にして期待値を求めても７１程度でほとんど変動しないが
（２）の方は著しく変動する、合致枚数を８枚にすると殆ど変動しない。
再捕獲法での個体数推定の限界だな。
池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。
(2)
固有の番号の書かれたカードが何枚あり、
その枚数は１０００枚以下であることはわかっているが、その数を推定したい。
調査員が無作為に１０枚選んで番号を記録して元に戻した。
別の調査員が無作為に２０枚選んで番号を記録した。
二人の調査員の記録した番号を照合すると３枚の番号が一致していた。
この情報からカード枚数の最頻値、期待値とその９５％信頼区間を求めよ。
（１）の方は鯉の数の上限を１００００匹にして期待値を求めても７１程度でほとんど変動しないが
（２）の方は著しく変動する、合致枚数を８枚にすると殆ど変動しない。
再捕獲法での個体数推定の限界だな。
池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。
56*45/36=70で求まる70匹のとき36匹の目印が見つかる確率は？
137149850039891/562949953421312
0.2436270741410791
69匹のときの36匹の目印が見つかる確率も
137149850039891/562949953421312
0.2436270741410791
およそ何匹ですか、の記載は実に奥深い
pythonで確かめてみた。Rだと分数表示が無理:(
import math
from fractions import Fraction
def choose(n, r):
return math.factorial(n) // (math.factorial(n - r) * math.factorial(r))
def dhyper(x,g,b,s):
return choose(g,x)*choose(b,s-x) / choose(g+b,s)
f69 = dhyper(36,56,69-56,45)
print (Fraction(f69))
print(f69)
f70 = dhyper(36,56,70-56,45)
print (Fraction(f70))
print (f70)
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。
56*45/36=70で求まる70匹のとき36匹の目印が見つかる確率は？
137149850039891/562949953421312
0.2436270741410791
69匹のときの36匹の目印が見つかる確率も
137149850039891/562949953421312
0.2436270741410791
およそ何匹ですか、の記載は実に奥深い
pythonで確かめてみた。Rだと分数表示が無理:(
import math
from fractions import Fraction
def choose(n, r):
return math.factorial(n) // (math.factorial(n - r) * math.factorial(r))
def dhyper(x,g,b,s):
return choose(g,x)*choose(b,s-x) / choose(g+b,s)
f69 = dhyper(36,56,69-56,45)
print (Fraction(f69))
print(f69)
f70 = dhyper(36,56,70-56,45)
print (Fraction(f70))
print (f70)
>>191
これでモード値が2個算出されたので気づいた。
g=56 ; s=45 ; x=36
N2p= function(N){
if(N < g + s - x) return(0)
b = N-g
dhyper(x,g,b,s) # choose(g,x)*choose(b,s-x)/choose(g+b,s)
}
pmf=Vectorize(N2p)
koi <- function(Nmax){
N=1:Nmax
y=pmf(N)
z=y/sum(y)
par(mfrow=c(2,1))
plot(N,z,type='h',col='gray',ylab='density',bty='l')
mode=N[y==max(y)]
mean=sum(N*z)
hdi = pmf2hdi(y,Print=FALSE)$indices
zc=cumsum(z)
median=which.max((zc>0.5))
abline(v=c(mode,median,mean),lty=c(1,2,3))
legend('topright',bty='n',legend=c('mode','median','mean'),lty=1:3)
plot(N,zc,type='l',col='gray',ylab='cdf',bty='l')
abline(h=0.5,lty=3)
qtl = c(min(which(zc>0.025)) , min(which(zc>0.975)))
list(mode=mode, median=median, mean=mean,CI.hdi=hdi,CI.Qqtl=qtl)
}
これでモード値が2個算出されたので気づいた。
g=56 ; s=45 ; x=36
N2p= function(N){
if(N < g + s - x) return(0)
b = N-g
dhyper(x,g,b,s) # choose(g,x)*choose(b,s-x)/choose(g+b,s)
}
pmf=Vectorize(N2p)
koi <- function(Nmax){
N=1:Nmax
y=pmf(N)
z=y/sum(y)
par(mfrow=c(2,1))
plot(N,z,type='h',col='gray',ylab='density',bty='l')
mode=N[y==max(y)]
mean=sum(N*z)
hdi = pmf2hdi(y,Print=FALSE)$indices
zc=cumsum(z)
median=which.max((zc>0.5))
abline(v=c(mode,median,mean),lty=c(1,2,3))
legend('topright',bty='n',legend=c('mode','median','mean'),lty=1:3)
plot(N,zc,type='l',col='gray',ylab='cdf',bty='l')
abline(h=0.5,lty=3)
qtl = c(min(which(zc>0.025)) , min(which(zc>0.975)))
list(mode=mode, median=median, mean=mean,CI.hdi=hdi,CI.Qqtl=qtl)
}
pythonにも超幾何分布のモジュールがあった。
from scipy.stats import hypergeom
import matplotlib.pyplot as plt
# hypergeom.pmf(x,g+b,g,s)
print(hypergeom.pmf(36, 70, 56, 45))
print(hypergeom.pmf(36, 69, 56, 45))
from scipy.stats import hypergeom
import matplotlib.pyplot as plt
# hypergeom.pmf(x,g+b,g,s)
print(hypergeom.pmf(36, 70, 56, 45))
print(hypergeom.pmf(36, 69, 56, 45))
>>193
そんなの書く暇があれば、これくらい即答できるはずなのに。
2人が自転車に乗って走っている。その速さの比は11:8である。
この2人が周囲480mの円形の池の同じ地点から同時に同方向にスタートしてまわるとき、速い人は遅い人を4分ごとに追い越す。
2人の毎分の速さを求めよ
即答できないって、馬鹿なんだね。
そんなの書く暇があれば、これくらい即答できるはずなのに。
2人が自転車に乗って走っている。その速さの比は11:8である。
この2人が周囲480mの円形の池の同じ地点から同時に同方向にスタートしてまわるとき、速い人は遅い人を4分ごとに追い越す。
2人の毎分の速さを求めよ
即答できないって、馬鹿なんだね。
専門医スレで誰も正当できなかった>176の方に答えてくれてもいいぞ、国立卒ならこれくらいの四則演算はできるだろ？
正当 ＷＷＷ
発狂バカが やりがちの 漢字誤変換 ＷＷＷ
発狂バカが やりがちの 漢字誤変換 ＷＷＷ
覆面算の □/□ ＊ □/□ ＝ □□/□
f0 分母に１を許さない
f1 分母に１がきてもよい
r0 = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[1..9],b<-[2..9],c<-[(a+1)..9],d<-[2..9],e<-[1..9],f<-[1..9],g<-[2..9],(a/b)*(c/d)==(10*e+f)/g,a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
r1 = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[1..9],b<-[1..9],c<-[(a+1)..9],d<-[1..9],e<-[1..9],f<-[1..9],g<-[2..9],(a/b)*(c/d)==(10*e+f)/g,a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
f x = map floor x
f0 = do
putStrLn "One is NOT permitted as denominator"
print $ map f r0
f1 = do
putStrLn "permissive of 1 as denominator"
print $ map f r1
main = do
f0
f1
f0 分母に１を許さない
f1 分母に１がきてもよい
r0 = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[1..9],b<-[2..9],c<-[(a+1)..9],d<-[2..9],e<-[1..9],f<-[1..9],g<-[2..9],(a/b)*(c/d)==(10*e+f)/g,a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
r1 = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[1..9],b<-[1..9],c<-[(a+1)..9],d<-[1..9],e<-[1..9],f<-[1..9],g<-[2..9],(a/b)*(c/d)==(10*e+f)/g,a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
f x = map floor x
f0 = do
putStrLn "One is NOT permitted as denominator"
print $ map f r0
f1 = do
putStrLn "permissive of 1 as denominator"
print $ map f r1
main = do
f0
f1
タイムアウトせずにon lineでも動かせた。
http://tpcg.io/dbtTnK
http://tpcg.io/dbtTnK
これは最大値・最小値を求めてから組み合わせを出すことになるから時間がかかるなぁ。
-- max , min of □/□(□-□) - □（□-□）
f x = map floor x
-- permissive of as one as denominator
r1 = [(a/b)*(c-d)-e*(f-g)|a<-[-5..5],b<- [-5..(-1)]++[1..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5]
,a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
r1max = maximum r1
r1min = minimum r1
ans1 x = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[-5..5],b<-[-5..(-1)]++[1..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5],
a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g,a/b*(c-d)-e*(f-g)== x]
-- no permission of one as denominator
r0 = [(a/b)*(c-d)-e*(f-g)|a<-[-5..5],b<- [-5..(-2)]++[2..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5],
a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
r0max = maximum r0
r0min = minimum r0
ans0 x = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[-5..5],b<-[-5..(-2)]++[2..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5],a/=b
,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g,a/b*(c-d)-e*(f-g)== x]
{- To caluculate input and let it run for minutes:
map f (ans1 r1max)
map f (ans0 r0min)
-}
-- max , min of □/□(□-□) - □（□-□）
f x = map floor x
-- permissive of as one as denominator
r1 = [(a/b)*(c-d)-e*(f-g)|a<-[-5..5],b<- [-5..(-1)]++[1..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5]
,a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
r1max = maximum r1
r1min = minimum r1
ans1 x = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[-5..5],b<-[-5..(-1)]++[1..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5],
a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g,a/b*(c-d)-e*(f-g)== x]
-- no permission of one as denominator
r0 = [(a/b)*(c-d)-e*(f-g)|a<-[-5..5],b<- [-5..(-2)]++[2..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5],
a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
r0max = maximum r0
r0min = minimum r0
ans0 x = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[-5..5],b<-[-5..(-2)]++[2..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5],a/=b
,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g,a/b*(c-d)-e*(f-g)== x]
{- To caluculate input and let it run for minutes:
map f (ans1 r1max)
map f (ans0 r0min)
-}
バックグラウンで放置してたら計算してくれていた。
Prelude> map f (ans1 r1max)
[[-5,-1,3,-4,5,-3,4],[-5,-1,3,-3,5,-4,4],[-5,-1,4,-4,5,-3,3],[-5,-1,4,-3,5,-4,3],[-5,1,-4,3,5,-3,4],[-5,1,-4,4,5,-3,3],[-5,1,-3,3,5,-4,4],[-5,1,-3,4,5,-4,3]
,[5,-1,-4,3,-5,4,-3],[5,-1,-4,4,-5,3,-3],[5,-1,-3,3,-5,4,-4],[5,-1,-3,4,-5,3,-4],[5,1,3,-4,-5,4,-3],[5,1,3,-3,-5,4,-4],[5,1,4,-4,-5,3,-3],[5,1,4,-3,-5,3,-4]]
Prelude> map f (ans1 r1max)
[[-5,-1,3,-4,5,-3,4],[-5,-1,3,-3,5,-4,4],[-5,-1,4,-4,5,-3,3],[-5,-1,4,-3,5,-4,3],[-5,1,-4,3,5,-3,4],[-5,1,-4,4,5,-3,3],[-5,1,-3,3,5,-4,4],[-5,1,-3,4,5,-4,3]
,[5,-1,-4,3,-5,4,-3],[5,-1,-4,4,-5,3,-3],[5,-1,-3,3,-5,4,-4],[5,-1,-3,4,-5,3,-4],[5,1,3,-4,-5,4,-3],[5,1,3,-3,-5,4,-4],[5,1,4,-4,-5,3,-3],[5,1,4,-3,-5,3,-4]]
>>191
数学板にこの問題とpythonのコードを貼ったら
ちゃんとコード内の関数を読んでレスがきた。
このスレだと漢字の誤変換を指摘するしかできないアホしかいない。
誤変換の指摘を書く暇があれば、これくらい即答できるはずなのに。それもできない馬鹿なのか？裏口入学かな？
2人が自転車に乗って走っている。その速さの比は11:8である。
この2人が周囲480mの円形の池の同じ地点から同時に同方向にスタートしてまわるとき、速い人は遅い人を4分ごとに追い越す。
2人の毎分の速さを求めよ
数学板にこの問題とpythonのコードを貼ったら
ちゃんとコード内の関数を読んでレスがきた。
このスレだと漢字の誤変換を指摘するしかできないアホしかいない。
誤変換の指摘を書く暇があれば、これくらい即答できるはずなのに。それもできない馬鹿なのか？裏口入学かな？
2人が自転車に乗って走っている。その速さの比は11:8である。
この2人が周囲480mの円形の池の同じ地点から同時に同方向にスタートしてまわるとき、速い人は遅い人を4分ごとに追い越す。
2人の毎分の速さを求めよ
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
>>203
池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。
魚の総数を上限１万匹とし、その確率分布は一様分布を仮定。
再捕獲した４５匹中何匹に目印がついているかで推測される95%信頼区間(Highest Density Interval）をグラフにしてみた。
Rのコードはここに置いた（通知を変えて実行できる）
http://tpcg.io/TBD7MO
池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。
魚の総数を上限１万匹とし、その確率分布は一様分布を仮定。
再捕獲した４５匹中何匹に目印がついているかで推測される95%信頼区間(Highest Density Interval）をグラフにしてみた。
Rのコードはここに置いた（通知を変えて実行できる）
http://tpcg.io/TBD7MO
Uryuu fell 23 times in the national exam
It is an amateur virgin who is also failing in marriage
To the Uraguchi of the spinning parpurin
He is getting turned on
F class clerks condenced raw kid juice
The smell of the Doteihen does not decrease
NnnnnHooOoooOoooooooo
It is an amateur virgin who is also failing in marriage
To the Uraguchi of the spinning parpurin
He is getting turned on
F class clerks condenced raw kid juice
The smell of the Doteihen does not decrease
NnnnnHooOoooOoooooooo
僕らの おち○ぽ
Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
>>205
池の鯉の総数と調査します。
五郎君が名前に因んで５６匹を捕まえて目印をつけ、池にもどしました。
次の日に三郎君が自分の名前に因んで３６匹の目印のついた鯉を捕まえることにしました。
鯉４５匹めで予定の３６匹が捕まりました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。
負の二項分布で計算するとこっちはモード値が70の1個なんだなぁ。
池の鯉の総数と調査します。
五郎君が名前に因んで５６匹を捕まえて目印をつけ、池にもどしました。
次の日に三郎君が自分の名前に因んで３６匹の目印のついた鯉を捕まえることにしました。
鯉４５匹めで予定の３６匹が捕まりました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。
負の二項分布で計算するとこっちはモード値が70の1個なんだなぁ。
>>209
このときの推測数の信頼区間の算出が次の課題だな。
３匹目印鯉捕獲目標が４５匹目で達成されたときと比較したい。
このときの推測数の信頼区間の算出が次の課題だな。
３匹目印鯉捕獲目標が４５匹目で達成されたときと比較したい。
marked.fish2 <- function(.x,Nmax=1000, Print=FALSE){
# marked fish # to 95%CI
N2p= function(N,g=56,s=45,x=.x){ # N:total number of fish
if(N < g + s - x) return(0)
dnbinom(s-x,x,g/N) # choose(s-1,x-s)*(1-p)^(s-x)*p^x
}
pmf=Vectorize(N2p)
N=1:Nmax
y=pmf(N)
z=y/sum(y)
mode=mean(N[y==max(y)]) # can be multiple
mean=sum(N*z)
# hdi = pmf2hdi(y,Print=FALSE)$indices
hdi=NA
zc=cumsum(z)
median=which.max((zc>0.5))
if(Print){
par(mfrow=c(2,1))
plot(N,z,type='h',col='gray',ylab='density',bty='l')
abline(v=c(mode,median,mean),lty=c(1,2,3))
legend('topright',bty='n',legend=c('mode','median','mean'),lty=1:3)
plot(N,zc,type='l',col='gray',ylab='cdf',bty='l')
abline(h=0.5,lty=3)}
qtl = c(min(which(zc>0.025)) , min(which(zc>0.975)))
list(mode=mode, median=median, mean=mean,CI.hdi=hdi,CI.Qqtl=qtl)
}
marked.fish2(3)
marked.fish2(36)
# marked fish # to 95%CI
N2p= function(N,g=56,s=45,x=.x){ # N:total number of fish
if(N < g + s - x) return(0)
dnbinom(s-x,x,g/N) # choose(s-1,x-s)*(1-p)^(s-x)*p^x
}
pmf=Vectorize(N2p)
N=1:Nmax
y=pmf(N)
z=y/sum(y)
mode=mean(N[y==max(y)]) # can be multiple
mean=sum(N*z)
# hdi = pmf2hdi(y,Print=FALSE)$indices
hdi=NA
zc=cumsum(z)
median=which.max((zc>0.5))
if(Print){
par(mfrow=c(2,1))
plot(N,z,type='h',col='gray',ylab='density',bty='l')
abline(v=c(mode,median,mean),lty=c(1,2,3))
legend('topright',bty='n',legend=c('mode','median','mean'),lty=1:3)
plot(N,zc,type='l',col='gray',ylab='cdf',bty='l')
abline(h=0.5,lty=3)}
qtl = c(min(which(zc>0.025)) , min(which(zc>0.975)))
list(mode=mode, median=median, mean=mean,CI.hdi=hdi,CI.Qqtl=qtl)
}
marked.fish2(3)
marked.fish2(36)
非対称分布の信頼区間算出にパッケージないのかな？
pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95,Print=TRUE){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
if(Print) hist(pdf,breaks=length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index]) # if unimodal print lower and upper limit
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]]))
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}
pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95,Print=TRUE){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
if(Print) hist(pdf,breaks=length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index]) # if unimodal print lower and upper limit
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]]))
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}
>>210
> marked.fish(3)
lower upper
0.009921656 0.009682298
$`mode`
[1] 839
$median
[1] 1430
$mean
[1] 1963.967
$CI.hdi
[1] 295 5445
$CI.Qqtl
[1] 473 6825
> marked.fish(3)
lower upper
0.009921656 0.009682298
$`mode`
[1] 839
$median
[1] 1430
$mean
[1] 1963.967
$CI.hdi
[1] 295 5445
$CI.Qqtl
[1] 473 6825
> marked.fish2(3)
lower upper
0.0006438142 0.0006421482
$`mode`
[1] 840
$median
[1] 1445
$mean
[1] 1985.835
$CI.hdi
[1] 280 5525
$CI.Qqtl
[1] 463 6902
負の二項分布でも超幾何分布のときとさほど変わらないなぁ
lower upper
0.0006438142 0.0006421482
$`mode`
[1] 840
$median
[1] 1445
$mean
[1] 1985.835
$CI.hdi
[1] 280 5525
$CI.Qqtl
[1] 463 6902
負の二項分布でも超幾何分布のときとさほど変わらないなぁ
さて来週の３本は
よくもこんな〇〇〇〇レコードを
これから毎日スレ上げしようぜ
んほおぉぉぉおぉぉ
でお送りしま~す、んっわっほっぅ
よくもこんな〇〇〇〇レコードを
これから毎日スレ上げしようぜ
んほおぉぉぉおぉぉ
でお送りしま~す、んっわっほっぅ
どうせ助からない（死ぬ奴）の集まりかよ 笑
数学板のこれ面白かった。情報量とか調べながら解答してきた。
789 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2018/11/17(土) 01:54:23.54 ID:SOe/0VMF
情報理論の問題です。（１）は解けるのですが、（２）でつまずいています...
＜問題＞
50人の生徒からなるクラスがある。
そのうち30人は男子、20人は女子であり、男子のうち18人、女子のうち2人は眼鏡をかけている仮定とする。
（１）男女の別、眼鏡の有無のそれぞれが持つ平均自己相互量を求めよ。
（２）男女の性別が判っているという条件のもとで、眼鏡の有無が持つ条件付き自己情報量を求めよ。
答えは、
（１）H(X) = 0.97ビット, H(Y) = 0.97ビット
（２）H(Y|X) = 0.77ビット
となっております。
得意な方がいましたら、（２）の答えを出すまでの計算過程を教えていただきたいです。
よろしくお願い致します。
789 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2018/11/17(土) 01:54:23.54 ID:SOe/0VMF
情報理論の問題です。（１）は解けるのですが、（２）でつまずいています...
＜問題＞
50人の生徒からなるクラスがある。
そのうち30人は男子、20人は女子であり、男子のうち18人、女子のうち2人は眼鏡をかけている仮定とする。
（１）男女の別、眼鏡の有無のそれぞれが持つ平均自己相互量を求めよ。
（２）男女の性別が判っているという条件のもとで、眼鏡の有無が持つ条件付き自己情報量を求めよ。
答えは、
（１）H(X) = 0.97ビット, H(Y) = 0.97ビット
（２）H(Y|X) = 0.77ビット
となっております。
得意な方がいましたら、（２）の答えを出すまでの計算過程を教えていただきたいです。
よろしくお願い致します。
数時間潰しての結果がこれ、わずか２行ｗ
Prelude> let entropy x = sum $ map (\i -> -i*(logBase 2 i)) ( map(/sum(x)) x )
Prelude> 30/50 * entropy [18, 12] + 20/50 * entropy [2, 18]
0.7701685941085136
Prelude> let entropy x = sum $ map (\i -> -i*(logBase 2 i)) ( map(/sum(x)) x )
Prelude> 30/50 * entropy [18, 12] + 20/50 * entropy [2, 18]
0.7701685941085136
>>219
再利用できるように関数化しておいた。
{-
＜問題＞
120(n)人の生徒からなるクラスがある。
そのうち90(m)人は男子、30(f)人は女子であり、男子のうち80(um)人、女子のうち10(uf)人は裏口入学であると仮定とする。
（１）男女の別、裏口の有無のそれぞれが持つ平均自己相互量をビット値で求めよ。
（２）男女の性別が判っているという条件のもとで、裏口の有無が持つ条件付き自己情報量（ビット値）を求めよ。
-}
entropy x = sum $ map (\i -> -i*(logBase 2 i)) ( map(/sum(x)) x )
entr_ura_gender n m f um uf = do
m/n*entropy[um,m-um] + f/n*entropy[uf,f-uf]
再利用できるように関数化しておいた。
{-
＜問題＞
120(n)人の生徒からなるクラスがある。
そのうち90(m)人は男子、30(f)人は女子であり、男子のうち80(um)人、女子のうち10(uf)人は裏口入学であると仮定とする。
（１）男女の別、裏口の有無のそれぞれが持つ平均自己相互量をビット値で求めよ。
（２）男女の性別が判っているという条件のもとで、裏口の有無が持つ条件付き自己情報量（ビット値）を求めよ。
-}
entropy x = sum $ map (\i -> -i*(logBase 2 i)) ( map(/sum(x)) x )
entr_ura_gender n m f um uf = do
m/n*entropy[um,m-um] + f/n*entropy[uf,f-uf]
Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
# https://logics-of-blue.com/information-theory-basic/
"予想がつかない→不確実性（情報エントロピー）が大きい→平均情報量も大きい"
entropy <- function(x){ # 情報エントロピー（平均情報量）
x=x/sum(x)
sum(x*(-log2(x)))
}
"各々の確率分布の情報量の差分の期待値をとります
確率分布が異なっていれば、情報量があるとみなすのが
カルバック・ライブラーの情報量です。"
KLd <- function(P,Q){ # Kullback?Leibler divergence, relative entropy,Information gain
n=length(P)
if(n!=length(Q)) return(NULL)
P=P/sum(P)
Q=Q/sum(Q)
sum(Q*(log2(Q)-log2(P)))
}
# 相互情報量は不確実性（情報エントロピー）の減少量とみなすことができます
"予想がつかない→不確実性（情報エントロピー）が大きい→平均情報量も大きい"
entropy <- function(x){ # 情報エントロピー（平均情報量）
x=x/sum(x)
sum(x*(-log2(x)))
}
"各々の確率分布の情報量の差分の期待値をとります
確率分布が異なっていれば、情報量があるとみなすのが
カルバック・ライブラーの情報量です。"
KLd <- function(P,Q){ # Kullback?Leibler divergence, relative entropy,Information gain
n=length(P)
if(n!=length(Q)) return(NULL)
P=P/sum(P)
Q=Q/sum(Q)
sum(Q*(log2(Q)-log2(P)))
}
# 相互情報量は不確実性（情報エントロピー）の減少量とみなすことができます
KLd <- function(P,Q){ # Kullback-Leibler divergence, relative entropy,Information gain
n=length(P)
if(n!=length(Q)) return(NULL)
P=P/sum(P)
Q=Q/sum(Q)
sum(P*log(P)/log(Q)) # P relative to Q
}
kld p q = do -- Kullback-Leibler divergence
-- if length p /= length q
-- then return ()
-- else do
let pp = map (/sum(p)) p
qq = map (/sum(q)) q
in sum $ zipWith (\x y -> x * (log x)/(log y)) pp qq
n=length(P)
if(n!=length(Q)) return(NULL)
P=P/sum(P)
Q=Q/sum(Q)
sum(P*log(P)/log(Q)) # P relative to Q
}
kld p q = do -- Kullback-Leibler divergence
-- if length p /= length q
-- then return ()
-- else do
let pp = map (/sum(p)) p
qq = map (/sum(q)) q
in sum $ zipWith (\x y -> x * (log x)/(log y)) pp qq
Prelude> p = [80,10]
Prelude> q = [10,20]
Prelude> let pp = map (/sum(p)) p
Prelude> let qq = map (/sum(q)) q
Prelude> sum $ zipWith (\x y -> x * (log x)/(log y)) pp qq
0.6974120552208812
KLd <- function(P,Q){ # Kullback-Leibler divergence, relative entropy,Information gain
n=length(P)
if(n!=length(Q)) return(NULL)
P=P/sum(P)
Q=Q/sum(Q)
sum(P*log(P)/log(Q)) # P relative to Q
}
> KLd(c(80,10),c(10,20))
[1] 0.6974121
Prelude> q = [10,20]
Prelude> let pp = map (/sum(p)) p
Prelude> let qq = map (/sum(q)) q
Prelude> sum $ zipWith (\x y -> x * (log x)/(log y)) pp qq
0.6974120552208812
KLd <- function(P,Q){ # Kullback-Leibler divergence, relative entropy,Information gain
n=length(P)
if(n!=length(Q)) return(NULL)
P=P/sum(P)
Q=Q/sum(Q)
sum(P*log(P)/log(Q)) # P relative to Q
}
> KLd(c(80,10),c(10,20))
[1] 0.6974121
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
事務員で遊ぶのも飽きてきたし
そろそろコミケの原稿を書き始めなきゃなぁ
そろそろコミケの原稿を書き始めなきゃなぁ
中学入試を難問化した問題で遊んでみる。
池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
(1)池の鯉の鯉の数の最尤値を述べよ（２つある）。
(2)最尤値が２つあるのは何匹の目印鯉が捕獲されたときか述べよ。
池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
(1)池の鯉の鯉の数の最尤値を述べよ（２つある）。
(2)最尤値が２つあるのは何匹の目印鯉が捕獲されたときか述べよ。
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
>>223
kld p q = do -- Kullback-Leibler divergence
if length p /= length q
then error "Not equal length"
else do
let pp = map (/sum(p)) p
qq = map (/sum(q)) q
in sum $ zipWith (\x y -> x * (log x)/(log y)) pp qq
main = do
print $ kld [1,1] [1,3]
print $ kld [1,1] [1,2,3]
kld p q = do -- Kullback-Leibler divergence
if length p /= length q
then error "Not equal length"
else do
let pp = map (/sum(p)) p
qq = map (/sum(q)) q
in sum $ zipWith (\x y -> x * (log x)/(log y)) pp qq
main = do
print $ kld [1,1] [1,3]
print $ kld [1,1] [1,2,3]
>>227
pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95,Print=TRUE){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
if(Print) hist(pdf,breaks=length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index]) # if unimodal print lower and upper limit
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]]))
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}
pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95,Print=TRUE){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
if(Print) hist(pdf,breaks=length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index]) # if unimodal print lower and upper limit
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]]))
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}
marked.fish <- function(.x,Nmax=10000, Print=FALSE){ # marked fish # to 95%CI
N2p= function(N,g=56,s=45,x=.x){ # N:total number of fishe
if(N < g + s - x) return(0)
b = N-g # g:genuine(marked) b:bogus(unmarked) s:re-sampled
dhyper(x,g,b,s) # choose(g,x)*choose(b,s-x)/choose(g+b,s)
}
pmf=Vectorize(N2p)
N=1:Nmax
y=pmf(N)
z=y/sum(y)
mode.idx=N[y==max(y)] # can be multiple
n.idx=length(mode.idx)
mode=min(mode.idx)+(n.idx-1)/10
mean=sum(N*z)
hdi = pmf2hdi(y,Print=FALSE)$indices
zc=cumsum(z)
median=which.max((zc>0.5))
if(Print){
par(mfrow=c(2,1))
plot(N,z,type='h',col='gray',ylab='density',bty='l')
abline(v=c(mode,median,mean),lty=c(1,2,3))
legend('topright',bty='n',legend=c('mode','median','mean'),lty=1:3)
plot(N,zc,type='l',col='gray',ylab='cdf',bty='l')
abline(h=0.5,lty=3)}
qtl = c(min(which(zc>0.025)) , min(which(zc>0.975)))
list(mode=mode, median=median, mean=mean,CI.hdi=hdi,CI.Qqtl=qtl)
}
N2p= function(N,g=56,s=45,x=.x){ # N:total number of fishe
if(N < g + s - x) return(0)
b = N-g # g:genuine(marked) b:bogus(unmarked) s:re-sampled
dhyper(x,g,b,s) # choose(g,x)*choose(b,s-x)/choose(g+b,s)
}
pmf=Vectorize(N2p)
N=1:Nmax
y=pmf(N)
z=y/sum(y)
mode.idx=N[y==max(y)] # can be multiple
n.idx=length(mode.idx)
mode=min(mode.idx)+(n.idx-1)/10
mean=sum(N*z)
hdi = pmf2hdi(y,Print=FALSE)$indices
zc=cumsum(z)
median=which.max((zc>0.5))
if(Print){
par(mfrow=c(2,1))
plot(N,z,type='h',col='gray',ylab='density',bty='l')
abline(v=c(mode,median,mean),lty=c(1,2,3))
legend('topright',bty='n',legend=c('mode','median','mean'),lty=1:3)
plot(N,zc,type='l',col='gray',ylab='cdf',bty='l')
abline(h=0.5,lty=3)}
qtl = c(min(which(zc>0.025)) , min(which(zc>0.975)))
list(mode=mode, median=median, mean=mean,CI.hdi=hdi,CI.Qqtl=qtl)
}
marked.fish(36,Print=T)
marked.fish(3,Print=T)
n=0:45
Y=sapply(n,function(n) marked.fish(n))
y=matrix(unlist(Y["CI.hdi",]),nrow=2)
plot(n,y[2,],type='n',bty='l',xlab='re-sampled marked fish',
ylab='estimated size of total')
segments(n,y[1,],n,y[2,],lwd=3,col='gray')
points(n,unlist(Y['mode',]),pch=21)
points(n,unlist(Y['median',]),pch='+')
points(n,unlist(Y['mean',]),pch='*')
legend('center',bty='n',pch=c('○','+','*'),legend=c('mode','median','mean'))
result=data.frame(n,mode=unlist(Y['mode',]),median=unlist(Y['median',]),
mean=round(unlist(Y['mean',]),1))
result[1:20,]
result[21:40,]
tail(result)
n[floor(result[,'mode'])!=result[,'mode']] # multiple
marked.fish(3,Print=T)
n=0:45
Y=sapply(n,function(n) marked.fish(n))
y=matrix(unlist(Y["CI.hdi",]),nrow=2)
plot(n,y[2,],type='n',bty='l',xlab='re-sampled marked fish',
ylab='estimated size of total')
segments(n,y[1,],n,y[2,],lwd=3,col='gray')
points(n,unlist(Y['mode',]),pch=21)
points(n,unlist(Y['median',]),pch='+')
points(n,unlist(Y['mean',]),pch='*')
legend('center',bty='n',pch=c('○','+','*'),legend=c('mode','median','mean'))
result=data.frame(n,mode=unlist(Y['mode',]),median=unlist(Y['median',]),
mean=round(unlist(Y['mean',]),1))
result[1:20,]
result[21:40,]
tail(result)
n[floor(result[,'mode'])!=result[,'mode']] # multiple
>>224
プログラミンの練習にpythonに移植、Rより面倒。
import math
def simplex(x): # convert vector to whose sum =1
s=sum(x)
return ([y/s for y in x]) # return(list(map( (lambda y: y/s) , x )))
def kld(p,q): # Kullback-Leibler divergence
if len(p)!=len(q):
raise Exception("Not equal length!")
p = simplex(p)
q = simplex(q)
return(sum(list (map (lambda x,y: x* math.log(x)/math.log(y), p,q))))
プログラミンの練習にpythonに移植、Rより面倒。
import math
def simplex(x): # convert vector to whose sum =1
s=sum(x)
return ([y/s for y in x]) # return(list(map( (lambda y: y/s) , x )))
def kld(p,q): # Kullback-Leibler divergence
if len(p)!=len(q):
raise Exception("Not equal length!")
p = simplex(p)
q = simplex(q)
return(sum(list (map (lambda x,y: x* math.log(x)/math.log(y), p,q))))
>>234
エラー処理はなしにして無理矢理、one-liner にすると
def Kullback_Leiber(p,q): return(sum(list (map (lambda x,y: x* math.log(x)/math.log(y), [i/sum(p) for i in p],[j/sum(q) for j in q]))))
エラー処理はなしにして無理矢理、one-liner にすると
def Kullback_Leiber(p,q): return(sum(list (map (lambda x,y: x* math.log(x)/math.log(y), [i/sum(p) for i in p],[j/sum(q) for j in q]))))
i tried it in Showa u motherfucker. in that time niggers were supposed be in what niggahz were supposed to be motherfucking in, which we call a discrimination.
they pay shit loaded money to motherfucking niggers ass-bitch cocksucker fucking gringo homosexual hobo
i mean fuck you all go down hell
they pay shit loaded money to motherfucking niggers ass-bitch cocksucker fucking gringo homosexual hobo
i mean fuck you all go down hell
2^3はpythonで１を返す
ビット演算子(~, &, |, ^, <<, >>)
2**3 か pow(2,3）で冪乗
ビット演算子(~, &, |, ^, <<, >>)
2**3 か pow(2,3）で冪乗
練習に、これを移植したいなぁ。
http://www.geocities.jp/m_hiroi/puzzle/water_jug.html
http://www.geocities.jp/m_hiroi/puzzle/water_jug.html
>>238
数が小さいので頭で考えると (4L,3L)
[(0,0),(4,0),(1,3),(1,0),(0,1),(4,1),(2,3),(2,0)]
になるが、
Haskellの解は無駄な汲み出しをしている気がするなぁ。
[(0,0),(4,0),(0,3),(4,3),(1,3),(3,0),(1,0),(3,3),(0,1),(4,2),(4,1),(0,2),(2,3),(2,0)]
数が小さいので頭で考えると (4L,3L)
[(0,0),(4,0),(1,3),(1,0),(0,1),(4,1),(2,3),(2,0)]
になるが、
Haskellの解は無駄な汲み出しをしている気がするなぁ。
[(0,0),(4,0),(0,3),(4,3),(1,3),(3,0),(1,0),(3,3),(0,1),(4,2),(4,1),(0,2),(2,3),(2,0)]
>>240
問題はこれ
問題 : ４ リットルと ３ リットルの容器を使って ２ リットルの水を測るにはどうすればいい？
問題はこれ
問題 : ４ リットルと ３ リットルの容器を使って ２ リットルの水を測るにはどうすればいい？
こっちの方が断然、難関。
油分け算
[問題] 油分け算
14 リットルの容器 A に油が満杯に入っています。これを 11 リットルの容器 B と 3 リットルの容器 C を使って二等分してください。
容器 A と B には 7 リットルずつ油が入ります。油を二等分する最短手順を求めてください。
容器 B と C のサイズが 9 リットルと 5 リットルの場合の手順は？
油分け算
[問題] 油分け算
14 リットルの容器 A に油が満杯に入っています。これを 11 リットルの容器 B と 3 リットルの容器 C を使って二等分してください。
容器 A と B には 7 リットルずつ油が入ります。油を二等分する最短手順を求めてください。
容器 B と C のサイズが 9 リットルと 5 リットルの場合の手順は？
>>239
WinGCHiで動作するように少し改変
import Data.List
basicState = (0,0)
actions = let xmax = 4
ymax = 3
in [(\(x, y) -> (xmax, y)),
(\(x, y) -> (x, ymax)),
(\(x, y) -> (0, y)),
(\(x, y) -> (x, 0)),
(\(x, y) -> if (x + y > xmax) then (xmax, y+x-xmax) else (x+y, 0)),
(\(x, y) -> if (x + y > ymax) then (x+y-ymax, ymax) else (0, x+y))]
main = print $ searchStates [basicState]
searchStates :: [(Int, Int)] -> [(Int, Int)]
searchStates states = let nexts = filter (not . (checkState states)) $ concat $ map (execSeek actions) states
in if length nexts > 0
then searchStates $ states ++ (nub nexts)
else states
execSeek :: [((Int, Int) -> (Int, Int))] -> (Int, Int) -> [(Int, Int)]
execSeek (f:fs) crnt | null fs = (f crnt : [])
| True = (f crnt : []) ++ execSeek fs crnt
checkState :: [(Int, Int)] -> (Int, Int) -> Bool
checkState states (crnt_x, crnt_y) = any isSameState states
where
isSameState :: (Int, Int) -> Bool
isSameState (x, y) = if (x == crnt_x && y == crnt_y) then True else False
WinGCHiで動作するように少し改変
import Data.List
basicState = (0,0)
actions = let xmax = 4
ymax = 3
in [(\(x, y) -> (xmax, y)),
(\(x, y) -> (x, ymax)),
(\(x, y) -> (0, y)),
(\(x, y) -> (x, 0)),
(\(x, y) -> if (x + y > xmax) then (xmax, y+x-xmax) else (x+y, 0)),
(\(x, y) -> if (x + y > ymax) then (x+y-ymax, ymax) else (0, x+y))]
main = print $ searchStates [basicState]
searchStates :: [(Int, Int)] -> [(Int, Int)]
searchStates states = let nexts = filter (not . (checkState states)) $ concat $ map (execSeek actions) states
in if length nexts > 0
then searchStates $ states ++ (nub nexts)
else states
execSeek :: [((Int, Int) -> (Int, Int))] -> (Int, Int) -> [(Int, Int)]
execSeek (f:fs) crnt | null fs = (f crnt : [])
| True = (f crnt : []) ++ execSeek fs crnt
checkState :: [(Int, Int)] -> (Int, Int) -> Bool
checkState states (crnt_x, crnt_y) = any isSameState states
where
isSameState :: (Int, Int) -> Bool
isSameState (x, y) = if (x == crnt_x && y == crnt_y) then True else False
i tried it in Showa u motherfucker. in that time niggers were supposed be in what niggahz were supposed to be motherfucking in, which we call a discrimination.
they pay shit loaded money to motherfucking niggers ass-bitch cocksucker fucking gringo homosexual hobo
i mean fuck you all go down hell
they pay shit loaded money to motherfucking niggers ass-bitch cocksucker fucking gringo homosexual hobo
i mean fuck you all go down hell
>>240
[(0,0),(0,3),(3,0),(3,3),(4,2),(0,2)] というのが数学板で返された
[(0,0),(0,3),(3,0),(3,3),(4,2),(0,2)] というのが数学板で返された
>>246 は国試に２３回も落ちた挙句
婚活にも失敗してる素人童貞で
くるくるぱーの裏口バカに
なっちゃってるのらぁあぁぁ
Ｆラン事務員の濃ゆぅぅい生ガキ汁
ド底辺の臭いが落ちないよぉ
んほおぉぉぉおぉぉ
婚活にも失敗してる素人童貞で
くるくるぱーの裏口バカに
なっちゃってるのらぁあぁぁ
Ｆラン事務員の濃ゆぅぅい生ガキ汁
ド底辺の臭いが落ちないよぉ
んほおぉぉぉおぉぉ
>>242
(14,0,0),(3,11,0),(3,8,3),(6,8,0),(6,5,3),(9,5,0),(9,2,3),(12,2,0),(12,0,2),(1,11,2),(1,10,3),(4,10,0),(4,7,3),(7,7,0)
これでできるけど、最短かどうかは自信がないなぁ。
(14,0,0),(3,11,0),(3,8,3),(6,8,0),(6,5,3),(9,5,0),(9,2,3),(12,2,0),(12,0,2),(1,11,2),(1,10,3),(4,10,0),(4,7,3),(7,7,0)
これでできるけど、最短かどうかは自信がないなぁ。
>>247
ド底辺シリツ医大卒の知性を表すような文章だなぁ。
>242の答でもだせばいいのに、
馬鹿なのか？馬鹿なのにどうして大学に入れるわけ？
あれかな？
あれだよね？
あれ
あれ
う
ら
ぐ
ち
ド底辺シリツ医大卒の知性を表すような文章だなぁ。
>242の答でもだせばいいのに、
馬鹿なのか？馬鹿なのにどうして大学に入れるわけ？
あれかな？
あれだよね？
あれ
あれ
う
ら
ぐ
ち
[問題]
30 リットルの容器 A に油が満杯に入っています。これを 1７ リットルの容器 B と １3 リットルの容器 C を使って二等分してください。容器 A と B には 15 リットルずつ油が入ります。油を二等分する手順を求めてください。
[30,0,0]
[13,17,0]
[13,4,13]
[26,4,0]
[26,0,4]
[9,17,4]
[9,8,13]
[22,8,0]
[22,0,8]
[5,17,8]
[5,12,13]
[18,12,0]
[18,0,12]
[1,17,12]
[1,16,13]
[14,16,0]
[14,3,13]
[27,3,0]
[27,0,3]
[10,17,3]
[10,7,13]
[23,7,0]
[23,0,7]
[6,17,7]
[6,11,13]
[19,11,0]
[19,0,11]
[2,17,11]
[2,15,13]
[15,15,0]
30 リットルの容器 A に油が満杯に入っています。これを 1７ リットルの容器 B と １3 リットルの容器 C を使って二等分してください。容器 A と B には 15 リットルずつ油が入ります。油を二等分する手順を求めてください。
[30,0,0]
[13,17,0]
[13,4,13]
[26,4,0]
[26,0,4]
[9,17,4]
[9,8,13]
[22,8,0]
[22,0,8]
[5,17,8]
[5,12,13]
[18,12,0]
[18,0,12]
[1,17,12]
[1,16,13]
[14,16,0]
[14,3,13]
[27,3,0]
[27,0,3]
[10,17,3]
[10,7,13]
[23,7,0]
[23,0,7]
[6,17,7]
[6,11,13]
[19,11,0]
[19,0,11]
[2,17,11]
[2,15,13]
[15,15,0]
ネットで口汚くあちこちのスレを荒らしている国試浪人の事務員だが
この世に彼奴を下回るカスがいるだろうか
いや居ない
リアルではだれも口にしないが、みな思っていることだ
事務員本人も内心は自覚していることだろう
でなければ毎日毎日、専門医や開業医や皮膚科でもないのに
それぞれのスレを荒らしに来るはずがない
よっぽど妬ましいんだろうなW
この世に彼奴を下回るカスがいるだろうか
いや居ない
リアルではだれも口にしないが、みな思っていることだ
事務員本人も内心は自覚していることだろう
でなければ毎日毎日、専門医や開業医や皮膚科でもないのに
それぞれのスレを荒らしに来るはずがない
よっぽど妬ましいんだろうなW
rm(list=ls())
Amax=10 ; Bmax=7 ; Cmax=3
init = c(10,0,0)
stacks=t(as.matrix(init))
a2b <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+b > Bmax) c(a+b-Bmax,Bmax,c)
else c(0, a+b, c)
}
a2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+c > Cmax) c(a+c-Cmax, b, Cmax)
else c(0, b, a+c)
}
b2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+c > Cmax) c(a, b+c-Cmax,Cmax)
else c(a, 0, b+c)
}
b2a <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+a > Amax) c(Amax, b+a-Amax,c)
else c(b+a, 0, c)
}
Amax=10 ; Bmax=7 ; Cmax=3
init = c(10,0,0)
stacks=t(as.matrix(init))
a2b <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+b > Bmax) c(a+b-Bmax,Bmax,c)
else c(0, a+b, c)
}
a2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+c > Cmax) c(a+c-Cmax, b, Cmax)
else c(0, b, a+c)
}
b2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+c > Cmax) c(a, b+c-Cmax,Cmax)
else c(a, 0, b+c)
}
b2a <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+a > Amax) c(Amax, b+a-Amax,c)
else c(b+a, 0, c)
}
c2a <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+a > Amax) c(Amax, b, c+a-Amax)
else c(c+a, b, 0)
}
c2b <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+b > Bmax) c(a, Bmax, c+b-Bmax)
else c(a, c+b, 0)
}
actions = c(a2b,a2c,b2c,c2a,c2a,c2b)
transfer <- function(x){
re=NULL
for(fun in actions){
re=rbind(re,fun(x))
}
unique(re)
}
transit=transfer(init)
is.vim <- function(vector,matrix){ # is vector in matrix
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==vector)))
}
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+a > Amax) c(Amax, b, c+a-Amax)
else c(c+a, b, 0)
}
c2b <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+b > Bmax) c(a, Bmax, c+b-Bmax)
else c(a, c+b, 0)
}
actions = c(a2b,a2c,b2c,c2a,c2a,c2b)
transfer <- function(x){
re=NULL
for(fun in actions){
re=rbind(re,fun(x))
}
unique(re)
}
transit=transfer(init)
is.vim <- function(vector,matrix){ # is vector in matrix
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==vector)))
}
actions = c(a2b,a2c,b2c,c2a,c2a,c2b)
is.vim <- function(vector,matrix){ # is vector in matrix
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==vector)))
}
is.goal <- function(x){
all(x==goal)
}
transfer <- function(x){
re=NULL
for(fun in actions){
v=fun(x)
if(!is.vim(v,stacks)) re=rbind(re,fun(x))
}
unique(re)
}
transit=transfer(init)
push <- function(x){
n=nrow(x)
for(i in 1:n){
if(!is.vim(x[i,],stacks)) stacks=rbind(x[i,],stacks)
if(is.goal(x[i,])) break
}
return(stacks)
}
stacks=push(transit)
is.vim <- function(vector,matrix){ # is vector in matrix
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==vector)))
}
is.goal <- function(x){
all(x==goal)
}
transfer <- function(x){
re=NULL
for(fun in actions){
v=fun(x)
if(!is.vim(v,stacks)) re=rbind(re,fun(x))
}
unique(re)
}
transit=transfer(init)
push <- function(x){
n=nrow(x)
for(i in 1:n){
if(!is.vim(x[i,],stacks)) stacks=rbind(x[i,],stacks)
if(is.goal(x[i,])) break
}
return(stacks)
}
stacks=push(transit)
>>251
期待に反して悪いが俺、事務員じゃないんだね。
臨床やってるからこういう議論もできる。
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1499746033/878
879 卵の名無しさん sage 2018/11/15(木) 07:18:18.94 ID:LT687Ilf
>>878
>875は脾弯越えの操作でpullする時の話。
んで、あんたどこ卒？
ド底辺シリツ医大へ裏口入学なんだろ？
中学入試を少し難問化した>227に答えてみ!
期待に反して悪いが俺、事務員じゃないんだね。
臨床やってるからこういう議論もできる。
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1499746033/878
879 卵の名無しさん sage 2018/11/15(木) 07:18:18.94 ID:LT687Ilf
>>878
>875は脾弯越えの操作でpullする時の話。
んで、あんたどこ卒？
ド底辺シリツ医大へ裏口入学なんだろ？
中学入試を少し難問化した>227に答えてみ!
>>251
国立卒はちゃんとわかってる。
開業医スレのシリツ三法則（試案、名投稿より作成）
1.私立医が予想通り糞だからしょうがない
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/101-102
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/844-853
ID:RFPm1BdQ
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/869
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/874-875
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/874-880
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/882
ID:liUvUPgn
2.馬鹿に馬鹿と言っちゃ嫌われるのは摂理
実例大杉！
3.リアルでは皆思ってるだけで口に出してないだけ
国立卒はちゃんとわかってる。
開業医スレのシリツ三法則（試案、名投稿より作成）
1.私立医が予想通り糞だからしょうがない
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/101-102
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/844-853
ID:RFPm1BdQ
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/869
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/874-875
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/874-880
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/882
ID:liUvUPgn
2.馬鹿に馬鹿と言っちゃ嫌われるのは摂理
実例大杉！
3.リアルでは皆思ってるだけで口に出してないだけ
Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
>>251
統計スレに投稿するならこれくらい答えてみ。
話題のド底辺シリツ医大裏口入学を題材にした問題。
ド底辺シリツ裏口調査団が100人を順次調査した。
裏口判明人数をそのまま公表はヤバすぎる結果であったため、
連続して裏口がみつかった最大数は4人であったとだけ公表した。
公表結果が正しいとして裏口入学人数の期待値、最頻値、及び95%信頼区間を述べよ。
統計スレに投稿するならこれくらい答えてみ。
話題のド底辺シリツ医大裏口入学を題材にした問題。
ド底辺シリツ裏口調査団が100人を順次調査した。
裏口判明人数をそのまま公表はヤバすぎる結果であったため、
連続して裏口がみつかった最大数は4人であったとだけ公表した。
公表結果が正しいとして裏口入学人数の期待値、最頻値、及び95%信頼区間を述べよ。
actions = c(a2b,a2c,b2c,c2a,c2a,c2b)
is.vim <- function(vector,matrix){ # 配列が行列に含まれるか
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==vector)))}
is.goal <- function(x){ #ゴール判定
all(x==goal)}
transfer <- function(x){ # 移動してにスタックにない配列のみ返す
re=NULL
for(fun in actions){
v=fun(x)
if(!is.vim(v,stacks)) re=rbind(re,fun(x)) }
unique(re)}
transit=transfer(init) #最初の移動
push <- function(x){ #新規のみスタックに積む
n=nrow(x)
for(i in 1:n){
if(!is.vim(x[i,],stacks)) stacks=rbind(x[i,],stacks)
if(is.goal(x[i,])) break #ゴールしてたらループをぬける
}
return(stacks) #新スタックを返す
}
stacks=push(transit)
is.vim <- function(vector,matrix){ # 配列が行列に含まれるか
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==vector)))}
is.goal <- function(x){ #ゴール判定
all(x==goal)}
transfer <- function(x){ # 移動してにスタックにない配列のみ返す
re=NULL
for(fun in actions){
v=fun(x)
if(!is.vim(v,stacks)) re=rbind(re,fun(x)) }
unique(re)}
transit=transfer(init) #最初の移動
push <- function(x){ #新規のみスタックに積む
n=nrow(x)
for(i in 1:n){
if(!is.vim(x[i,],stacks)) stacks=rbind(x[i,],stacks)
if(is.goal(x[i,])) break #ゴールしてたらループをぬける
}
return(stacks) #新スタックを返す
}
stacks=push(transit)
ネットで口汚くあちこちのスレを荒らしている国試浪人の事務員だが
この世に彼奴を下回るカスがいるだろうか
いや居ない
リアルではだれも口にしないが、みな思っていることだ
事務員本人も内心は自覚していることだろう
でなければ毎日毎日、専門医や開業医や皮膚科でもないのに
それぞれのスレを荒らしに来るはずがない
よっぽど妬ましいんだろうなW
この世に彼奴を下回るカスがいるだろうか
いや居ない
リアルではだれも口にしないが、みな思っていることだ
事務員本人も内心は自覚していることだろう
でなければ毎日毎日、専門医や開業医や皮膚科でもないのに
それぞれのスレを荒らしに来るはずがない
よっぽど妬ましいんだろうなW
油分け算のRスクリプトようやく完成
rm(list=ls())
Amax=10 ; Bmax=7 ; Cmax=3 # capacity
t0 = c(10,0,0) # initial state
goal = c(5,5,0) # goal
.stack <<- t(as.matrix(t0)) # stack (converted to one row matrix)
.checked <<- .stack # checked list
# pouring methods
a2b <- function(abc){ # pour from A to B
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+b > Bmax) c(a+b-Bmax,Bmax,c)
else c(0, a+b, c)
}
a2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+c > Cmax) c(a+c-Cmax, b, Cmax)
else c(0, b, a+c)
}
b2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+c > Cmax) c(a, b+c-Cmax,Cmax)
else c(a, 0, b+c)
}
rm(list=ls())
Amax=10 ; Bmax=7 ; Cmax=3 # capacity
t0 = c(10,0,0) # initial state
goal = c(5,5,0) # goal
.stack <<- t(as.matrix(t0)) # stack (converted to one row matrix)
.checked <<- .stack # checked list
# pouring methods
a2b <- function(abc){ # pour from A to B
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+b > Bmax) c(a+b-Bmax,Bmax,c)
else c(0, a+b, c)
}
a2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+c > Cmax) c(a+c-Cmax, b, Cmax)
else c(0, b, a+c)
}
b2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+c > Cmax) c(a, b+c-Cmax,Cmax)
else c(a, 0, b+c)
}
b2a <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+a > Amax) c(Amax, b+a-Amax,c)
else c(b+a, 0, c)
}
c2a <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+a > Amax) c(Amax, b, c+a-Amax)
else c(c+a, b, 0)
}
c2b <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+b > Bmax) c(a, Bmax, c+b-Bmax)
else c(a, c+b, 0)
}
actions = c(a2b,a2c,b2c,c2a,c2a,c2b) # all pouring method
is.rim <- function(row,matrix){ # is row in matrix?
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==row))) # comparble to %in%
}
is.goal <- function(x){ # goal reached?
all(x==goal)
}
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+a > Amax) c(Amax, b+a-Amax,c)
else c(b+a, 0, c)
}
c2a <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+a > Amax) c(Amax, b, c+a-Amax)
else c(c+a, b, 0)
}
c2b <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+b > Bmax) c(a, Bmax, c+b-Bmax)
else c(a, c+b, 0)
}
actions = c(a2b,a2c,b2c,c2a,c2a,c2b) # all pouring method
is.rim <- function(row,matrix){ # is row in matrix?
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==row))) # comparble to %in%
}
is.goal <- function(x){ # goal reached?
all(x==goal)
}
pop <- function(){ # pop LIFO
if(is.null(.stack)) return()
LIFO=.stack[1,]
if(nrow(.stack)==1) .stack <<- NULL
else .stack <<- .stack[-1,] # changed GLOBALLY
return(LIFO)
}
push <- function(rows){ # push rows at head of stack
if(is.null(rows)) invisible(NULL) # no NULL show
else .stack <<- rbind(rows , .stack) # changed GLOBELY
}
transfer <- function(x){ # return unchekcked transferred state
re=NULL
for(fun in actions){ # try all methods
v=fun(x) # drop checked state and itself
if(!is.rim(v,.checked) & !all(v==x)) re=rbind(re,fun(x))
}
uni.re=unique(re) # delete duplicated
.checked <<- rbind(uni.re,.checked) # add to .checked GLOBELY
return(uni.re)
}
if(is.null(.stack)) return()
LIFO=.stack[1,]
if(nrow(.stack)==1) .stack <<- NULL
else .stack <<- .stack[-1,] # changed GLOBALLY
return(LIFO)
}
push <- function(rows){ # push rows at head of stack
if(is.null(rows)) invisible(NULL) # no NULL show
else .stack <<- rbind(rows , .stack) # changed GLOBELY
}
transfer <- function(x){ # return unchekcked transferred state
re=NULL
for(fun in actions){ # try all methods
v=fun(x) # drop checked state and itself
if(!is.rim(v,.checked) & !all(v==x)) re=rbind(re,fun(x))
}
uni.re=unique(re) # delete duplicated
.checked <<- rbind(uni.re,.checked) # add to .checked GLOBELY
return(uni.re)
}
state=NULL
while(!is.goal(.stack[1,])){
push(transfer(pop()))
state=rbind(state,.stack[1,])
}
> state
[,1] [,2] [,3]
[1,] 3 7 0
[2,] 0 7 3
[3,] 3 4 3
[4,] 6 4 0
[5,] 6 1 3
[6,] 9 1 0
[7,] 9 0 1
[8,] 2 7 1
[9,] 2 5 3
[10,] 5 5 0
while(!is.goal(.stack[1,])){
push(transfer(pop()))
state=rbind(state,.stack[1,])
}
> state
[,1] [,2] [,3]
[1,] 3 7 0
[2,] 0 7 3
[3,] 3 4 3
[4,] 6 4 0
[5,] 6 1 3
[6,] 9 1 0
[7,] 9 0 1
[8,] 2 7 1
[9,] 2 5 3
[10,] 5 5 0
>>268
これだと無駄な手順も返しているな。
while(!is.goal(.stack[1,])){
tr=transfer(pop())
push(tr)
if(!is.null(tr))state=rbind(state,.stack[1,])
}
state
> state
[,1] [,2] [,3]
[1,] 3 7 0
[2,] 0 7 3
[3,] 6 4 0
[4,] 6 1 3
[5,] 9 1 0
[6,] 9 0 1
[7,] 2 7 1
[8,] 2 5 3
[9,] 5 5 0
これだと無駄な手順も返しているな。
while(!is.goal(.stack[1,])){
tr=transfer(pop())
push(tr)
if(!is.null(tr))state=rbind(state,.stack[1,])
}
state
> state
[,1] [,2] [,3]
[1,] 3 7 0
[2,] 0 7 3
[3,] 6 4 0
[4,] 6 1 3
[5,] 9 1 0
[6,] 9 0 1
[7,] 2 7 1
[8,] 2 5 3
[9,] 5 5 0
i tried it in Showa u motherfucker. in that time niggers were supposed be in what niggahz were supposed to be motherfucking in, which we call a discrimination.
they pay shit loaded money to motherfucking niggers ass-bitch cocksucker fucking gringo homosexual hobo
i mean fuck you all go down hell
they pay shit loaded money to motherfucking niggers ass-bitch cocksucker fucking gringo homosexual hobo
i mean fuck you all go down hell
ようやくデバッグできた。
> state=t0
> while(!is.goal(.stack[1,])){
+ (p=pop())
+ (tr=transfer(p))
+ (.checked <<- unique(rbind(p,.checked))) # add to .checked GLOBELY
+ push(tr)
+ (.stack)
+ if(!is.null(transfer(.stack[1,]))) state=rbind(state,.stack[1,])
+ }
> rownames(state)=NULL
> colnames(state)=c(Amax,Bmax,Cmax)
> state
10 7 3
[1,] 10 0 0
[2,] 3 7 0
[3,] 3 4 3
[4,] 6 4 0
[5,] 6 1 3
[6,] 9 1 0
[7,] 9 0 1
[8,] 2 7 1
[9,] 2 5 3
[10,] 5 5 0
> state=t0
> while(!is.goal(.stack[1,])){
+ (p=pop())
+ (tr=transfer(p))
+ (.checked <<- unique(rbind(p,.checked))) # add to .checked GLOBELY
+ push(tr)
+ (.stack)
+ if(!is.null(transfer(.stack[1,]))) state=rbind(state,.stack[1,])
+ }
> rownames(state)=NULL
> colnames(state)=c(Amax,Bmax,Cmax)
> state
10 7 3
[1,] 10 0 0
[2,] 3 7 0
[3,] 3 4 3
[4,] 6 4 0
[5,] 6 1 3
[6,] 9 1 0
[7,] 9 0 1
[8,] 2 7 1
[9,] 2 5 3
[10,] 5 5 0
目的のノードを見つけたら終了する仕様だから、最短かどうかはわからないなぁ。
仕事しないとなぁ
時給の良い仕事ないかなぁ？
ハローワークで警備の仕事があるなぁ。
# 問題 : 7 リットルと 3 リットルの容器を使って 5 リットルの水を測るにはどうすればいい？
> state
7 3
[1,] 0 0
[2,] 7 0
[3,] 4 3
[4,] 4 0
[5,] 1 3
[6,] 1 0
[7,] 0 1
[8,] 7 1
[9,] 5 3
[10,] 5 0
> state
7 3
[1,] 0 0
[2,] 7 0
[3,] 4 3
[4,] 4 0
[5,] 1 3
[6,] 1 0
[7,] 0 1
[8,] 7 1
[9,] 5 3
[10,] 5 0
Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
人間関係のない時給の良い仕事はないかなぁ？いじめられるからなぁ
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
仕事ください
なんの取り柄もない私に仕事をください
なんかの資格があったらなぁ 仕事がないなぁ 今になって悔やんでしまう
金がない！
もっと金になる勉強をすべきだった 仕事がないなぁ
このまま 社会に出ずに 人生が終わってしまうのか？なんだったんだろう俺の人生は？
明日 また ハローワーク行こう！
>268-269のバグを指摘できていたら見直すのだが
底辺学力でできるのは>197のような漢字の誤変換だけ。
底辺学力でできるのは>197のような漢字の誤変換だけ。
ド底辺スレの定期上げ
じゃ、定期あげ
>>277
幅優先探索だとこんな感じだな。
.que <<- t(as.matrix(t0))
transfer(c(0,0)) # 70 03
transfer(c(7,0)) # 43 73
transfer(c(4,3)) # 40
transfer(c(4,0)) # 13
transfer(c(1,3)) #10
transfer(c(1,0)) #01
transfer(c(0,1)) #71
transfer(c(7,1))#53
transfer(c(5,3))#50
transfer(c(7,3)) # NULL
transfer(c(0,3)) # 30
transfer(c(3,0)) # 33
transfer(c(3,3)) # 60
transfer(c(6,0)) # 63
transfer(c(6,3)) # 72
transfer(c(7,2)) # 02
transfer(c(0,2))# 10
transfer(c(2,0)) #23
transfer(c(2,3))#50
#
幅優先探索だとこんな感じだな。
.que <<- t(as.matrix(t0))
transfer(c(0,0)) # 70 03
transfer(c(7,0)) # 43 73
transfer(c(4,3)) # 40
transfer(c(4,0)) # 13
transfer(c(1,3)) #10
transfer(c(1,0)) #01
transfer(c(0,1)) #71
transfer(c(7,1))#53
transfer(c(5,3))#50
transfer(c(7,3)) # NULL
transfer(c(0,3)) # 30
transfer(c(3,0)) # 33
transfer(c(3,3)) # 60
transfer(c(6,0)) # 63
transfer(c(6,3)) # 72
transfer(c(7,2)) # 02
transfer(c(0,2))# 10
transfer(c(2,0)) #23
transfer(c(2,3))#50
#
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
非医師の人たちへむけて 今日の１曲
愛国戦隊大日本
愛国戦隊大日本
rm(list=ls())
graphics.off()
dlevy <- function (x,m,c) sqrt(c/2/pi)*exp(-c/2/(x-m))/(x-m)^3/2
set.seed(123)
dat=rgamma(1e4,1)
hist(dat,freq=F) ; summary(dat)
x=density(dat)$x ; y=density(dat)$y
lines(x,y)
f<-function(mc){
m=mc[1];c=mc[2]
sum((y-dlevy(x,m,c))^2)
}
(mc=optim(c(0,1),f, method='N')$par)
curve(dlevy(x,mc[1],mc[2]),add=T,col=2)
graphics.off()
dlevy <- function (x,m,c) sqrt(c/2/pi)*exp(-c/2/(x-m))/(x-m)^3/2
set.seed(123)
dat=rgamma(1e4,1)
hist(dat,freq=F) ; summary(dat)
x=density(dat)$x ; y=density(dat)$y
lines(x,y)
f<-function(mc){
m=mc[1];c=mc[2]
sum((y-dlevy(x,m,c))^2)
}
(mc=optim(c(0,1),f, method='N')$par)
curve(dlevy(x,mc[1],mc[2]),add=T,col=2)
>>294
これへの回答
あるデータ群に対して、確率密度関数のパラメータをフィッティングさせる方法ってないですか？
ちなみに、フィッティングさせたいのはレブィフライト確率密度関数です。
これへの回答
あるデータ群に対して、確率密度関数のパラメータをフィッティングさせる方法ってないですか？
ちなみに、フィッティングさせたいのはレブィフライト確率密度関数です。
量子力学は？www
ボーズ粒子の実態は確率
国試諦めたんだねw
>>172
残念ながら、事務員じゃないのね。
こういうの書いているの俺な。
内視鏡検査について Part.2 [無断転載禁止](c)2ch.net
http://2chb.net/r/hosp/1499746033/875
875 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2018/11/14(水) 20:29:50.55 ID:lTkyjX2F
>>874
俺は肝弯より脾損傷の方がやだね。
開腹手術での受動時の経験と透視でのファイバーの動きを見る機会があるとこんなに可動性あったっけとか思う。
幸い脾損傷の経験はないけど、検査後に左肩への放散痛があったら疑わなくてはと思っている。
残念ながら、事務員じゃないのね。
こういうの書いているの俺な。
内視鏡検査について Part.2 [無断転載禁止](c)2ch.net
http://2chb.net/r/hosp/1499746033/875
875 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2018/11/14(水) 20:29:50.55 ID:lTkyjX2F
>>874
俺は肝弯より脾損傷の方がやだね。
開腹手術での受動時の経験と透視でのファイバーの動きを見る機会があるとこんなに可動性あったっけとか思う。
幸い脾損傷の経験はないけど、検査後に左肩への放散痛があったら疑わなくてはと思っている。
Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
30L 17L 13L
[1,] 30 0 0
[2,] 13 17 0
[3,] 13 4 13
[4,] 26 4 0
[5,] 26 0 4
[6,] 9 17 4
[7,] 9 8 13
[8,] 22 8 0
[9,] 22 0 8
[10,] 5 17 8
[11,] 5 12 13
[12,] 18 12 0
[13,] 18 0 12
[14,] 1 17 12
[15,] 1 16 13
[16,] 14 16 0
[17,] 14 3 13
[18,] 27 3 0
[19,] 27 0 3
[20,] 10 17 3
[21,] 10 7 13
[22,] 23 7 0
[23,] 23 0 7
[24,] 6 17 7
[25,] 6 11 13
[26,] 19 11 0
[27,] 19 0 11
[28,] 2 17 11
[29,] 2 15 13
[30,] 15 15 0
[1,] 30 0 0
[2,] 13 17 0
[3,] 13 4 13
[4,] 26 4 0
[5,] 26 0 4
[6,] 9 17 4
[7,] 9 8 13
[8,] 22 8 0
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[12,] 18 12 0
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[15,] 1 16 13
[16,] 14 16 0
[17,] 14 3 13
[18,] 27 3 0
[19,] 27 0 3
[20,] 10 17 3
[21,] 10 7 13
[22,] 23 7 0
[23,] 23 0 7
[24,] 6 17 7
[25,] 6 11 13
[26,] 19 11 0
[27,] 19 0 11
[28,] 2 17 11
[29,] 2 15 13
[30,] 15 15 0
>>300
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
この通り、実践すべき！
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
この通り、実践すべき！
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。
Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
main = print $ length [(x,y)|x<-[-100..100],y<-[-100..100],7*x+3*y==5,abs x + abs y <= 100]
統計の話をしよう！！
サルを何千万匹殺しても無問題！！ただし、共産主義の香りづけをすれば
サルを何千万匹殺しても無問題！！ただし、共産主義の香りづけをすれば
for x in range(-100,101):
for y in range(-100,101):
if(7*x+3*y==5 and x+y<=100):
print("(" + str(x) + "," + str(y) + ")")
for y in range(-100,101):
if(7*x+3*y==5 and x+y<=100):
print("(" + str(x) + "," + str(y) + ")")
>>306 debugged
for x in range(-100,101):
for y in range(-100,101):
if(7*x+3*y==5 and abs(x)+abs(y)<=100):
print("(" + str(x) + "," + str(y) + ")")
for x in range(-100,101):
for y in range(-100,101):
if(7*x+3*y==5 and abs(x)+abs(y)<=100):
print("(" + str(x) + "," + str(y) + ")")
R
gr=expand.grid(-100:100,-100:100)
f=function(x,y) 7*x+3*y==5 & abs(x)+abs(y)<=100
sum(mapply(f,gr[,1],gr[,2]))
gr=expand.grid(-100:100,-100:100)
f=function(x,y) 7*x+3*y==5 & abs(x)+abs(y)<=100
sum(mapply(f,gr[,1],gr[,2]))
R
re=NULL
for(x in -100:100){
for(y in -100:100){
if(7*x+3*y==5 & abs(x)+abs(y)<=100){
re=rbind(re,(c(x,y)))}}}
nrow(re)
re=NULL
for(x in -100:100){
for(y in -100:100){
if(7*x+3*y==5 & abs(x)+abs(y)<=100){
re=rbind(re,(c(x,y)))}}}
nrow(re)
# Python
a=7; b=3; c=5
n=100
xy = []
for x in range(-n,n+1):
for y in range(-n,n+1):
if(a*x+b*y==c and abs(x)+abs(y)<=n):
xy.append([x,y])
print (len(xy))
print (xy)
a=7; b=3; c=5
n=100
xy = []
for x in range(-n,n+1):
for y in range(-n,n+1):
if(a*x+b*y==c and abs(x)+abs(y)<=n):
xy.append([x,y])
print (len(xy))
print (xy)
# ある医院に１時間あたり平均５人の患者が来院し、その人数の分布はポアソン分布にしたがうとする。
# 1時間あたりの平均診療人数は６人（平均診療時間１０分）で、一人あたりの診療時間は指数分布に従うとする。
# 診察までの平均の待ち時間は何分か？
λ=5
μ=6
N=1e5
sum(rpois(N,λ)*rexp(N,μ))/N
w8t=replicate(1e3,sum(rpois(N,λ)*rexp(N,μ))/N)*60
summary(w8t)
シミュレーション結果も
> summary(w8t)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
49.33 49.88 50.01 50.01 50.14 50.61
理論値通りだな。
# 1時間あたりの平均診療人数は６人（平均診療時間１０分）で、一人あたりの診療時間は指数分布に従うとする。
# 診察までの平均の待ち時間は何分か？
λ=5
μ=6
N=1e5
sum(rpois(N,λ)*rexp(N,μ))/N
w8t=replicate(1e3,sum(rpois(N,λ)*rexp(N,μ))/N)*60
summary(w8t)
シミュレーション結果も
> summary(w8t)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
49.33 49.88 50.01 50.01 50.14 50.61
理論値通りだな。
１時間に平均値５人の患者がくる医院で
次の患者がくるまでの時間が１０分以内である確率と
３０分以上である確率はいくらか？
次の患者がくるまでの時間が１０分以内である確率と
３０分以上である確率はいくらか？
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
deli <- function(course=90,hr=15,call=5){
# average 5 calls during 15 hours with 90 min delivery
k=call/hr
integrate(function(x)k*exp(-k*x),0,course/60)$value
}
vd=Vectorize(deli)
dc=0:180
plot(dc,vd(dc),type='l',lwd=2,bty='l',
xlab='Deli.course(min)',ylab='Prob of call')
# average 5 calls during 15 hours with 90 min delivery
k=call/hr
integrate(function(x)k*exp(-k*x),0,course/60)$value
}
vd=Vectorize(deli)
dc=0:180
plot(dc,vd(dc),type='l',lwd=2,bty='l',
xlab='Deli.course(min)',ylab='Prob of call')
deli <- function(course=90,hr=15,call=5){
# average 5 calls during 15 hours with 90 min delivery
k=call/hr
integrate(function(x)k*exp(-k*x),0,course/60)$value
}
vd=Vectorize(deli)
dc=0:180
plot(dc,vd(dc),type='l',lwd=2,bty='l',
xlab='Deli.course(min)',ylab='Prob of call')
uniroot(function(x,u0=0.5)vd(x)-u0,c(0,180))$root
DH <- function(course=90,hr=15,call=5){
k=call/hr
x=course/60
1-exp(-k*x)
}
p2c=function(p,k=5/15) (-60*log(1-p)/k)
curve(p2c(x),bty='l',xlab='p',ylab='course(min)')
# average 5 calls during 15 hours with 90 min delivery
k=call/hr
integrate(function(x)k*exp(-k*x),0,course/60)$value
}
vd=Vectorize(deli)
dc=0:180
plot(dc,vd(dc),type='l',lwd=2,bty='l',
xlab='Deli.course(min)',ylab='Prob of call')
uniroot(function(x,u0=0.5)vd(x)-u0,c(0,180))$root
DH <- function(course=90,hr=15,call=5){
k=call/hr
x=course/60
1-exp(-k*x)
}
p2c=function(p,k=5/15) (-60*log(1-p)/k)
curve(p2c(x),bty='l',xlab='p',ylab='course(min)')
このスレの自称医者のほんまもん医師確率は？
検索した知識で医者を騙りMath
http://2chb.net/r/hosp/1541780622/
検索した知識で医者を騙りMath
http://2chb.net/r/hosp/1541780622/
こういうのを見ればわかるだろうに
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1499746033/879
>>878
>875は脾弯越えの操作でpullする時の話。
馬鹿なのか、馬鹿じゃなきゃ、これにでも答えてみ！
１時間に平均値５人の患者がくる医院で
次の患者がくるまでの時間が１０分以内である確率と
３０分以上である確率はいくらか？
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1499746033/879
>>878
>875は脾弯越えの操作でpullする時の話。
馬鹿なのか、馬鹿じゃなきゃ、これにでも答えてみ！
１時間に平均値５人の患者がくる医院で
次の患者がくるまでの時間が１０分以内である確率と
３０分以上である確率はいくらか？
>>316
これ用のスクリプト
18時から翌朝9時までの15時間の当直帯に平均5回のコールがある。当直室にデリヘル90分コースで呼んだとすると
デリヘル滞在中にコールされる確率はいくらか？
これ用のスクリプト
18時から翌朝9時までの15時間の当直帯に平均5回のコールがある。当直室にデリヘル90分コースで呼んだとすると
デリヘル滞在中にコールされる確率はいくらか？
two sample poisson test
パッケージでｐ値が異なるのでソースを確認。
X=2 ; Y=9
N=17877;M=16660
P=N/(N+M)
poisson.test(c(X,Y),c(N,M))$p.value
binom.test(X,X+Y,P)$p.value
library(rateratio.test)
rateratio.test(c(X,Y),c(N,M))$p.value
2*min(binom.test(X,X+Y,P,alt='l')$p.value,
binom.test(X,X+Y,P,alt='g')$p.value)
パッケージでｐ値が異なるのでソースを確認。
X=2 ; Y=9
N=17877;M=16660
P=N/(N+M)
poisson.test(c(X,Y),c(N,M))$p.value
binom.test(X,X+Y,P)$p.value
library(rateratio.test)
rateratio.test(c(X,Y),c(N,M))$p.value
2*min(binom.test(X,X+Y,P,alt='l')$p.value,
binom.test(X,X+Y,P,alt='g')$p.value)
救急車搬送数が日勤の８時間で０、夜勤の１６時間で５であったときに
夜勤帯の方が時間あたり救急搬送が多いと言えるか？
救急車搬送数はポアソン分布に従うとして有意水準５％で検定せよ。
日勤０のとき夜勤で何台以上の搬送があれば有意と言えるか？
rm(list=ls())
library(rateratio.test)
poisson.test(c(0,5),c(8,16))$p.value
rateratio.test(c(0,5),c(8,16))$p.value
x=0:20
y=sapply(x,function(x) poisson.test(c(1,x),c(8,16))$p.value)
plot(x,y,bty='l')
x[which.max(y<0.05)]
y=sapply(x,function(x) rateratio.test(c(1,x),c(8,16))$p.value)
plot(x,y,bty='l')
x[which.max(y<0.05)]
夜勤帯の方が時間あたり救急搬送が多いと言えるか？
救急車搬送数はポアソン分布に従うとして有意水準５％で検定せよ。
日勤０のとき夜勤で何台以上の搬送があれば有意と言えるか？
rm(list=ls())
library(rateratio.test)
poisson.test(c(0,5),c(8,16))$p.value
rateratio.test(c(0,5),c(8,16))$p.value
x=0:20
y=sapply(x,function(x) poisson.test(c(1,x),c(8,16))$p.value)
plot(x,y,bty='l')
x[which.max(y<0.05)]
y=sapply(x,function(x) rateratio.test(c(1,x),c(8,16))$p.value)
plot(x,y,bty='l')
x[which.max(y<0.05)]
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
f = function(A=1,B=2,N=100){
p=0
for (i in 1:N){
for(j in 0:(i-1)){
p=p+dpois(i,A)*dpois(j,B)}}
p
}
f()
f(1,3)
p=0
for (i in 1:N){
for(j in 0:(i-1)){
p=p+dpois(i,A)*dpois(j,B)}}
p
}
f()
f(1,3)
soccer= function(A=1,B=2,N=1000){
pa=pd=0
for (i in 1:N){
for(j in 0:(i-1)){
pa=pa+dpois(i,A)*dpois(j,B)
pd=pd+dpois(i,A)*dpois(i,B)
}}
c(Awin=pa,Bwin=1-pa-pd,Draw=pd)
}
soccer()
pa=pd=0
for (i in 1:N){
for(j in 0:(i-1)){
pa=pa+dpois(i,A)*dpois(j,B)
pd=pd+dpois(i,A)*dpois(i,B)
}}
c(Awin=pa,Bwin=1-pa-pd,Draw=pd)
}
soccer()
>>326 debugged
soccer= function(A=5,B=10,N=100){
pa=pd=0
for (i in 1:N){
pd=pd+dpois(i,A)*dpois(i,B)
for(j in 0:(i-1)){
pa=pa+dpois(i,A)*dpois(j,B)
}}
c(Awin=pa,Bwin=1-pa-pd,Draw=pd)
}
soccer= function(A=5,B=10,N=100){
pa=pd=0
for (i in 1:N){
pd=pd+dpois(i,A)*dpois(i,B)
for(j in 0:(i-1)){
pa=pa+dpois(i,A)*dpois(j,B)
}}
c(Awin=pa,Bwin=1-pa-pd,Draw=pd)
}
ポイント乞食ご用達の楽天銀行に貯金していて、
楽天に口座凍結されて無一文になった世田谷のS君 元気？？
一応 開業医なのに楽天銀行って
慶応のOBらが泣いてるよww
楽天に口座凍結されて無一文になった世田谷のS君 元気？？
一応 開業医なのに楽天銀行って
慶応のOBらが泣いてるよww
マルコフの確認
(pexp(2+4,1/3)-pexp(2,1/3))/(1-pexp(2,1/3))
pexp(4,1/3)
(pexp(2+4,1/3)-pexp(2,1/3))/(1-pexp(2,1/3))
pexp(4,1/3)
k=15
a=20
b=30
(pexp(a+b,1/k)-pexp(a,1/k))/(1-pexp(a,1/k))
pexp(b,1/k)
a=20
b=30
(pexp(a+b,1/k)-pexp(a,1/k))/(1-pexp(a,1/k))
pexp(b,1/k)
k=15
a=20
b=30
y=function(x) 1-exp(-x/k)
(y(a+b)-y(a))/(1-y(a))
y(b)
a=20
b=30
y=function(x) 1-exp(-x/k)
(y(a+b)-y(a))/(1-y(a))
y(b)
>>327
debugged again
soccer= function(A=5,B=10,N=100){
if(A>B){
tmp=A
A=B
B=tmp
}
pa=pd=0
for (i in 1:N){
pd=pd+dpois(i,A)*dpois(i,B)
for(j in 0:(i-1)){
pa=pa+dpois(i,A)*dpois(j,B)
}}
c(Upset=pa,Ordinal=1-pa-pd,Draw=pd)
}
debugged again
soccer= function(A=5,B=10,N=100){
if(A>B){
tmp=A
A=B
B=tmp
}
pa=pd=0
for (i in 1:N){
pd=pd+dpois(i,A)*dpois(i,B)
for(j in 0:(i-1)){
pa=pa+dpois(i,A)*dpois(j,B)
}}
c(Upset=pa,Ordinal=1-pa-pd,Draw=pd)
}
debugged with equivalent routine
soccer= function(A=5,B=10,N=100){
if(A==B) return(c(c(Upset=0,Ordinal=0,Draw=1)))
if(A>B){
tmp=A
A=B
B=tmp
}
pa=pd=0
for (i in 1:N){
pd=pd+dpois(i,A)*dpois(i,B)
for(j in 0:(i-1)){
pa=pa+dpois(i,A)*dpois(j,B)
}}
return(c(Upset=pa,Ordinal=1-pa-pd,Draw=pd))
}
soccer= function(A=5,B=10,N=100){
if(A==B) return(c(c(Upset=0,Ordinal=0,Draw=1)))
if(A>B){
tmp=A
A=B
B=tmp
}
pa=pd=0
for (i in 1:N){
pd=pd+dpois(i,A)*dpois(i,B)
for(j in 0:(i-1)){
pa=pa+dpois(i,A)*dpois(j,B)
}}
return(c(Upset=pa,Ordinal=1-pa-pd,Draw=pd))
}
>>333
if(A==B) return(c(c(Upset=0,Ordinal=0,Draw=1)))
は不要だな。
if(A==B) return(c(c(Upset=0,Ordinal=0,Draw=1)))
は不要だな。
サッカーの特典はポアソン分布に従うとされている。
PK戦はなしで考える。
平均得点２点のチームAと平均得点３点のチームBが戦ったとき
Aが勝つ確率、Bが勝つ確率 および 引き分けの確率を求めよ。
得点の上限Nを100として計算。
soccer= function(A=2,B=3,N=100){
if(A>B){
tmp=A
A=B
B=tmp
}
pa=pd=0
for (i in 1:N){
pd=pd+dpois(i,A)*dpois(i,B)
for(j in 0:(i-1)){
pa=pa+dpois(i,A)*dpois(j,B)
}}
return(c(Upset=pa,Ordinal=1-pa-pd,Draw=pd))
}
> soccer(2,3)
Upset Ordinal Draw
0.2469887 0.5920274 0.1609839
PK戦はなしで考える。
平均得点２点のチームAと平均得点３点のチームBが戦ったとき
Aが勝つ確率、Bが勝つ確率 および 引き分けの確率を求めよ。
得点の上限Nを100として計算。
soccer= function(A=2,B=3,N=100){
if(A>B){
tmp=A
A=B
B=tmp
}
pa=pd=0
for (i in 1:N){
pd=pd+dpois(i,A)*dpois(i,B)
for(j in 0:(i-1)){
pa=pa+dpois(i,A)*dpois(j,B)
}}
return(c(Upset=pa,Ordinal=1-pa-pd,Draw=pd))
}
> soccer(2,3)
Upset Ordinal Draw
0.2469887 0.5920274 0.1609839
>>335
１億回シミュレーションしてみた。
> sim <- function(A=2,B=3,K=1e8) {
+ a=rpois(K,A) ; b=rpois(K,B)
+ c(Upset=mean(a>b),Ordinal=mean(a<b),Draw=mean(a==b))
+ }
> sim()
Upset Ordinal Draw
0.2470561 0.5851947 0.1677492
ほぼ同じした結果がでて、気分が( ・∀・)ｲｲ!!
１億回シミュレーションしてみた。
> sim <- function(A=2,B=3,K=1e8) {
+ a=rpois(K,A) ; b=rpois(K,B)
+ c(Upset=mean(a>b),Ordinal=mean(a<b),Draw=mean(a==b))
+ }
> sim()
Upset Ordinal Draw
0.2470561 0.5851947 0.1677492
ほぼ同じした結果がでて、気分が( ・∀・)ｲｲ!!
λ0=3/60 # 平均到達率
μ0=4/60 # 平均サービス率 1/μ0 : 平均サービス時間
(ρ0=λ0/μ0) # 平均トラフィック密度
# □ ← ○○○○○○
ρ0/(1-ρ0)*(1/μ0)
ρ0/(1-ρ0)*(1/μ0)+1/μ0
# □ ← ○○○
# □ ← ○○○
(λ1=λ0/2)
(ρ1=λ1/μ0)
ρ1/(1-ρ1)*(1/μ0)
ρ1/(1-ρ1)*(1/μ0)+(1/μ0)
# □ ←
# \
# ○○○○○
# /
# □ ←
(μ2=2*μ0)
(ρ2=λ0/μ2)
2*ρ2^3/(1-ρ2^2) * (1/μ0)
2*ρ2^3/(1-ρ2^2) * (1/μ0) + (1/μ0)
# □□ ← ○○○○○○
(μ3=2*μ0)
(ρ3=λ0/μ3)
ρ3/(1-ρ3)*(1/μ3)
ρ3/(1-ρ3)*(1/μ3) + (1/μ3)
μ0=4/60 # 平均サービス率 1/μ0 : 平均サービス時間
(ρ0=λ0/μ0) # 平均トラフィック密度
# □ ← ○○○○○○
ρ0/(1-ρ0)*(1/μ0)
ρ0/(1-ρ0)*(1/μ0)+1/μ0
# □ ← ○○○
# □ ← ○○○
(λ1=λ0/2)
(ρ1=λ1/μ0)
ρ1/(1-ρ1)*(1/μ0)
ρ1/(1-ρ1)*(1/μ0)+(1/μ0)
# □ ←
# \
# ○○○○○
# /
# □ ←
(μ2=2*μ0)
(ρ2=λ0/μ2)
2*ρ2^3/(1-ρ2^2) * (1/μ0)
2*ρ2^3/(1-ρ2^2) * (1/μ0) + (1/μ0)
# □□ ← ○○○○○○
(μ3=2*μ0)
(ρ3=λ0/μ3)
ρ3/(1-ρ3)*(1/μ3)
ρ3/(1-ρ3)*(1/μ3) + (1/μ3)
# 10分に2本の割合で電車が到着するダイヤ。
# それぞれの平均待ち時間を求めてみよう
# 5分おきのダイヤでの、平均待ち時間は何分か？
i=j=5
fij <- function(x){
if(x<i) return(i-x)
return(i+j-x)
}
fij=Vectorize(fij)
curve(fij(x),0,10,type='h')
integrate(fij,0,10)$value/10
# 2(=i)分後、8(=j)分後、と電車が到着するダイヤでの平均待ち時間は何分か？
i=2 ; j=8 # 8:00,8:02,8:10,8:12,8:20,...
fij <- function(x){
if(x<i) return(i-x)
return(i+j-x)
}
fij=Vectorize(fij)
curve(fij(x),0,i+j,type='h')
integrate(fij,0,i+j)$value/(i+j)
# それぞれの平均待ち時間を求めてみよう
# 5分おきのダイヤでの、平均待ち時間は何分か？
i=j=5
fij <- function(x){
if(x<i) return(i-x)
return(i+j-x)
}
fij=Vectorize(fij)
curve(fij(x),0,10,type='h')
integrate(fij,0,10)$value/10
# 2(=i)分後、8(=j)分後、と電車が到着するダイヤでの平均待ち時間は何分か？
i=2 ; j=8 # 8:00,8:02,8:10,8:12,8:20,...
fij <- function(x){
if(x<i) return(i-x)
return(i+j-x)
}
fij=Vectorize(fij)
curve(fij(x),0,i+j,type='h')
integrate(fij,0,i+j)$value/(i+j)
# 8:15,8:50,9:15,9:50,10:15,10:50....
i=50-15 ; j=60-(50-15)
fij <- function(x){
if(x<i) return(i-x)
return(i+j-x)
}
fij=Vectorize(fij)
curve(fij(x),0,i+j,type='h')
integrate(fij,0,i+j)$value/(i+j)
(i*i/2+(60-i)*j/2)/(i+j)
i=50-15 ; j=60-(50-15)
fij <- function(x){
if(x<i) return(i-x)
return(i+j-x)
}
fij=Vectorize(fij)
curve(fij(x),0,i+j,type='h')
integrate(fij,0,i+j)$value/(i+j)
(i*i/2+(60-i)*j/2)/(i+j)
Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
数学板の質問スレに俺でも答えられる問題がでるとホッとするな。
簡単すぎて誰も答えないからというのもあるが。
簡単すぎて誰も答えないからというのもあるが。
時刻表から平均待ち時間を算出する。
tt=c(0,10,13,20,23,30,40,47,50,60) # time table
ct2wt <- function(x){ # clock time to waiting time
n=length(tt)
if(x<=tt[1]){w8=tt[1]-x
}else{
for(i in 1:(n-1)){
if(tt[i]<=x & x<=tt[i+1]){
w8=(tt[i+1]-x)
break
}
}}
return(w8)
}
ct2wt=Vectorize(ct2wt)
curve(ct2wt(x),0,60,type='h',bty='l')
integrate(ct2wt,0,60)$value/60
x=diff(tt)
sum(x^2/2)/sum(x)
tt=c(0,10,13,20,23,30,40,47,50,60) # time table
ct2wt <- function(x){ # clock time to waiting time
n=length(tt)
if(x<=tt[1]){w8=tt[1]-x
}else{
for(i in 1:(n-1)){
if(tt[i]<=x & x<=tt[i+1]){
w8=(tt[i+1]-x)
break
}
}}
return(w8)
}
ct2wt=Vectorize(ct2wt)
curve(ct2wt(x),0,60,type='h',bty='l')
integrate(ct2wt,0,60)$value/60
x=diff(tt)
sum(x^2/2)/sum(x)
ちっちっ×××× ちっち××××
××××ち××××
へいたんな×× おうとつない
×××だけぷっくりしてるの
あまいあじがするから××てほしいな？
にゃにゃにゃにゃにゃにゃにゃん☆
ちっちっ×××× ちっち××××
××××ち××××
つるつるな×× おにくがない
しるくの×××ごこちなんだ
ほおずりですりすりっとしてほしいな？
×××××でいっぱい××て？
ぜんぶ××××から♪
ちっちっ×××× ちっち××××
××××ち××××
すべすべの×× おおきくない
けんこうにすっごくいいんだよ
ゆびさきで××××ってしてほしいな？ 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b)
××××ち××××
へいたんな×× おうとつない
×××だけぷっくりしてるの
あまいあじがするから××てほしいな？
にゃにゃにゃにゃにゃにゃにゃん☆
ちっちっ×××× ちっち××××
××××ち××××
つるつるな×× おにくがない
しるくの×××ごこちなんだ
ほおずりですりすりっとしてほしいな？
×××××でいっぱい××て？
ぜんぶ××××から♪
ちっちっ×××× ちっち××××
××××ち××××
すべすべの×× おおきくない
けんこうにすっごくいいんだよ
ゆびさきで××××ってしてほしいな？ 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b)
>>343
Haskellの練習
Prelude> let tt = [0,10,13,20,23,30,40,47,50,60]
Prelude> let diff = zipWith (-) (tail tt) (init tt)
Prelude> sum (map (\x -> x^2/2) diff) / sum(diff)
3.95
Haskellの練習
Prelude> let tt = [0,10,13,20,23,30,40,47,50,60]
Prelude> let diff = zipWith (-) (tail tt) (init tt)
Prelude> sum (map (\x -> x^2/2) diff) / sum(diff)
3.95
>>343
python の 練習
import numpy as np
diff=np.diff([0,10,13,20,23,30,40,47,50,60])
print ( sum(map (lambda x: x**2/2,diff))/sum(diff ))
python の 練習
import numpy as np
diff=np.diff([0,10,13,20,23,30,40,47,50,60])
print ( sum(map (lambda x: x**2/2,diff))/sum(diff ))
>>343
問題はこれ
東京駅からのぞみ号で朝8時から9時に出発する（9時発も可）。
無作為に選んだ8時台の時間に出発ホームに到着したとすると平均の待ち時間は何分か？
以下が東京8時台発のぞみ号の時刻表である。
8:00 8:10 8:13 8:20 8:23 8:30 8:40 8:47 8:50 9:00
問題はこれ
東京駅からのぞみ号で朝8時から9時に出発する（9時発も可）。
無作為に選んだ8時台の時間に出発ホームに到着したとすると平均の待ち時間は何分か？
以下が東京8時台発のぞみ号の時刻表である。
8:00 8:10 8:13 8:20 8:23 8:30 8:40 8:47 8:50 9:00
>>347
この問題を数学板に書いたら応用問題が返ってきた。
ある駅のホームの1番線には1時間ごと、2番線には(1/2)時間ごと、3番線には(1/3)時間ごとに電車が来るようにダイヤを組みたい。
ランダムな時間に駅に着いたときの平均待ち時間を最小にするには、どのようにダイヤを組めば良いか。
ただし、何番線の電車に乗っても向かう方向や停車駅に違いは無いとする。
プログラミングで簡単に解けた。
w8 <- function(xy,Print=FALSE){
x=xy[1];y=xy[2]
if(x<0|x>20|y<0|y>30)return(Inf)
tt=c(0,x,x+20,x+40,y,y+30,60)
tt=sort(tt)
d=diff(tt)
w=sum(d^2/2)/sum(d)
if(Print){
print(tt)
cat(sum(d^2/2),'/',sum(d))
}
return(w)
}
optim(par=c(0,0),w8,method='Nelder-Mead')
w8(c(10,15),P=T)
optim(par=c(0,0),w8,method='Nelder-Mead',control=list(fnscale=-1))
w8(c(0,0),P=T)
この問題を数学板に書いたら応用問題が返ってきた。
ある駅のホームの1番線には1時間ごと、2番線には(1/2)時間ごと、3番線には(1/3)時間ごとに電車が来るようにダイヤを組みたい。
ランダムな時間に駅に着いたときの平均待ち時間を最小にするには、どのようにダイヤを組めば良いか。
ただし、何番線の電車に乗っても向かう方向や停車駅に違いは無いとする。
プログラミングで簡単に解けた。
w8 <- function(xy,Print=FALSE){
x=xy[1];y=xy[2]
if(x<0|x>20|y<0|y>30)return(Inf)
tt=c(0,x,x+20,x+40,y,y+30,60)
tt=sort(tt)
d=diff(tt)
w=sum(d^2/2)/sum(d)
if(Print){
print(tt)
cat(sum(d^2/2),'/',sum(d))
}
return(w)
}
optim(par=c(0,0),w8,method='Nelder-Mead')
w8(c(10,15),P=T)
optim(par=c(0,0),w8,method='Nelder-Mead',control=list(fnscale=-1))
w8(c(0,0),P=T)
Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
>>348
１時間に４本の４番線にも拡大できるようにプログラムを一般化。
densha <- function(init,Print=FALSE){
init=c(0,init)
J=length(init)
if(any(init*(1:J)>60)|any(init<0)) return(60)
H=list()
for(i in 1:J){
H[[i]]=init[i]+60/i*(0:(i-1))
}
tt=sort(unlist(H))
tt=c(tt,tt[1]+60)
d=diff(tt)
w=sum(d^2/2)/sum(d)
if(Print){
print(H)
cat(sum(d^2/2),'/',sum(d),'\n')
}
return(w)
}
densha(c(15,10),P=T)
optim(par=c(10,10,10),densha,method='BFGS')
densha(c(15,10,7.5),P=T)
１時間に４本の４番線にも拡大できるようにプログラムを一般化。
densha <- function(init,Print=FALSE){
init=c(0,init)
J=length(init)
if(any(init*(1:J)>60)|any(init<0)) return(60)
H=list()
for(i in 1:J){
H[[i]]=init[i]+60/i*(0:(i-1))
}
tt=sort(unlist(H))
tt=c(tt,tt[1]+60)
d=diff(tt)
w=sum(d^2/2)/sum(d)
if(Print){
print(H)
cat(sum(d^2/2),'/',sum(d),'\n')
}
return(w)
}
densha(c(15,10),P=T)
optim(par=c(10,10,10),densha,method='BFGS')
densha(c(15,10,7.5),P=T)
Pn(t)=rho^n/n!P0(t) ,1<=n<=s
Pn(t)=rho^n/s!s^(n-s)P0(t) , n>=s
P0(t)= 1/{sigma[n=0,n=s]rho^m/n! + rho^(s+1)/(s!(s-rho))}
http://www.geocities.co.jp/Technopolis-Mars/5427/math/sw_waitque5.html
Pn(t)=rho^n/s!s^(n-s)P0(t) , n>=s
P0(t)= 1/{sigma[n=0,n=s]rho^m/n! + rho^(s+1)/(s!(s-rho))}
http://www.geocities.co.jp/Technopolis-Mars/5427/math/sw_waitque5.html
Pn(t)=rho^n/n!P0(t) ,1<=n<=s
Pn(t)=rho^n/(s!s^(n-s))P0(t) , n>=s
P0(t)= 1/{sigma[n=0,n=s]rho^n/n! + rho^(s+1)/(s!(s-rho))}
http://www.geocities.co.jp/Technopolis-Mars/5427/math/sw_waitque5.html
MMS = function(t, n, lamda,mu,s){
rho=lamda/mu
sig=0
for(i in 0:n) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0t=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0t, rho^n/factorial(n)*p0t)
}
Pn(t)=rho^n/(s!s^(n-s))P0(t) , n>=s
P0(t)= 1/{sigma[n=0,n=s]rho^n/n! + rho^(s+1)/(s!(s-rho))}
http://www.geocities.co.jp/Technopolis-Mars/5427/math/sw_waitque5.html
MMS = function(t, n, lamda,mu,s){
rho=lamda/mu
sig=0
for(i in 0:n) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0t=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0t, rho^n/factorial(n)*p0t)
}
MMS = function(n, lamda=1/20,mu=1/10,s=3){
rho=lamda/mu
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, rho^n/factorial(n)*p0)
}
1-sum(sapply(0:3,MMS))
rho=lamda/mu
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, rho^n/factorial(n)*p0)
}
1-sum(sapply(0:3,MMS))
演習問題
 問題
 電話回線のチケット予約システムがあり、その窓口数は3であ
る
 予約の電話は平均して20秒に1回
 窓口は1件あたり10秒必要
 予約時3つの窓口がすべて応対中であれば話中になる
 このシステム全体を損失系M/M/3とみなせるとする
このとき、
 話中である確率を求めなさい
 話中となる確率を1%未満とするには、窓口はいくつ必要です
か？
 問題
 電話回線のチケット予約システムがあり、その窓口数は3であ
る
 予約の電話は平均して20秒に1回
 窓口は1件あたり10秒必要
 予約時3つの窓口がすべて応対中であれば話中になる
 このシステム全体を損失系M/M/3とみなせるとする
このとき、
 話中である確率を求めなさい
 話中となる確率を1%未満とするには、窓口はいくつ必要です
か？
>>354 MMS = function(n, lamda=1/20,mu=1/10,s=3){
rho=s*lamda/mu
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, rho^n/factorial(n)*p0)
}
1-sum(sapply(0:3,MMS))
rho=s*lamda/mu
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, rho^n/factorial(n)*p0)
}
1-sum(sapply(0:3,MMS))
MMS = function(n, lamda=1/20,mu=1/10,s=3){
rho=s*lamda/mu
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, rho^n/factorial(n)*p0)
}
1-sum(sapply(0:3,MMS))
rho=s*lamda/mu
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, rho^n/factorial(n)*p0)
}
1-sum(sapply(0:3,MMS))
MMS = function(n, λ=1/20,μ=1/10,s=3){
ρ=s*λ/μ
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+ρ^i/factorial(i)
p0=1/( sig + ρ^(s+1)/factorial(s)/(s-ρ) )
ifelse(n >= s, ρ^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, ρ^n/factorial(n)*p0)
}
1-sum(sapply(0:3,MMS))
ρ=s*λ/μ
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+ρ^i/factorial(i)
p0=1/( sig + ρ^(s+1)/factorial(s)/(s-ρ) )
ifelse(n >= s, ρ^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, ρ^n/factorial(n)*p0)
}
1-sum(sapply(0:3,MMS))
MMS = function(n, λ=1/20,μ=1/10,s=3){
ρ=λ/μ
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+ρ^i/factorial(i)
p0=1/( sig + ρ^(s+1)/factorial(s)/(s-ρ) )
ifelse(n >= s, ρ^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, ρ^n/factorial(n)*p0)
}
ρ=λ/μ
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+ρ^i/factorial(i)
p0=1/( sig + ρ^(s+1)/factorial(s)/(s-ρ) )
ifelse(n >= s, ρ^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, ρ^n/factorial(n)*p0)
}
draft
.lambda=1/20
.mu=1/10
.s=1
MMS = function(n, lambda=.lambda ,mu=.mu,s=.s){
rho=lambda/mu
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, rho^n/factorial(n)*p0)
}
now8=function(x){
p=0
for(i in 0:x) p=p+MMS(i,s=x)
}
1-now8(1)
E=0
for(i in 0:1e4) E=E+i*MMS(i)
E*(1/.mu)
n=(1:10)[which.max(sapply(1:10,now8)>0.9)]
now8(n)
.lambda=1/20
.mu=1/10
.s=1
MMS = function(n, lambda=.lambda ,mu=.mu,s=.s){
rho=lambda/mu
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, rho^n/factorial(n)*p0)
}
now8=function(x){
p=0
for(i in 0:x) p=p+MMS(i,s=x)
}
1-now8(1)
E=0
for(i in 0:1e4) E=E+i*MMS(i)
E*(1/.mu)
n=(1:10)[which.max(sapply(1:10,now8)>0.9)]
now8(n)
”お待たせしません”を謳い文句にした真面耶馬医院で
患者の来院は平均して20分に1人、診療は1人あたり10分とする。
診察医は一人。
謳い文句に反して患者が待たされる確率は？
患者の平均待ち時間は？
待たされる確率を10%以下にするには何人の医師が必要か？
待ち時間を３分以下にするには何人の医師が必要か？
lambda=1/20;mu=1/10
MMS = function(n, lambda ,mu, s){
rho=lambda/mu # rho < s
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
# Pn : probability of n guests in system
Pn=ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, rho^n/factorial(n)*p0)
Ps=rho^s/factorial(s)*p0
L=rho + Ps*s*rho/(s-rho)^2 # guests in system
Lq=Ps*s*rho/(s-rho)^2 # guests in que
Wq=Lq/lambda # waiting time in que
c(`Pn(t)`=Pn,L=L,Lq=Lq,Wq=Wq)
}
# No Wait Probability when s=x
nwp=function(x,lambda,mu){
p=0
for(i in 0:x) p=p+MMS(i,lambda,mu,s=x)
p
}
nwp(1,lambda,mu)
nwp(2,lambda,mu)
患者の来院は平均して20分に1人、診療は1人あたり10分とする。
診察医は一人。
謳い文句に反して患者が待たされる確率は？
患者の平均待ち時間は？
待たされる確率を10%以下にするには何人の医師が必要か？
待ち時間を３分以下にするには何人の医師が必要か？
lambda=1/20;mu=1/10
MMS = function(n, lambda ,mu, s){
rho=lambda/mu # rho < s
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
# Pn : probability of n guests in system
Pn=ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, rho^n/factorial(n)*p0)
Ps=rho^s/factorial(s)*p0
L=rho + Ps*s*rho/(s-rho)^2 # guests in system
Lq=Ps*s*rho/(s-rho)^2 # guests in que
Wq=Lq/lambda # waiting time in que
c(`Pn(t)`=Pn,L=L,Lq=Lq,Wq=Wq)
}
# No Wait Probability when s=x
nwp=function(x,lambda,mu){
p=0
for(i in 0:x) p=p+MMS(i,lambda,mu,s=x)
p
}
nwp(1,lambda,mu)
nwp(2,lambda,mu)
問題（第１種情報処理技術者試験・平成元年度春期午前問１７を改題）
ある医院では、患者が平均１０分間隔でポアソン到着にしたがって訪ねてくることがわかった。
医者は１人であり、１人の患者の診断及び処方にかかる時間は平均８分の指数分布であった。
設問１ 患者が待ち始めてから、診断を受け始めるまでの「平均待ち時間」を求めなさい。
設問２ 待っている患者の平均人数を求めなさい。
設問３ 患者の「平均待ち時間」が６０分となるような平均到着間隔は約何分か？秒単位を
切り捨てた値を答えなさい。
これに
設問４ 「平均待ち時間」を１０分以下にするには同じ診察効率の医師が何人に必要か？
ある医院では、患者が平均１０分間隔でポアソン到着にしたがって訪ねてくることがわかった。
医者は１人であり、１人の患者の診断及び処方にかかる時間は平均８分の指数分布であった。
設問１ 患者が待ち始めてから、診断を受け始めるまでの「平均待ち時間」を求めなさい。
設問２ 待っている患者の平均人数を求めなさい。
設問３ 患者の「平均待ち時間」が６０分となるような平均到着間隔は約何分か？秒単位を
切り捨てた値を答えなさい。
これに
設問４ 「平均待ち時間」を１０分以下にするには同じ診察効率の医師が何人に必要か？
# ある医院では、患者が平均１０分間隔でポアソン到着にしたがって訪ねてくることがわかった。
# 医者は１人であり、１人の患者の診療にかかる時間は平均８分の指数分布であった。
# 「平均待ち時間」を5分以下にするには同じ診察効率の医師が何人に必要か？
# その最小人数で「平均待ち時間」を5分以下に保って診療するには１時間に何人まで受付可能か？
sapply(1:3,function(x) MMS(0,1/10,1/8,x)['Wq'])
MMS(0,1/10,1/8,s=2)
f= function(l) MMS(0,l,mu=1/8,s=2)['Wq']
v=Vectorize(f)
curve(v(x),bty='l',0,2/8) # rho=l/m < s , l < s*m
abline(h=5,lty=3)
60*uniroot(function(x)v(x)-5,c(0.1,0.2))$root
MMS(0,9.3/60,mu=1/8,s=2)
# 医者は１人であり、１人の患者の診療にかかる時間は平均８分の指数分布であった。
# 「平均待ち時間」を5分以下にするには同じ診察効率の医師が何人に必要か？
# その最小人数で「平均待ち時間」を5分以下に保って診療するには１時間に何人まで受付可能か？
sapply(1:3,function(x) MMS(0,1/10,1/8,x)['Wq'])
MMS(0,1/10,1/8,s=2)
f= function(l) MMS(0,l,mu=1/8,s=2)['Wq']
v=Vectorize(f)
curve(v(x),bty='l',0,2/8) # rho=l/m < s , l < s*m
abline(h=5,lty=3)
60*uniroot(function(x)v(x)-5,c(0.1,0.2))$root
MMS(0,9.3/60,mu=1/8,s=2)
# M/M/S(s)
MMSs <- function(n,lambda,mu,s){
if(n > s) return(0)
rho=lambda/mu # rho < s
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
Pn=rho^n/factorial(n)/sig
return(Pn)
}
s=3
sapply(0:s,function(x) MMSs(x,1/20,1/10,s))
cnvg=function(x,lambda,mu) MMSs(x,lambda,mu,x) # 輻輳 convergence
vc=Vectorize(function(x) cnvg(x,10/60,1/30))
(1:10)[vc(1:10) < 0.05]
MMSs <- function(n,lambda,mu,s){
if(n > s) return(0)
rho=lambda/mu # rho < s
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
Pn=rho^n/factorial(n)/sig
return(Pn)
}
s=3
sapply(0:s,function(x) MMSs(x,1/20,1/10,s))
cnvg=function(x,lambda,mu) MMSs(x,lambda,mu,x) # 輻輳 convergence
vc=Vectorize(function(x) cnvg(x,10/60,1/30))
(1:10)[vc(1:10) < 0.05]
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
mms <- function(n,lambda,mu,s,t=0,Print=TRUE){
alpha=lambda/mu
rho=lambda/s/mu # alpha=s*rho
sig0=0
for(i in 0:(s-1)) sig0=sig0+alpha^i/factorial(i)
P0=1/( sig0 + alpha^s/factorial(s-1)/(s-alpha) )
Pn=ifelse(n >= s, alpha^n/factorial(s)/s^(n-s)*P0, alpha^n/factorial(n)*P0)
Lq=lambda*mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
L=Lq+alpha
Wq=Lq/lambda
#=mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
W=Wq+1/mu
Pc=mu*P0*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)
#=s^s*P0/factorial(s)*rho^s/(1-rho)
PTt=Pc*exp(-(1-rho)*s*mu*t)
output=c(P0=P0,Pn=Pn,Lq=Lq,L=L,Wq=Wq,W=W,Pc=Pc,PTt=PTt)
# P0:0 in system, Pn:n in system, Lq:guests in que, Wq: waiting time in que
# L:quests in system, W:total waiting time, Pc:all windows occupied,
# P: waiting time in que greater than t
if(Print) print(output,digits=3)
invisible(output)
}
mms(n=0,lambda=1/60,mu=1/10,s=1,t=0)
alpha=lambda/mu
rho=lambda/s/mu # alpha=s*rho
sig0=0
for(i in 0:(s-1)) sig0=sig0+alpha^i/factorial(i)
P0=1/( sig0 + alpha^s/factorial(s-1)/(s-alpha) )
Pn=ifelse(n >= s, alpha^n/factorial(s)/s^(n-s)*P0, alpha^n/factorial(n)*P0)
Lq=lambda*mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
L=Lq+alpha
Wq=Lq/lambda
#=mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
W=Wq+1/mu
Pc=mu*P0*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)
#=s^s*P0/factorial(s)*rho^s/(1-rho)
PTt=Pc*exp(-(1-rho)*s*mu*t)
output=c(P0=P0,Pn=Pn,Lq=Lq,L=L,Wq=Wq,W=W,Pc=Pc,PTt=PTt)
# P0:0 in system, Pn:n in system, Lq:guests in que, Wq: waiting time in que
# L:quests in system, W:total waiting time, Pc:all windows occupied,
# P: waiting time in que greater than t
if(Print) print(output,digits=3)
invisible(output)
}
mms(n=0,lambda=1/60,mu=1/10,s=1,t=0)
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
レジが1台ある。客の到着が１時間あたり平均１２人であり、
レジの所要時間が平均３分のとき，次の値を求めてみよう。
?到着したとき，すぐにサービスが受けられる確率
?系の中にいる人の平均人数
?サービスを待っている人の平均人数
?到着してからサービスを受けて去るまでの平均時間
?到着してからサービスを受けるまでの平均待ち時間
?客の到着が２倍の平均２４人になった。到着してからサービスを受けて去るまでの平均時間を変えないようにするには
レジの平均サービス時間を何分にすればよいか？求めてみよう。
レジの所要時間が平均３分のとき，次の値を求めてみよう。
?到着したとき，すぐにサービスが受けられる確率
?系の中にいる人の平均人数
?サービスを待っている人の平均人数
?到着してからサービスを受けて去るまでの平均時間
?到着してからサービスを受けるまでの平均待ち時間
?客の到着が２倍の平均２４人になった。到着してからサービスを受けて去るまでの平均時間を変えないようにするには
レジの平均サービス時間を何分にすればよいか？求めてみよう。
筆算は面倒。数値を変えても算出できるようにした。
mms <- function(n,lambda,mu,s,t=0,Print=TRUE){
alpha=lambda/mu
rho=lambda/s/mu # alpha=s*rho
sig0=0
for(i in 0:(s-1)) sig0=sig0+alpha^i/factorial(i)
P0=1/( sig0 + alpha^s/factorial(s-1)/(s-alpha) )
Pn=ifelse(n >= s, alpha^n/factorial(s)/s^(n-s)*P0, alpha^n/factorial(n)*P0)
Lq=lambda*mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
L=Lq+alpha
Wq=Lq/lambda
#=mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
W=Wq+1/mu
Pc=mu*P0*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)
#=s^s*P0/factorial(s)*rho^s/(1-rho)
PTt=Pc*exp(-(1-rho)*s*mu*t)
output=c(P0=P0,Pn=Pn,Lq=Lq,L=L,Wq=Wq,W=W,Pc=Pc,PTt=PTt)
# P0:0 in system, Pn:n in system, Lq:guests in que, Wq: waiting time in que
# L:quests in system, W:total waiting time, Pc:all windows occupied,
# P: waiting time in que greater than t
if(Print) print(output,digits=3)
invisible(output)
}
> mms(0,12/60,1/3,1)
P0 Pn Lq L Wq W Pc PTt
0.4 0.4 0.9 1.5 4.5 7.5 0.6 0.6
> uniroot(function(x) mms(0,24/60,1/x,1,P=F)['W']-7.5,c(0.1,2))$root
[1] 1.874993
mms <- function(n,lambda,mu,s,t=0,Print=TRUE){
alpha=lambda/mu
rho=lambda/s/mu # alpha=s*rho
sig0=0
for(i in 0:(s-1)) sig0=sig0+alpha^i/factorial(i)
P0=1/( sig0 + alpha^s/factorial(s-1)/(s-alpha) )
Pn=ifelse(n >= s, alpha^n/factorial(s)/s^(n-s)*P0, alpha^n/factorial(n)*P0)
Lq=lambda*mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
L=Lq+alpha
Wq=Lq/lambda
#=mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
W=Wq+1/mu
Pc=mu*P0*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)
#=s^s*P0/factorial(s)*rho^s/(1-rho)
PTt=Pc*exp(-(1-rho)*s*mu*t)
output=c(P0=P0,Pn=Pn,Lq=Lq,L=L,Wq=Wq,W=W,Pc=Pc,PTt=PTt)
# P0:0 in system, Pn:n in system, Lq:guests in que, Wq: waiting time in que
# L:quests in system, W:total waiting time, Pc:all windows occupied,
# P: waiting time in que greater than t
if(Print) print(output,digits=3)
invisible(output)
}
> mms(0,12/60,1/3,1)
P0 Pn Lq L Wq W Pc PTt
0.4 0.4 0.9 1.5 4.5 7.5 0.6 0.6
> uniroot(function(x) mms(0,24/60,1/x,1,P=F)['W']-7.5,c(0.1,2))$root
[1] 1.874993
# M/M/s/K
MMSK <- function(lambda,mu,s,k){
alpha=lambda/mu
sig1=sig2=0
for(n in 0:s) sig1=sig1+alpha^n/factorial(n)
if(k>s) for(n in 1:(k-s)) sig2=sig2+alpha^s/s*(alpha/s)^n
Psk=s^s/factorial(s)*(alpha/s)^k/(sig1+sig2)
return(Psk)
}
MMSK(lambda=1/20,mu=1/10,s=3,k=3)
MMSS(n=3,l=1/20,m=1/10,s=3)
E2s <- function(alpha,s) MMSK(alpha,1,s,s)
E2s(0.5,3) # call loss, convergence α^s/s! / Σ[n=0,s]a^n/n!
a=seq(0,3,len=101)
plot(a,sapply(a,function(x)E2s(x,s=1)),type='l',bty='l',ylab='call loss prob.')
lines(a,sapply(a,function(x)E2s(x,s=2)),lty=2)
lines(a,sapply(a,function(x)E2s(x,s=3)),lty=3)
MMSK <- function(lambda,mu,s,k){
alpha=lambda/mu
sig1=sig2=0
for(n in 0:s) sig1=sig1+alpha^n/factorial(n)
if(k>s) for(n in 1:(k-s)) sig2=sig2+alpha^s/s*(alpha/s)^n
Psk=s^s/factorial(s)*(alpha/s)^k/(sig1+sig2)
return(Psk)
}
MMSK(lambda=1/20,mu=1/10,s=3,k=3)
MMSS(n=3,l=1/20,m=1/10,s=3)
E2s <- function(alpha,s) MMSK(alpha,1,s,s)
E2s(0.5,3) # call loss, convergence α^s/s! / Σ[n=0,s]a^n/n!
a=seq(0,3,len=101)
plot(a,sapply(a,function(x)E2s(x,s=1)),type='l',bty='l',ylab='call loss prob.')
lines(a,sapply(a,function(x)E2s(x,s=2)),lty=2)
lines(a,sapply(a,function(x)E2s(x,s=3)),lty=3)
音楽の問題です
アヘ顔ダブルPEA〜〜〜CE
v(゜∀。)v
アヘ顔ダブルPEA〜〜〜CE
v(゜∀。)v
f <- function() sum(rbinom(10,3,1/3)==rbinom(10,3,1/3))
g <- function(k) mean(replicate(k,f()))
h=Vectorize(g)
x=seq(1000,100000,by=1000)
re=h(x)
plot(x,re,pch=19,bty='l',ann=F)
g <- function(k) mean(replicate(k,f()))
h=Vectorize(g)
x=seq(1000,100000,by=1000)
re=h(x)
plot(x,re,pch=19,bty='l',ann=F)
f <- function() sum(rbinom(10,3,1/3)==rbinom(10,3,1/3))
g <- function(k) mean(replicate(k,f()))
h=Vectorize(g)
x=seq(1000,100000,by=1000)
re=h(x)
plot(x,re,pch=19,bty='l',ann=F)
x=rep(100,10000)
y=h(x)
cx=cumsum(x)
cy=cumsum(y)/1:10000
plot(cx,cy,type='l')
g <- function(k) mean(replicate(k,f()))
h=Vectorize(g)
x=seq(1000,100000,by=1000)
re=h(x)
plot(x,re,pch=19,bty='l',ann=F)
x=rep(100,10000)
y=h(x)
cx=cumsum(x)
cy=cumsum(y)/1:10000
plot(cx,cy,type='l')
rm(list=ls())
n=10 ; lambda=10/60 ; mu=1/8
# service starc clock time(ssct) since 9:00
ssct=numeric(n)
# waiting time(w8)
w8=numeric(n)
# service end clock time(sect)
sect=numeric(n)
# arrival clock time(act)
set.seed(1234) ; act=round(cumsum(rexp(n,lambda)))
# duration of service(ds)
set.seed(5678) ; ds=round(rexp(n,mu))
# step by step
act
ds
ssct[1]=act[1] # 9:15
sect[1]=act[1]+ds[1] # 9:25
act[2] # 9:16
max(sect[1]-act[2],0) # 9:25-9:16 vs 0
w8[2]=max(sect[1]-act[2],0) # 9 min
ssct[2]=max(sect[1],act[2]) # 9:25 vs 9:16
sect[2]=ssct[2]+ds[2] # 9:25 + 8 = 9:33
act[3] # 9:17
max(sect[2]-act[3],0) # 9:33 - 9:17 vs 0
w8[3]=max(sect[2]-act[3],0) # 16 min
ssct[3]=max(sect[2],act[3]) # 9:33 vs 9:17
sect[3]=ssct[3]+ds[3] # 9:33 + 11 = 9:44
n=10 ; lambda=10/60 ; mu=1/8
# service starc clock time(ssct) since 9:00
ssct=numeric(n)
# waiting time(w8)
w8=numeric(n)
# service end clock time(sect)
sect=numeric(n)
# arrival clock time(act)
set.seed(1234) ; act=round(cumsum(rexp(n,lambda)))
# duration of service(ds)
set.seed(5678) ; ds=round(rexp(n,mu))
# step by step
act
ds
ssct[1]=act[1] # 9:15
sect[1]=act[1]+ds[1] # 9:25
act[2] # 9:16
max(sect[1]-act[2],0) # 9:25-9:16 vs 0
w8[2]=max(sect[1]-act[2],0) # 9 min
ssct[2]=max(sect[1],act[2]) # 9:25 vs 9:16
sect[2]=ssct[2]+ds[2] # 9:25 + 8 = 9:33
act[3] # 9:17
max(sect[2]-act[3],0) # 9:33 - 9:17 vs 0
w8[3]=max(sect[2]-act[3],0) # 16 min
ssct[3]=max(sect[2],act[3]) # 9:33 vs 9:17
sect[3]=ssct[3]+ds[3] # 9:33 + 11 = 9:44
# ある医院に１時間あたり平均５人の患者が来院し、その人数の分布はポアソン分布にしたがうとする。
# 1時間あたりの平均診療人数は６人で、一人あたりの診療時間は指数分布に従うとする。
# 診察までの平均の待ち時間は何時間か？
rm(list=ls())
# Five patients comes every hour on average to the clinic,
# and the single physicaina treats six patients every hour on average.
# n=40 ; lambda=5/60 ; mu=6/60
MM1sim <- function(n=40,lambda=5/60,mu=6/60,seed=FALSE,Print=TRUE){
# service starc clock time(ssct) since 9:00
ssct=numeric(n)
# waiting time(w8)
w8=numeric(n)
# service end clock time(sect)
sect=numeric(n)
# arrival clock time(act)
if(seed) set.seed(1234) ;
act=round(cumsum(rexp(n,lambda)))
# duration of service(ds)
if(seed) set.seed(5678) ;
ds=round(rexp(n,mu))
# simulation assuming service starts at 9:00
head(act) # act : arrival clock time
head(ds) # ds : duration of service
# initial values
ssct[1]=act[1] # 9:15 service start clock time for 1st guest
sect[1]=act[1]+ds[1] # 9:25 sevice end clock time for 1st guest
w8[1]=0
# 1時間あたりの平均診療人数は６人で、一人あたりの診療時間は指数分布に従うとする。
# 診察までの平均の待ち時間は何時間か？
rm(list=ls())
# Five patients comes every hour on average to the clinic,
# and the single physicaina treats six patients every hour on average.
# n=40 ; lambda=5/60 ; mu=6/60
MM1sim <- function(n=40,lambda=5/60,mu=6/60,seed=FALSE,Print=TRUE){
# service starc clock time(ssct) since 9:00
ssct=numeric(n)
# waiting time(w8)
w8=numeric(n)
# service end clock time(sect)
sect=numeric(n)
# arrival clock time(act)
if(seed) set.seed(1234) ;
act=round(cumsum(rexp(n,lambda)))
# duration of service(ds)
if(seed) set.seed(5678) ;
ds=round(rexp(n,mu))
# simulation assuming service starts at 9:00
head(act) # act : arrival clock time
head(ds) # ds : duration of service
# initial values
ssct[1]=act[1] # 9:15 service start clock time for 1st guest
sect[1]=act[1]+ds[1] # 9:25 sevice end clock time for 1st guest
w8[1]=0
# simulation step by step
#
# act[2] # 9:16 arrival clock time of 2nd
# max(sect[1]-act[2],0) # 9:25-9:16 vs 0 = ?sevice for 1st ends b4 2nd arrival
# w8[2]=max(sect[1]-act[2],0) # 9 min : w8ing time of 2nd
# ssct[2]=max(sect[1],act[2]) # 9:25 vs 9:16 = service start clock time for 2nd
# sect[2]=ssct[2]+ds[2] # 9:25 + 8 = 9:33 service end clock time for 2nd
#
# act[3] # 9:17 arrival clock time of 3rd
# max(sect[2]-act[3],0) # 9:33 - 9:17 vs 0 = ?serivce for 2nd ends b4 3rd arrival?
# w8[3]=max(sect[2]-act[3],0) # 16 min : w8ting time of 3rd
# ssct[3]=max(sect[2],act[3]) # 9:33 vs 9:17 = service start clock time for 3rd
# sect[3]=ssct[3]+ds[3] # 9:33 + 11 = 9:44 service end clock time for 3rd
#
for(i in 2:n){
w8[i]=max(sect[i-1]-act[i],0)
ssct[i]=max(sect[i-1],act[i])
sect[i]=ssct[i]+ds[i]
}
if(Print){
print(summary(w8))
hist(w8,freq=FALSE,col="lightblue",main="")
}
invisible(w8)
}
w8m=replicate(1e3,mean(MM1sim(P=F)))
summary(w8m)
#
# act[2] # 9:16 arrival clock time of 2nd
# max(sect[1]-act[2],0) # 9:25-9:16 vs 0 = ?sevice for 1st ends b4 2nd arrival
# w8[2]=max(sect[1]-act[2],0) # 9 min : w8ing time of 2nd
# ssct[2]=max(sect[1],act[2]) # 9:25 vs 9:16 = service start clock time for 2nd
# sect[2]=ssct[2]+ds[2] # 9:25 + 8 = 9:33 service end clock time for 2nd
#
# act[3] # 9:17 arrival clock time of 3rd
# max(sect[2]-act[3],0) # 9:33 - 9:17 vs 0 = ?serivce for 2nd ends b4 3rd arrival?
# w8[3]=max(sect[2]-act[3],0) # 16 min : w8ting time of 3rd
# ssct[3]=max(sect[2],act[3]) # 9:33 vs 9:17 = service start clock time for 3rd
# sect[3]=ssct[3]+ds[3] # 9:33 + 11 = 9:44 service end clock time for 3rd
#
for(i in 2:n){
w8[i]=max(sect[i-1]-act[i],0)
ssct[i]=max(sect[i-1],act[i])
sect[i]=ssct[i]+ds[i]
}
if(Print){
print(summary(w8))
hist(w8,freq=FALSE,col="lightblue",main="")
}
invisible(w8)
}
w8m=replicate(1e3,mean(MM1sim(P=F)))
summary(w8m)
>>374
行列の長さが変わらない定常状態達したら理論値通りに動作しているようだ。
エラー処理はしていなし、細かいバグがあるかもしれないが、
一応完成。
https://www.tutorialspoint.com/tpcg.php?p=7psmrQ
行列の長さが変わらない定常状態達したら理論値通りに動作しているようだ。
エラー処理はしていなし、細かいバグがあるかもしれないが、
一応完成。
https://www.tutorialspoint.com/tpcg.php?p=7psmrQ
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
待ち行列理論の公式って
待ち行列の長さが変わらない定常状態での計算値だなぁ。
こういう設定に適応していいのか疑問があるな。
# Five clients comes every hour on average to the office,
# and the single clerk serves six clients every hour on average.
# n=40 ; lambda=5/60 ; mu=6/60
待ち行列の長さが変わらない定常状態での計算値だなぁ。
こういう設定に適応していいのか疑問があるな。
# Five clients comes every hour on average to the office,
# and the single clerk serves six clients every hour on average.
# n=40 ; lambda=5/60 ; mu=6/60
シミュレーターを改良
MM1sim <- function(n=40,lambda=5/60,mu=6/60,
Lcount=FALSE,seed=FALSE,Brief=TRUE,Print=TRUE,Round=FALSE){
# n: how many clients, lambda: clients per hour, mu: service per hour
# Lcont: calculate clients in que, seed: ?set.seed
# Brief: ?show summary, Print: ?print graphs, Round: ?round result
# service starc clock time(ssct) since 9:00
ssct=numeric(n)
# waiting time in que(Wq)
Wq=numeric(n)
# waiting time from arrival to service end(W)
W=numeric(n)
# service end clock time(sect)
sect=numeric(n)
# arrival clock time(act)
if(seed) set.seed(1234)
act=cumsum(rexp(n,lambda)) ; if(Round) act=round(act)
# duration of service(ds)
if(seed) set.seed(5678)
ds=rexp(n,mu) ; if(Round) ds=round(ds)
# initial values
ssct[1]=act[1] # 9:15 service start clock time for 1st guest
sect[1]=act[1]+ds[1] # 9:25 sevice end clock time for 1st guest
Wq[1]=0
MM1sim <- function(n=40,lambda=5/60,mu=6/60,
Lcount=FALSE,seed=FALSE,Brief=TRUE,Print=TRUE,Round=FALSE){
# n: how many clients, lambda: clients per hour, mu: service per hour
# Lcont: calculate clients in que, seed: ?set.seed
# Brief: ?show summary, Print: ?print graphs, Round: ?round result
# service starc clock time(ssct) since 9:00
ssct=numeric(n)
# waiting time in que(Wq)
Wq=numeric(n)
# waiting time from arrival to service end(W)
W=numeric(n)
# service end clock time(sect)
sect=numeric(n)
# arrival clock time(act)
if(seed) set.seed(1234)
act=cumsum(rexp(n,lambda)) ; if(Round) act=round(act)
# duration of service(ds)
if(seed) set.seed(5678)
ds=rexp(n,mu) ; if(Round) ds=round(ds)
# initial values
ssct[1]=act[1] # 9:15 service start clock time for 1st guest
sect[1]=act[1]+ds[1] # 9:25 sevice end clock time for 1st guest
Wq[1]=0
for(i in 2:n){
Wq[i]=max(sect[i-1]-act[i],0)
ssct[i]=max(sect[i-1],act[i])
sect[i]=ssct[i]+ds[i]
}
W=Wq+ds
L=Lq=NA
if(Lcount){
ct2Lq <- function(ct){ # ct:clock time to Lq
sum(act<ct & ct<ssct)
}
Lq=mean(sapply(seq(0,max(ssct),len=1e4),ct2Lq)) # average clients in que
ct2L <- function(ct){ # ct:clock time to Lq
sum(act<ct & ct<sect)
}
L=mean(sapply(seq(0,max(ssct),len=1e4),ct2L)) # average clients in que
}
if(Brief){
cat("Lq = ",Lq,'\n',"summary of Waiting in que \n")
print(summary(Wq))
cat("L = ",L,'\n',"summary of total time since arrival \n")
print(summary(W))}
Wq[i]=max(sect[i-1]-act[i],0)
ssct[i]=max(sect[i-1],act[i])
sect[i]=ssct[i]+ds[i]
}
W=Wq+ds
L=Lq=NA
if(Lcount){
ct2Lq <- function(ct){ # ct:clock time to Lq
sum(act<ct & ct<ssct)
}
Lq=mean(sapply(seq(0,max(ssct),len=1e4),ct2Lq)) # average clients in que
ct2L <- function(ct){ # ct:clock time to Lq
sum(act<ct & ct<sect)
}
L=mean(sapply(seq(0,max(ssct),len=1e4),ct2L)) # average clients in que
}
if(Brief){
cat("Lq = ",Lq,'\n',"summary of Waiting in que \n")
print(summary(Wq))
cat("L = ",L,'\n',"summary of total time since arrival \n")
print(summary(W))}
if(Print){
par(mfrow=c(2,2))
hist(Wq,freq=FALSE,col="lightblue",main="Waiting time in que")
hist(W,freq=FALSE,col="lightgreen",main="Total time since arrival")
plot(sect,1:n,type='n',bty='l',ylab="client",xlab='clock time',
main=paste('average waiting time :',round(mean(Wq),2)))
segments(y0=1:n,x0=act,x1=ssct,col='gray')
points(act,1:n,pch=1)
points(ssct,1:n,pch=19)
points(sect,1:n,pch=3,cex=0.6)
legend('bottomright',bty='n',legend = c('arrival','service start','service end'),pch=c(1,19,3))
if(Lcount){ct=seq(0,max(ssct),len=1e4)
plot(ct,sapply(ct,ct2Lq),xlab="clock time",ylab="",main="clients in que",
type='s',bty='l')}
par(mfrow=c(1,1))
}
output=list(Wq=Wq,W=W,Lq=Lq,L=L,arrival=act,start=ssct,end=sect,duration=ds)
invisible(output)
}
MM1sim(n=40,Lcount=T,R=T,P=T,seed=F)
par(mfrow=c(2,2))
hist(Wq,freq=FALSE,col="lightblue",main="Waiting time in que")
hist(W,freq=FALSE,col="lightgreen",main="Total time since arrival")
plot(sect,1:n,type='n',bty='l',ylab="client",xlab='clock time',
main=paste('average waiting time :',round(mean(Wq),2)))
segments(y0=1:n,x0=act,x1=ssct,col='gray')
points(act,1:n,pch=1)
points(ssct,1:n,pch=19)
points(sect,1:n,pch=3,cex=0.6)
legend('bottomright',bty='n',legend = c('arrival','service start','service end'),pch=c(1,19,3))
if(Lcount){ct=seq(0,max(ssct),len=1e4)
plot(ct,sapply(ct,ct2Lq),xlab="clock time",ylab="",main="clients in que",
type='s',bty='l')}
par(mfrow=c(1,1))
}
output=list(Wq=Wq,W=W,Lq=Lq,L=L,arrival=act,start=ssct,end=sect,duration=ds)
invisible(output)
}
MM1sim(n=40,Lcount=T,R=T,P=T,seed=F)
来院数がポアソン分布（来院間隔は指数分布）、
診療時間はそれまでの患者の診療時間に影響されない（マルコフ性とか無記憶性と呼ばれる）ので指数分布
と仮定して、１時間に５人受診、診療時間は１０分を平均値として受診数を４０人としてシミュレーションすると
こんなにばらついた。
待ち時間行列理論でクリニックの待ち時間計算すると現実と大きく乖離すると思える。
診療時間はそれまでの患者の診療時間に影響されない（マルコフ性とか無記憶性と呼ばれる）ので指数分布
と仮定して、１時間に５人受診、診療時間は１０分を平均値として受診数を４０人としてシミュレーションすると
こんなにばらついた。
待ち時間行列理論でクリニックの待ち時間計算すると現実と大きく乖離すると思える。
来院数がポアソン分布（来院間隔は指数分布）、
診療時間はそれまでの患者の診療時間に影響されない（マルコフ性とか無記憶性と呼ばれる）ので指数分布
と仮定して、１時間に５人受診、診療時間は１０分を平均値として受診数を４０人としてシミュレーション。
その結果
診療までの待ち時間
> summary(Wqm)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.793 11.828 19.204 26.041 34.621 164.905
診療終了までの時間
> summary(Wm)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
7.952 20.296 29.359 35.335 44.600 161.234
診療待ちの人数
> summary(Lqm)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.1821 0.8501 1.5866 2.0976 2.7414 11.2506
診療時間はそれまでの患者の診療時間に影響されない（マルコフ性とか無記憶性と呼ばれる）ので指数分布
と仮定して、１時間に５人受診、診療時間は１０分を平均値として受診数を４０人としてシミュレーション。
その結果
診療までの待ち時間
> summary(Wqm)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.793 11.828 19.204 26.041 34.621 164.905
診療終了までの時間
> summary(Wm)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
7.952 20.296 29.359 35.335 44.600 161.234
診療待ちの人数
> summary(Lqm)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.1821 0.8501 1.5866 2.0976 2.7414 11.2506
受診者数と平均待ち時間をシミュレーションしてみた。
受診者数が増えれば待ち行列時間の理論値５０分に収束していくようだ。
受診者数が増えれば待ち行列時間の理論値５０分に収束していくようだ。
sim = function(){
x=cumsum(rexp(5,5/15))
x[4] < x[3]+1
}
mean(replicate(1e5,sim()))
pexp(1,5/15)
x=cumsum(rexp(5,5/15))
x[4] < x[3]+1
}
mean(replicate(1e5,sim()))
pexp(1,5/15)
>>384
定常状態での理論値
mms <- function(n,lambda,mu,s,t=0,Print=TRUE){
alpha=lambda/mu
rho=lambda/s/mu # alpha=s*rho
sig0=0
for(i in 0:(s-1)) sig0=sig0+alpha^i/factorial(i)
P0=1/( sig0 + alpha^s/factorial(s-1)/(s-alpha) )
Pn=ifelse(n >= s, alpha^n/factorial(s)/s^(n-s)*P0, alpha^n/factorial(n)*P0)
Lq=lambda*mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
L=Lq+alpha
Wq=Lq/lambda
#=mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
W=Wq+1/mu
Pc=mu*P0*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)
#=s^s*P0/factorial(s)*rho^s/(1-rho)
PTt=Pc*exp(-(1-rho)*s*mu*t)
output=c(P0=P0,Pn=Pn,Lq=Lq,L=L,Wq=Wq,W=W,Pc=Pc,PTt=PTt)
# P0:0 in system, Pn:n in system, Lq:guests in que, Wq: waiting time in que
# L:quests in system, W:total waiting time, Pc:all windows occupied,
# P: waiting time in que greater than t
if(Print) print(output,digits=3)
invisible(output)
}
> mms(0,5/60,6/60,1)
P0 Pn Lq L Wq W Pc PTt
0.167 0.167 4.167 5.000 50.000 60.000 0.833 0.833
定常状態での理論値
mms <- function(n,lambda,mu,s,t=0,Print=TRUE){
alpha=lambda/mu
rho=lambda/s/mu # alpha=s*rho
sig0=0
for(i in 0:(s-1)) sig0=sig0+alpha^i/factorial(i)
P0=1/( sig0 + alpha^s/factorial(s-1)/(s-alpha) )
Pn=ifelse(n >= s, alpha^n/factorial(s)/s^(n-s)*P0, alpha^n/factorial(n)*P0)
Lq=lambda*mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
L=Lq+alpha
Wq=Lq/lambda
#=mu*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)^2*P0
W=Wq+1/mu
Pc=mu*P0*alpha^s/factorial(s-1)/(s*mu-lambda)
#=s^s*P0/factorial(s)*rho^s/(1-rho)
PTt=Pc*exp(-(1-rho)*s*mu*t)
output=c(P0=P0,Pn=Pn,Lq=Lq,L=L,Wq=Wq,W=W,Pc=Pc,PTt=PTt)
# P0:0 in system, Pn:n in system, Lq:guests in que, Wq: waiting time in que
# L:quests in system, W:total waiting time, Pc:all windows occupied,
# P: waiting time in que greater than t
if(Print) print(output,digits=3)
invisible(output)
}
> mms(0,5/60,6/60,1)
P0 Pn Lq L Wq W Pc PTt
0.167 0.167 4.167 5.000 50.000 60.000 0.833 0.833
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
rm(list=ls())
graphics.off()
par(mfrow=c(1,2))
a=360 ; b=1
R = function(t) ifelse(0<=t&t<=2*b,-a*t*(t-2*b),0)
N = integrate(R,0,2*b)$value ; (N=4*a*b^3/3)
A = function(t) ifelse(0<=t&t<=2*b,-a*t^3/3 +a*b*t^2,N)
curve(A(x),0,3,lwd=2,bty='l',xlab='t')
mu=100
n.win=2
c=n.win*mu
curve(R(x),0,3,lwd=2,bty='l',xlab='t') ; abline(h=2:3*mu,lty=1:2)
uniroot(function(t) R(t)-c,c(0,1))$root
d = sqrt(b^2-c/a)
t1 = b - d ; t1
Q <- function(t) A(t)-A(t1)-c*(t-t1)
curve(Q(x),0,3,bty='l') ; abline(h=0,col=8)
Q. <- function(t) -a*(t-t1)^3/3 + a*d*(t-t1)^2
curve(Q.(x),0,3,bty='l') ; abline(h=0,col=8)
optimize(Q,c(0,1))$minimum
uniroot(Q,c(1,3))$root ; t1+3*d ; (t4.1=b+2*d)
Q(2*b)/c +2*b; (t4.2=a/3/c*(b+d)^2*(2*d-b) +2*b)
par(mfrow=c(1,1))
curve(A(x),0,3,lwd=2,bty='l',xlab='t')
curve(x*N/t4.1,add=T)
integrate(Q.,t1,t4.1)$value ; 9/4*a*d^4
integrate(Q.,t1,2*b)$value + 1/2*(t4.2-2*b)*Q.(2*b) ; a/36*(b+d)^3/(b-d)*(4*b*d-b^2-d^2)
integrate(Q.,t1,t4.1)$value/N
(integrate(Q.,t1,2*b)$value + 1/2*(t4.2-2*b)*Q.(2*b))/N
min(9/4*a*d^4,a/36*(b+d)^3/(b-d)*(4*b*d-b^2-d^2))/N
graphics.off()
par(mfrow=c(1,2))
a=360 ; b=1
R = function(t) ifelse(0<=t&t<=2*b,-a*t*(t-2*b),0)
N = integrate(R,0,2*b)$value ; (N=4*a*b^3/3)
A = function(t) ifelse(0<=t&t<=2*b,-a*t^3/3 +a*b*t^2,N)
curve(A(x),0,3,lwd=2,bty='l',xlab='t')
mu=100
n.win=2
c=n.win*mu
curve(R(x),0,3,lwd=2,bty='l',xlab='t') ; abline(h=2:3*mu,lty=1:2)
uniroot(function(t) R(t)-c,c(0,1))$root
d = sqrt(b^2-c/a)
t1 = b - d ; t1
Q <- function(t) A(t)-A(t1)-c*(t-t1)
curve(Q(x),0,3,bty='l') ; abline(h=0,col=8)
Q. <- function(t) -a*(t-t1)^3/3 + a*d*(t-t1)^2
curve(Q.(x),0,3,bty='l') ; abline(h=0,col=8)
optimize(Q,c(0,1))$minimum
uniroot(Q,c(1,3))$root ; t1+3*d ; (t4.1=b+2*d)
Q(2*b)/c +2*b; (t4.2=a/3/c*(b+d)^2*(2*d-b) +2*b)
par(mfrow=c(1,1))
curve(A(x),0,3,lwd=2,bty='l',xlab='t')
curve(x*N/t4.1,add=T)
integrate(Q.,t1,t4.1)$value ; 9/4*a*d^4
integrate(Q.,t1,2*b)$value + 1/2*(t4.2-2*b)*Q.(2*b) ; a/36*(b+d)^3/(b-d)*(4*b*d-b^2-d^2)
integrate(Q.,t1,t4.1)$value/N
(integrate(Q.,t1,2*b)$value + 1/2*(t4.2-2*b)*Q.(2*b))/N
min(9/4*a*d^4,a/36*(b+d)^3/(b-d)*(4*b*d-b^2-d^2))/N
c2Wq <- function(c,a=360,b=1){ #-> Wq:平均待ち時間
# R(t): 到着率関数 -at(t-2b)
# c:サービス率
R = function(t) ifelse(0<=t&t<=2*b,-a*t*(t-2*b),0)
N=4*a*b^3/3
d = sqrt(b^2-c/a)
min(case1=9/4*a*d^4/N,case2=a/36*(b+d)^3/(b-d)*(4*b*d-b^2-d^2)/N)
}
c2Wq(300)
# R(t): 到着率関数 -at(t-2b)
# c:サービス率
R = function(t) ifelse(0<=t&t<=2*b,-a*t*(t-2*b),0)
N=4*a*b^3/3
d = sqrt(b^2-c/a)
min(case1=9/4*a*d^4/N,case2=a/36*(b+d)^3/(b-d)*(4*b*d-b^2-d^2)/N)
}
c2Wq(300)
rm(list=ls())
graphics.off()
par(mfrow=c(2,1))
a=360 ; b=1 # R(t) at(t-2b) 到着率関数[0,2b]
R = function(t) ifelse(0<=t&t<=2*b,-a*t*(t-2*b),0)
curve(R(x),0,3,bty='l',xlab='t')
N = integrate(R,0,2*b)$value ; 4*a*b^3/3 # 総人数
A = function(t) ifelse(t<=2*b,-a*t^3/3 +a*b*t^2,N) # 流入関数=∫Rdt
# = integerate(function(t) R(t),0,t) 0<t<2b
curve(A(x),0,3,bty='l',xlab='t')
mu=100 # 一窓口当たりのサービス率
n.win=2 # 窓口数
c=n.win*mu # 全サービス率
curve(R(x),0,3,bty='l',xlab='t') ; abline(h=2:3*mu,lty=1:2,col=8)
legend('center',bty='n',legend=c("２窓口","３窓口"),lty=c(1,2),col=8)
uniroot(function(t) R(t)-c,c(0,1))$root # 行列>0 : 流入率>サービス率
d = sqrt(b^2-c/a)
t1 = b - d ; t1 # 行列の始まる時刻(解析値) : 流入率=サービス率
Q <- function(t) A(t)-A(t1)-c*(t-t1) # 行列の人数 定義域無視
curve(Q(x),0,3,bty='l',xlab='t')
optimize(Q,c(0,1))$minimum
# 行列の終わる時刻
uniroot(Q,c(1,1e6))$root
t4 = ifelse(2*d<b,b+2*d,a/3/c*(b+d)^2*(2*d-b) +2*b) ; t4 #解析値
# 行列終了時刻 t4 < 2b : 入場締切前に行列0 (2*d<b)
if(2*d<b) c(t1+3*d, b+2*d)
# 行列終了時刻 t4 > 2b : 入場締切後に行列0 (2*d>b)
if(2*d>b) c(Q(2*b)/c +2*b, a/3/c*(b+d)^2*(2*d-b) +2*b)
Q <- function(t) ifelse(t1<=t & t<=t4 ,A(t)-A(t1)-c*(t-t1),0) # 行列の人数[t1,t4]
curve(Q(x),0,3,bty='l',type='h',xlab='t',ylab="Wq",col='navy')
graphics.off()
par(mfrow=c(2,1))
a=360 ; b=1 # R(t) at(t-2b) 到着率関数[0,2b]
R = function(t) ifelse(0<=t&t<=2*b,-a*t*(t-2*b),0)
curve(R(x),0,3,bty='l',xlab='t')
N = integrate(R,0,2*b)$value ; 4*a*b^3/3 # 総人数
A = function(t) ifelse(t<=2*b,-a*t^3/3 +a*b*t^2,N) # 流入関数=∫Rdt
# = integerate(function(t) R(t),0,t) 0<t<2b
curve(A(x),0,3,bty='l',xlab='t')
mu=100 # 一窓口当たりのサービス率
n.win=2 # 窓口数
c=n.win*mu # 全サービス率
curve(R(x),0,3,bty='l',xlab='t') ; abline(h=2:3*mu,lty=1:2,col=8)
legend('center',bty='n',legend=c("２窓口","３窓口"),lty=c(1,2),col=8)
uniroot(function(t) R(t)-c,c(0,1))$root # 行列>0 : 流入率>サービス率
d = sqrt(b^2-c/a)
t1 = b - d ; t1 # 行列の始まる時刻(解析値) : 流入率=サービス率
Q <- function(t) A(t)-A(t1)-c*(t-t1) # 行列の人数 定義域無視
curve(Q(x),0,3,bty='l',xlab='t')
optimize(Q,c(0,1))$minimum
# 行列の終わる時刻
uniroot(Q,c(1,1e6))$root
t4 = ifelse(2*d<b,b+2*d,a/3/c*(b+d)^2*(2*d-b) +2*b) ; t4 #解析値
# 行列終了時刻 t4 < 2b : 入場締切前に行列0 (2*d<b)
if(2*d<b) c(t1+3*d, b+2*d)
# 行列終了時刻 t4 > 2b : 入場締切後に行列0 (2*d>b)
if(2*d>b) c(Q(2*b)/c +2*b, a/3/c*(b+d)^2*(2*d-b) +2*b)
Q <- function(t) ifelse(t1<=t & t<=t4 ,A(t)-A(t1)-c*(t-t1),0) # 行列の人数[t1,t4]
curve(Q(x),0,3,bty='l',type='h',xlab='t',ylab="Wq",col='navy')
Q.<- function(t){
if(t1<=t & t<= min(t4,2*b)) -a*(t-t1)^3/3 + a*d*(t-t1)^2}
# -a*(t-t1)^3/3 + a*d*(t-t1)^2 # 解析値[t1,min(t4,2b)]
tt=seq(t1,min(t4,2*b),len=1000)
lines(tt,sapply(tt,Q.),bty='l',type='l',xlab='t',ylab='Wq')
par(mfrow=c(1,1))
curve(A(x),0,3,bty='l',ylab='person',xlab='t',lwd=1,
main="到着率:at(t-2b) サービス率:200") # 累積入場者
curve(Q(x),0,3,col='navy',add=T,lwd=1,lty=3,type='h') # 待ち人数
tt=seq(0,3,len=1000)
lines(tt,sapply(tt,function(t)A(t)-Q(t)),lwd=2,col=4)
legend('right',bty='n',legend=c("流入総数","流出総数","待ち人数"),
col=c(1,4,1),lty=c(1,1,3),lwd=c(1,2,1))
integrate(Q,t1,t4)$value # 総待ち時間(＝縦軸方向積分面積Area under curve)
Wtotal=ifelse(2*d<b,9/4*a*d^4,a/36*(b+d)^3/(b-d)*(4*b*d-b^2-d^2)) ; Wtotal
Wq=Wt/N ; Wq
if(t1<=t & t<= min(t4,2*b)) -a*(t-t1)^3/3 + a*d*(t-t1)^2}
# -a*(t-t1)^3/3 + a*d*(t-t1)^2 # 解析値[t1,min(t4,2b)]
tt=seq(t1,min(t4,2*b),len=1000)
lines(tt,sapply(tt,Q.),bty='l',type='l',xlab='t',ylab='Wq')
par(mfrow=c(1,1))
curve(A(x),0,3,bty='l',ylab='person',xlab='t',lwd=1,
main="到着率:at(t-2b) サービス率:200") # 累積入場者
curve(Q(x),0,3,col='navy',add=T,lwd=1,lty=3,type='h') # 待ち人数
tt=seq(0,3,len=1000)
lines(tt,sapply(tt,function(t)A(t)-Q(t)),lwd=2,col=4)
legend('right',bty='n',legend=c("流入総数","流出総数","待ち人数"),
col=c(1,4,1),lty=c(1,1,3),lwd=c(1,2,1))
integrate(Q,t1,t4)$value # 総待ち時間(＝縦軸方向積分面積Area under curve)
Wtotal=ifelse(2*d<b,9/4*a*d^4,a/36*(b+d)^3/(b-d)*(4*b*d-b^2-d^2)) ; Wtotal
Wq=Wt/N ; Wq
数式を追うだけだと身につかないからプログラムに入力して自分でグラフを書いてみると理解が捗る。
自分がどこができていないもよく分かる。必要な計算ができないとグラフが完成できないから。
プログラムしておくとあとで数値を変えて再利用できるのが( ・∀・)ｲｲ!!
自分がどこができていないもよく分かる。必要な計算ができないとグラフが完成できないから。
プログラムしておくとあとで数値を変えて再利用できるのが( ・∀・)ｲｲ!!
Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
#
source('tmp.tools.R') # 乱数発生にNeumann法
# 受付時間9:00-12:30,15:30-19:00
curve(10*(dgamma(x-9,2,1)+dgamma(x-16,8,5)),9,20,type='h') # 雛形
R <- function(x) ifelse((9<x&x<12.5)|(15.5<x&x<19),dgamma(x-9,2,1)+dgamma(x-16,8,5),0)
set.seed(123) ; data=vonNeumann2(function(x) R(x),9,19,Print=F)
N=100 # 来院患者数
n.win=1 # サービス窓口数
mu=8 # サービス率(１時間診察人数)
client=hist(data,freq=F,breaks=30,col='skyblue',main='',xlab='clock time')
breaks=client$breaks
y=client$counts/sum(client$counts)*N # 総数をN人に
# 到達率関数,離散量を連続関数に
R <- function(x) ifelse((9<x&x<12.5)|(15.5<x&x<19),y[which.max(x<=breaks)-1],0)
R=Vectorize(R)
curve(R(x),9,20,type='h',bty='l')
c=n.win*mu # 総サービス率
abline(h=c,col=8)
t1=uniroot(function(t)R(t)-c,c(9,10))$root ; t1 # 到達率＝サービス率で待ち時間開始
t2=uniroot(function(t)R(t)-c,c(16,17))$root ; t2 # 午後の部
source('tmp.tools.R') # 乱数発生にNeumann法
# 受付時間9:00-12:30,15:30-19:00
curve(10*(dgamma(x-9,2,1)+dgamma(x-16,8,5)),9,20,type='h') # 雛形
R <- function(x) ifelse((9<x&x<12.5)|(15.5<x&x<19),dgamma(x-9,2,1)+dgamma(x-16,8,5),0)
set.seed(123) ; data=vonNeumann2(function(x) R(x),9,19,Print=F)
N=100 # 来院患者数
n.win=1 # サービス窓口数
mu=8 # サービス率(１時間診察人数)
client=hist(data,freq=F,breaks=30,col='skyblue',main='',xlab='clock time')
breaks=client$breaks
y=client$counts/sum(client$counts)*N # 総数をN人に
# 到達率関数,離散量を連続関数に
R <- function(x) ifelse((9<x&x<12.5)|(15.5<x&x<19),y[which.max(x<=breaks)-1],0)
R=Vectorize(R)
curve(R(x),9,20,type='h',bty='l')
c=n.win*mu # 総サービス率
abline(h=c,col=8)
t1=uniroot(function(t)R(t)-c,c(9,10))$root ; t1 # 到達率＝サービス率で待ち時間開始
t2=uniroot(function(t)R(t)-c,c(16,17))$root ; t2 # 午後の部
tt=seq(9,24,len=1000)
Rtt=R(tt)
plot(tt,Rtt,type='s',bty='l')
cumR=cumsum(Rtt)/sum(Rtt)*N # cumsumで累積来院数をgrid化
plot(tt,cumR,type='l',bty='l')
A <- function(t) cumR[which.max(t<=tt)] # 離散量を連続関数に
A=Vectorize(A)
curve(A(x),9,24,bty='l')
Q <- function(t){ # 時刻tでの待ち人数
if(t<t1) return(0)
if(t1<t&t<t2) return(max(A(t)-A(t1)-c*(t-t1),0)) # 午前の部
else return(max(A(t)-A(t2)-c*(t-t2),0)) # 午後の部
}
Q=Vectorize(Q)
curve(Q(x),9,24,bty='l',type='h',col=2,ylab='persons',xlab='clock time')
# 待ちの発生と終了の時刻をグラフから読み取る
t15=seq(14,15,len=100) ; plot(t15,sapply(t15,Q)) # 14.6
t17=seq(16.9,17.2,len=100) ; plot(t17,sapply(t17,Q)) # 17.0
Q(22.7)
t22=seq(22.75,22.80,len=100) ; plot(t22,sapply(t22,Q)) # 22.8
curve(Q(x),9,24,bty='l',type='h',col=2,ylab='persons',xlab='clock time')
MASS::area(Q,9, 14.6,limit=20)/A(14.6) # 午前の待ち時間
MASS::area(Q,17,22.8,limit=20)/(A(22.8)-A(17)) # 午後の待ち時間
Rtt=R(tt)
plot(tt,Rtt,type='s',bty='l')
cumR=cumsum(Rtt)/sum(Rtt)*N # cumsumで累積来院数をgrid化
plot(tt,cumR,type='l',bty='l')
A <- function(t) cumR[which.max(t<=tt)] # 離散量を連続関数に
A=Vectorize(A)
curve(A(x),9,24,bty='l')
Q <- function(t){ # 時刻tでの待ち人数
if(t<t1) return(0)
if(t1<t&t<t2) return(max(A(t)-A(t1)-c*(t-t1),0)) # 午前の部
else return(max(A(t)-A(t2)-c*(t-t2),0)) # 午後の部
}
Q=Vectorize(Q)
curve(Q(x),9,24,bty='l',type='h',col=2,ylab='persons',xlab='clock time')
# 待ちの発生と終了の時刻をグラフから読み取る
t15=seq(14,15,len=100) ; plot(t15,sapply(t15,Q)) # 14.6
t17=seq(16.9,17.2,len=100) ; plot(t17,sapply(t17,Q)) # 17.0
Q(22.7)
t22=seq(22.75,22.80,len=100) ; plot(t22,sapply(t22,Q)) # 22.8
curve(Q(x),9,24,bty='l',type='h',col=2,ylab='persons',xlab='clock time')
MASS::area(Q,9, 14.6,limit=20)/A(14.6) # 午前の待ち時間
MASS::area(Q,17,22.8,limit=20)/(A(22.8)-A(17)) # 午後の待ち時間
午前の受付９時から１２時３０分まで午後の受付１５時３０分から１９時までのクリニックに
図のような二峰性の分布で１００人が来院するとする。
> breaks
[1] 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5
[13] 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0 17.5 18.0 18.5 19.0
> round(y)
[1] 5 8 10 8 6 5 3 0 0 0 0 0 0 0 0 7 19 17 8 3
医師は一人、診察時間は平均8分として待ち時間をグラフ化。
数値積分して平均の待ち時間を算出。
> integrate(Q,9,14.6,subdivisions=256)$value/A(14.6) # 午前の待ち時間
[1] 1.175392
> integrate(Q,17,22.8,subdivisions=256)$value/(A(22.8)-A(17)) # 午後の待ち時間
[1] 2.214289
図のような二峰性の分布で１００人が来院するとする。
> breaks
[1] 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5
[13] 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0 17.5 18.0 18.5 19.0
> round(y)
[1] 5 8 10 8 6 5 3 0 0 0 0 0 0 0 0 7 19 17 8 3
医師は一人、診察時間は平均8分として待ち時間をグラフ化。
数値積分して平均の待ち時間を算出。
> integrate(Q,9,14.6,subdivisions=256)$value/A(14.6) # 午前の待ち時間
[1] 1.175392
> integrate(Q,17,22.8,subdivisions=256)$value/(A(22.8)-A(17)) # 午後の待ち時間
[1] 2.214289
>>385
混雑と待ち（朝倉書店）が届いたので
これやってみた。
ポアソン分布や指数分布を前提とせず、実際のヒストグラムから待ち時間のシミュレーション。
午前の受付９時から１２時３０分まで午後の受付１５時３０分から１９時までのクリニックに
図のような二峰性の分布で１００人が来院するとする。
> breaks
[1] 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5
[13] 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0 17.5 18.0 18.5 19.0
> round(y)
[1] 5 8 10 8 6 5 3 0 0 0 0 0 0 0 0 7 19 17 8 3
医師は一人、診察時間は平均8分として待ち時間をグラフ化。
数値積分して平均の待ち時間を算出。
> integrate(Q,9,14.6,subdivisions=256)$value/A(14.6) # 午前の待ち時間
[1] 1.175392
> integrate(Q,17,22.8,subdivisions=256)$value/(A(22.8)-A(17)) # 午後の待ち時間
[1] 2.214289
診療終了23時ｗ
混雑と待ち（朝倉書店）が届いたので
これやってみた。
ポアソン分布や指数分布を前提とせず、実際のヒストグラムから待ち時間のシミュレーション。
午前の受付９時から１２時３０分まで午後の受付１５時３０分から１９時までのクリニックに
図のような二峰性の分布で１００人が来院するとする。
> breaks
[1] 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5
[13] 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0 17.5 18.0 18.5 19.0
> round(y)
[1] 5 8 10 8 6 5 3 0 0 0 0 0 0 0 0 7 19 17 8 3
医師は一人、診察時間は平均8分として待ち時間をグラフ化。
数値積分して平均の待ち時間を算出。
> integrate(Q,9,14.6,subdivisions=256)$value/A(14.6) # 午前の待ち時間
[1] 1.175392
> integrate(Q,17,22.8,subdivisions=256)$value/(A(22.8)-A(17)) # 午後の待ち時間
[1] 2.214289
診療終了23時ｗ
午後から医師は二人に増やすとどうなるかシミュレーションしてみた。
診察時間は一人平均8分の設定は同じ。
> integrate(Q,17,19.9,subdivisions=256)$value/(A(19.9)-A(17)) # 午後の待ち時間
[1] 1.496882
待ち時間が２．２時間から1.5時間に短縮。
診療終了は２０時！
診察時間は一人平均8分の設定は同じ。
> integrate(Q,17,19.9,subdivisions=256)$value/(A(19.9)-A(17)) # 午後の待ち時間
[1] 1.496882
待ち時間が２．２時間から1.5時間に短縮。
診療終了は２０時！
Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
rm(list=ls())
nwin=2 ; mu=10
C=nwin*mu # サービス効率
R <- function(t) dgamma(t,2,1)*100 # 到達関数
R=Vectorize(R)
curve(R(x),0,10,bty='l') ; abline(h=C,col=8)
t1=uniroot(function(x)R(x)-C,c(0,1))$root ; t1 # 行列開始時刻
t2=optimise(R,c(0,2),maximum = T)$maximum ; t2 # 行列増大速度最高時刻
t3=uniroot(function(x)R(x)-C,c(1,4))$root ; t3 # 行列最長時刻
A <- function(t) integrate(R,0,t)$value # 累積来客数
A=Vectorize(A)
curve(A(x),0,10,bty='l')
Q <- function(t) A(t)-A(t1)-C*(t-t1) # 行列人数
Q=Vectorize(Q)
curve(Q(x),0,10,bty='l') ; abline(h=0,col=8)
optimize(Q,c(0,10),maximum=T)$maximum ; t3 # 行列最長時刻
t4=uniroot(Q,c(4,8))$root ; t4 # 行列終了時刻
# calculate t4 w/o Q-function 到達関数から行列終了時刻を算出
curve(R(x),0,10,bty='l',xlab='clock time',ylab='arrival rate')
abline(h=C,col=8)
t13=seq(t1,t3,len=20)
segments(x0=t13,y0=C,y1=R(t13),col=3)
text(1.25,25,'V') ; text(c(t1,t3,t4),20,c('t1','t3','t4'),cex=0.95)
V=integrate(function(t)R(t)-C,t1,t3)$value ; V # 待ち時間*人数
dQ <- function(t) integrate(function(x) C-R(x),t3,t)$value - V
uniroot(dQ,c(t3,10))$root ; t4
t34=seq(t3,t4,len=20)
segments(x0=t34,y0=20,y1=R(t34),col='cyan') ; text(4,15,'V')
nwin=2 ; mu=10
C=nwin*mu # サービス効率
R <- function(t) dgamma(t,2,1)*100 # 到達関数
R=Vectorize(R)
curve(R(x),0,10,bty='l') ; abline(h=C,col=8)
t1=uniroot(function(x)R(x)-C,c(0,1))$root ; t1 # 行列開始時刻
t2=optimise(R,c(0,2),maximum = T)$maximum ; t2 # 行列増大速度最高時刻
t3=uniroot(function(x)R(x)-C,c(1,4))$root ; t3 # 行列最長時刻
A <- function(t) integrate(R,0,t)$value # 累積来客数
A=Vectorize(A)
curve(A(x),0,10,bty='l')
Q <- function(t) A(t)-A(t1)-C*(t-t1) # 行列人数
Q=Vectorize(Q)
curve(Q(x),0,10,bty='l') ; abline(h=0,col=8)
optimize(Q,c(0,10),maximum=T)$maximum ; t3 # 行列最長時刻
t4=uniroot(Q,c(4,8))$root ; t4 # 行列終了時刻
# calculate t4 w/o Q-function 到達関数から行列終了時刻を算出
curve(R(x),0,10,bty='l',xlab='clock time',ylab='arrival rate')
abline(h=C,col=8)
t13=seq(t1,t3,len=20)
segments(x0=t13,y0=C,y1=R(t13),col=3)
text(1.25,25,'V') ; text(c(t1,t3,t4),20,c('t1','t3','t4'),cex=0.95)
V=integrate(function(t)R(t)-C,t1,t3)$value ; V # 待ち時間*人数
dQ <- function(t) integrate(function(x) C-R(x),t3,t)$value - V
uniroot(dQ,c(t3,10))$root ; t4
t34=seq(t3,t4,len=20)
segments(x0=t34,y0=20,y1=R(t34),col='cyan') ; text(4,15,'V')
>>400
到着関数が一峰性だと待ち行列が０になる時間が割と簡単に算出できる。
ド底辺シリツ医大裏口入学には無理だけどｗ
到着関数が一峰性だと待ち行列が０になる時間が割と簡単に算出できる。
ド底辺シリツ医大裏口入学には無理だけどｗ
>>399
ド底辺シリツ医を蔑むパロディであることわかってコピペしてんの？
これにでも答えてみ！
あるド底辺裏口シリツ医大のある学年に１００人の学生がいる。
１００人の学生は全員裏口入学である。
裏口入学を自覚したら翌日に退学しなければならない。
学生は自分以外の学生が裏口入学であるとことは全員知っているが自分が裏口入学であることは知らない。
教授が全員の前で「この学年には少なくとも一人が裏口入学している」と発言した。
この後、どうなるかを述べよ。
ド底辺シリツ医を蔑むパロディであることわかってコピペしてんの？
これにでも答えてみ！
あるド底辺裏口シリツ医大のある学年に１００人の学生がいる。
１００人の学生は全員裏口入学である。
裏口入学を自覚したら翌日に退学しなければならない。
学生は自分以外の学生が裏口入学であるとことは全員知っているが自分が裏口入学であることは知らない。
教授が全員の前で「この学年には少なくとも一人が裏口入学している」と発言した。
この後、どうなるかを述べよ。
この季節はいつも風邪気味になるなぁ
外来から貰ってんのかな
冬コミが近いのに原稿がまだできとらんが
体調管理はしっかりしていかんとなぁ
ジャンルはFTで良いかなぁ
ガチ百合にすっかなぁ
外来から貰ってんのかな
冬コミが近いのに原稿がまだできとらんが
体調管理はしっかりしていかんとなぁ
ジャンルはFTで良いかなぁ
ガチ百合にすっかなぁ
便秘薬をいろいろ試しているが
どれが良いかなぁ
どれが良いかなぁ
t0fn <- function(n){ # terminal 0 of factorial n ( n=10, 10!=3628800 => 2
m=floor(log(n)/log(5))
ans=0
for(i in 1:m) ans=ans+n%/%(5^i)
ans
}
t0fn=Vectorize(t0fn)
t0fn(10^(1:12))
１０！から１兆！まで末尾の０の数
> t0fn(10^(1:12))
[1] 2 24 249 2499 24999
[6] 249998 2499999 24999999 249999998 2499999997
[11] 24999999997 249999999997
m=floor(log(n)/log(5))
ans=0
for(i in 1:m) ans=ans+n%/%(5^i)
ans
}
t0fn=Vectorize(t0fn)
t0fn(10^(1:12))
１０！から１兆！まで末尾の０の数
> t0fn(10^(1:12))
[1] 2 24 249 2499 24999
[6] 249998 2499999 24999999 249999998 2499999997
[11] 24999999997 249999999997
おい、ド底辺。
１兆の階乗は末尾に０が
249999999997
並ぶと計算されたが、あってるか？
検算しておいてくれ。
１兆の階乗は末尾に０が
249999999997
並ぶと計算されたが、あってるか？
検算しておいてくれ。
今年の納税額は五千万超えるなぁ
冬コミはFTCW の新作出るかなぁ？
冬コミはFTCW の新作出るかなぁ？
ふ◯◯◯ち◯◯れ◯◯◯◯
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
あるド底辺裏口シリツ医大のある学年に１００人の学生がいる。
１００人の学生は全員裏口入学である。
裏口入学を自覚したら翌日に退学しなければならない。
学生は自分以外の学生が裏口入学であるとことは全員知っているが自分が裏口入学であることは知らない。
教授が全員の前で「この学年には少なくとも一人が裏口入学している」と発言した。
この後、どうなるかを述べよ。
１００人の学生は全員裏口入学である。
裏口入学を自覚したら翌日に退学しなければならない。
学生は自分以外の学生が裏口入学であるとことは全員知っているが自分が裏口入学であることは知らない。
教授が全員の前で「この学年には少なくとも一人が裏口入学している」と発言した。
この後、どうなるかを述べよ。
# Troubled train T1 with m passengers left station S1 arrived S2 station s minute later
# than depature of train T0
# beta*m passenger got out and rs passengers got in, where
# r denotes in-passenger rate per minute, T0 took b(beta*m + rs) extra-minutes
# regular train T0 takes c minutes for exchange of passengers
dango <- function(s,m,beta=3/10,r=3,b=0.01,c=0){
mm=(1-beta)*m+r*s
ss=s+b*(beta*m+r*s)-c
c(ss,mm)
}
sm=c(10,100)
re=sm
for(i in 1:2){
sm=dango(sm[1],sm[2])
re=rbind(re,sm)
}
rownames(re)=NULL
plot(re)
# than depature of train T0
# beta*m passenger got out and rs passengers got in, where
# r denotes in-passenger rate per minute, T0 took b(beta*m + rs) extra-minutes
# regular train T0 takes c minutes for exchange of passengers
dango <- function(s,m,beta=3/10,r=3,b=0.01,c=0){
mm=(1-beta)*m+r*s
ss=s+b*(beta*m+r*s)-c
c(ss,mm)
}
sm=c(10,100)
re=sm
for(i in 1:2){
sm=dango(sm[1],sm[2])
re=rbind(re,sm)
}
rownames(re)=NULL
plot(re)
薬局の店舗数を増やそうかなぁ
dat=hist(c(rnorm(1e6),rnorm(1e5,5,0.5)))
attach(dat)
plot(breaks[-1],counts,type='s',log='y',ylim=range(counts))
segments(x0=breaks[-1],y=min(counts),y1=counts)
segments(x0=breaks[1],y=min(counts),y1=counts[1])
attach(dat)
plot(breaks[-1],counts,type='s',log='y',ylim=range(counts))
segments(x0=breaks[-1],y=min(counts),y1=counts)
segments(x0=breaks[1],y=min(counts),y1=counts[1])
liars <- function(Answer){ # case of all liars permitted
N=length(Answer)
dat=permutations(2,N,0:1,set=F,rep=T)
check <- function(y,answer=Answer){
all(answer[y==0]==sum(y)) # all honest answer compatible?
} # numeric(0)==sum(y):logical(0) all(logical(0)) : TRUE
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(c(1,2,2,3,3))
liars(c(1,3,5,7,9,1,3,5,7,9))
(x=sample(10,10,rep=T)) ; apply(!liars(x),1,sum)
liars(c(8, 9, 8, 2, 4, 4, 2, 3, 9, 8))
N=length(Answer)
dat=permutations(2,N,0:1,set=F,rep=T)
check <- function(y,answer=Answer){
all(answer[y==0]==sum(y)) # all honest answer compatible?
} # numeric(0)==sum(y):logical(0) all(logical(0)) : TRUE
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(c(1,2,2,3,3))
liars(c(1,3,5,7,9,1,3,5,7,9))
(x=sample(10,10,rep=T)) ; apply(!liars(x),1,sum)
liars(c(8, 9, 8, 2, 4, 4, 2, 3, 9, 8))
Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
互いに相関のある5項目くらいのスコアの合計点から疾患の発生を予測するカットオフ値を求めました
単純に合計点した時の予測能は不十分であったため
主成分分析をして各主成分を線型結合して主成分スコアを出す時に、AUC値が最大になるように線型結合する係数に重み付けするのは一般的に大丈夫かしら？
単純に合計点した時の予測能は不十分であったため
主成分分析をして各主成分を線型結合して主成分スコアを出す時に、AUC値が最大になるように線型結合する係数に重み付けするのは一般的に大丈夫かしら？
# 一般化、全員嘘つきも可、重複する答も可l
iars <- function(Answer){ # duplicate answer and/or case of all liars permitted
N=length(Answer)
dat=gtools::permutations(2,N,0:1,set=F,rep=T)
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) !all(1:N %in% answer)
else all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])
# all honest answer compatible & not included in liar's anwer
}
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(c(2,2,2,3,3))
liars(c(2,3,3,4,5))
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T)) ; Answer
liars(c(4,5,5,6,7,7,8,8,9,10))
iars <- function(Answer){ # duplicate answer and/or case of all liars permitted
N=length(Answer)
dat=gtools::permutations(2,N,0:1,set=F,rep=T)
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) !all(1:N %in% answer)
else all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])
# all honest answer compatible & not included in liar's anwer
}
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(c(2,2,2,3,3))
liars(c(2,3,3,4,5))
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T)) ; Answer
liars(c(4,5,5,6,7,7,8,8,9,10))
3S Policy Causes the ResultTruman of Panama document and 3S policy
We are keeping the citizens in a cage named "Freedom of Falsehood".
The way you just give them some luxury and convenience.Then release sports, screen, sex (3S).
Because the citizens are our livestock. For that reason, we must make it longevity. It makes it sick
(with chemicals etc.) and keeps it alive.This will keep us harvesting. This is also the authority
of the victorious country.The medal and the Nobel prize is not all Raoul declarationExamples of 3S policy
Hypocrites and disguised society and Panama document "He moved here here two years ago, I was afraid
of looking, but I thought it was a polite person to greet" Hello "when I saw it ... It was not like I was waking
this kind of incident ... ... "(Neighboring residents)On November 7, Shosuke Hotta, 42, a self-proclaimed office
worker in Sagamihara City, Kanagawa Prefecture, was arrested on suspicion of abusing her daughter Sakurai Ai.
This is the nature of the Earthlings
We are keeping the citizens in a cage named "Freedom of Falsehood".
The way you just give them some luxury and convenience.Then release sports, screen, sex (3S).
Because the citizens are our livestock. For that reason, we must make it longevity. It makes it sick
(with chemicals etc.) and keeps it alive.This will keep us harvesting. This is also the authority
of the victorious country.The medal and the Nobel prize is not all Raoul declarationExamples of 3S policy
Hypocrites and disguised society and Panama document "He moved here here two years ago, I was afraid
of looking, but I thought it was a polite person to greet" Hello "when I saw it ... It was not like I was waking
this kind of incident ... ... "(Neighboring residents)On November 7, Shosuke Hotta, 42, a self-proclaimed office
worker in Sagamihara City, Kanagawa Prefecture, was arrested on suspicion of abusing her daughter Sakurai Ai.
This is the nature of the Earthlings
>>416
>互いに相関のある
なら変数減らせるんじゃね？
AUC？Area Under the Curve?
AICじゃなくて？
>互いに相関のある
なら変数減らせるんじゃね？
AUC？Area Under the Curve?
AICじゃなくて？
>>419
主成分3までで累積寄与度85%なので、3まで次元は減ります
主成分1 + 主成分2 + 主成分3とするのではなく
AUCを最大にする主成分1 + β1*主成分2 + β2*主成分3の
係数を出すっていうのは一般的に大丈夫なんでしょうか
AUCはarea under curveです
主成分3までで累積寄与度85%なので、3まで次元は減ります
主成分1 + 主成分2 + 主成分3とするのではなく
AUCを最大にする主成分1 + β1*主成分2 + β2*主成分3の
係数を出すっていうのは一般的に大丈夫なんでしょうか
AUCはarea under curveです
>>420
統計テキストの演習問題によくあるから一般的だろね。
三角形の周囲長のデータから線形回帰で面積を出すというような意味のないことやってるかも。
統計テキストの演習問題によくあるから一般的だろね。
三角形の周囲長のデータから線形回帰で面積を出すというような意味のないことやってるかも。
Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.
But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.
>>423
長方形の周囲長者から面積をだすのに
データが100個あればラグランジェの補完式で100次元式で完璧に当てはめることができる。
フィボナッチ数列も同じ。
長方形の周囲長者から面積をだすのに
データが100個あればラグランジェの補完式で100次元式で完璧に当てはめることができる。
フィボナッチ数列も同じ。
象の体表面積の計算に有用な数値ってどこだろ？
身長体重鼻の長さ耳の大きさ？
身長体重鼻の長さ耳の大きさ？
スリーサイズと身長体重の相関とか某女子大の講師が書いてたなｗ
par(mfrow=c(2,1))
f <- function(x,a=0.01) a^x - log(x)/log(a)
curve(f(x),0,2,bty='l') ; abline(h=1,col=8)
D( expression(a^x - log(x)/log(a)),'x')
df <- function(x,a=0.01) a^x * log(a) - 1/x/log(a)
curve(df(x))
g <- function(x,a=0.01) a^x/(log(x)/log(a))
curve(g(x),0,2,bty='l') ; abline(h=1,col=8)
D(expression (a^x/(log(x)/log(a))),'x')
dg <- function(x,a=0.01) a^x * log(a)/(log(x)/log(a)) - a^x * (1/x/log(a))/(log(x)/log(a))^2
curve(dg,0,10)
f <- function(x,a=0.01) a^x - log(x)/log(a)
curve(f(x),0,2,bty='l') ; abline(h=1,col=8)
D( expression(a^x - log(x)/log(a)),'x')
df <- function(x,a=0.01) a^x * log(a) - 1/x/log(a)
curve(df(x))
g <- function(x,a=0.01) a^x/(log(x)/log(a))
curve(g(x),0,2,bty='l') ; abline(h=1,col=8)
D(expression (a^x/(log(x)/log(a))),'x')
dg <- function(x,a=0.01) a^x * log(a)/(log(x)/log(a)) - a^x * (1/x/log(a))/(log(x)/log(a))^2
curve(dg,0,10)
rm(list=ls())
library(gtools)
N=11
Answer=1:N
dat=permutations(2,N,0:1,set=F,rep=T) ; colnames(dat)=LETTERS[1:N]
# 1:嘘つき 0:正直 例.1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1で矛盾がないか調べる
check <- function(y,answer=Answer){ # remark 各人の解答
if(all(y==1)) !all(1:N %in% answer) # 正直者がいないとき
else all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])
# すべての正直者の答のみが現実と一致するか？
}
dat[apply(dat,1,check),]
# 一般化、全員嘘つきも可、重複する答も可
liars <- function(Answer,Strict=TRUE){ # duplicate answer and/or case of all liars permitted, Strict:liars always lie
N=length(Answer)
dat=gtools::permutations(2,N,0:1,set=F,rep=T)
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) !all(1:N %in% answer)
else if(Strict) all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])
else all(answer[y==0]==sum(y))
# all honest answer compatible & not included in liar's anwer
}
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(c(2,2,2,3,3))
liars(c(2,3,3,4,5))
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T)) ; Answer
liars(c(4,5,5,6,7,7,8,8,9,10))
liars(c(4,5,5,6,7,7,8,8,9,10),S=F)
library(gtools)
N=11
Answer=1:N
dat=permutations(2,N,0:1,set=F,rep=T) ; colnames(dat)=LETTERS[1:N]
# 1:嘘つき 0:正直 例.1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1で矛盾がないか調べる
check <- function(y,answer=Answer){ # remark 各人の解答
if(all(y==1)) !all(1:N %in% answer) # 正直者がいないとき
else all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])
# すべての正直者の答のみが現実と一致するか？
}
dat[apply(dat,1,check),]
# 一般化、全員嘘つきも可、重複する答も可
liars <- function(Answer,Strict=TRUE){ # duplicate answer and/or case of all liars permitted, Strict:liars always lie
N=length(Answer)
dat=gtools::permutations(2,N,0:1,set=F,rep=T)
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) !all(1:N %in% answer)
else if(Strict) all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])
else all(answer[y==0]==sum(y))
# all honest answer compatible & not included in liar's anwer
}
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(c(2,2,2,3,3))
liars(c(2,3,3,4,5))
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T)) ; Answer
liars(c(4,5,5,6,7,7,8,8,9,10))
liars(c(4,5,5,6,7,7,8,8,9,10),S=F)
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。
rm(list=ls())
graphics.off()
.a=0.01
f = function(x,a=.a) a^x-log(x)/log(a)
curve(f(x),bty='l',lwd=2) ; abline(h=0,col=8)
max=optimize(f,c(0,1),maximum=T)$maximum
min=optimize(f,c(0,1),maximum=F)$minimum
x1=uniroot(f,c(0,max))$root
x2=uniroot(f,c(max,min))$root
x3=uniroot(f,c(min,1))$root
ans=c(x1,x2,x3) ; ans
points(ans,c(0,0,0),pch=19,col=2)
graphics.off()
.a=0.01
f = function(x,a=.a) a^x-log(x)/log(a)
curve(f(x),bty='l',lwd=2) ; abline(h=0,col=8)
max=optimize(f,c(0,1),maximum=T)$maximum
min=optimize(f,c(0,1),maximum=F)$minimum
x1=uniroot(f,c(0,max))$root
x2=uniroot(f,c(max,min))$root
x3=uniroot(f,c(min,1))$root
ans=c(x1,x2,x3) ; ans
points(ans,c(0,0,0),pch=19,col=2)
liars <- function(Answer,Strict=TRUE){ # duplicate answer and/or case of all liars permitted
N=length(Answer)
dat=gtools::permutations(2,N,0:1,set=F,rep=T)
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) {!all(1:N %in% answer)}
else{
if(Strict){all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])}
else {all(answer[y==0]==sum(y))}
}
# all honest answer compatible & not included in liar's anwer
}
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(c(2,2,2,3,3))
liars(c(2,3,3,4,5),S=F)
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T),S=F) ; Answer
liars(Answer)
sort(Answer)
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=FALSE)
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=TRUE)
N=length(Answer)
dat=gtools::permutations(2,N,0:1,set=F,rep=T)
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) {!all(1:N %in% answer)}
else{
if(Strict){all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])}
else {all(answer[y==0]==sum(y))}
}
# all honest answer compatible & not included in liar's anwer
}
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(c(2,2,2,3,3))
liars(c(2,3,3,4,5),S=F)
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T),S=F) ; Answer
liars(Answer)
sort(Answer)
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=FALSE)
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=TRUE)
> liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=FALSE)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11]
[1,] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1
[2,] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0
[3,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
[4,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
> liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=TRUE)
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11]
[1,] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1
[2,] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0
[3,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
[4,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
> liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=TRUE)
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
liars <- function(Answer,Strict=TRUE){ # duplicate answer and/or case of all liars permitted
N=length(Answer)
arg=list()
for(i in 1:N) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,0:1,...,0:1)
colnames(dat)=LETTERS[1:N]
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) {!all(1:N %in% answer)}
else{ # Strict: all honest answer compatible & not included in liar's anwer
if(Strict){all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])}
else {all(answer[y==0]==sum(y))}
}
}
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T),S=F) ; Answer
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=FALSE)
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=TRUE)
N=length(Answer)
arg=list()
for(i in 1:N) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,0:1,...,0:1)
colnames(dat)=LETTERS[1:N]
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) {!all(1:N %in% answer)}
else{ # Strict: all honest answer compatible & not included in liar's anwer
if(Strict){all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])}
else {all(answer[y==0]==sum(y))}
}
}
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T),S=F) ; Answer
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=FALSE)
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=TRUE)
しゅごーいＡＷＰ
liars <- function(Answer,Strict=TRUE){ # duplicate answer and/or case of all liars permitted
N=length(Answer)
arg=list()
for(i in 1:N) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,0:1,...,0:1)
colnames(dat)=LETTERS[1:N]
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) {!all(1:N %in% answer)}
else{ # Strict: all honest answer compatible & not included in liar's anwer
if(Strict){all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])}
else {all(answer[y==0]==sum(y))}
}
}
res=as.matrix(dat[apply(dat,1,check),])
rownames(res)=NULL
return(res)
}
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T),S=F) ; Answer
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=FALSE)
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=TRUE)
N=length(Answer)
arg=list()
for(i in 1:N) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,0:1,...,0:1)
colnames(dat)=LETTERS[1:N]
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) {!all(1:N %in% answer)}
else{ # Strict: all honest answer compatible & not included in liar's anwer
if(Strict){all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])}
else {all(answer[y==0]==sum(y))}
}
}
res=as.matrix(dat[apply(dat,1,check),])
rownames(res)=NULL
return(res)
}
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T),S=F) ; Answer
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=FALSE)
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=TRUE)
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
>>436
個数を表示するように改造
# 一般化、全員嘘つきも可、重複する答も可
liars <- function(Answer,Strict=FALSE){ # duplicate answer and/or case of all liars permitted
N=length(Answer) # Strict: liars always lie, never tell the truth
arg=list()
for(i in 1:N) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,0:1,...,0:1)
colnames(dat)=LETTERS[1:N]
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) {!all(1:N %in% answer)}
else{ # Strict: all honest answer compatible & not included in liar's anwer
if(Strict){all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])}
else {all(answer[y==0]==sum(y))}
}
}
re=as.matrix(dat[apply(dat,1,check),])
rownames(re)=1:nrow(re)
return(rbind(re,Answer))
}
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T),S=F)
liars(c(1,2,3,4,5,5,5,5,9,9,9),Strict=FALSE)
liars(c(1,2,3,4,5,5,5,5,9,9,9),Strict=TRUE)
liars(c(7,7,7,7,8,8,8,9,9,10,11),Strict=F)
個数を表示するように改造
# 一般化、全員嘘つきも可、重複する答も可
liars <- function(Answer,Strict=FALSE){ # duplicate answer and/or case of all liars permitted
N=length(Answer) # Strict: liars always lie, never tell the truth
arg=list()
for(i in 1:N) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,0:1,...,0:1)
colnames(dat)=LETTERS[1:N]
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) {!all(1:N %in% answer)}
else{ # Strict: all honest answer compatible & not included in liar's anwer
if(Strict){all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])}
else {all(answer[y==0]==sum(y))}
}
}
re=as.matrix(dat[apply(dat,1,check),])
rownames(re)=1:nrow(re)
return(rbind(re,Answer))
}
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T),S=F)
liars(c(1,2,3,4,5,5,5,5,9,9,9),Strict=FALSE)
liars(c(1,2,3,4,5,5,5,5,9,9,9),Strict=TRUE)
liars(c(7,7,7,7,8,8,8,9,9,10,11),Strict=F)
バスの到着間隔が平均３０分の指数分布であるEバスと
平均３０分の一様分布であるUバスではどちらが待ち時間の期待値が小さいか？
平均３０分の一様分布であるUバスではどちらが待ち時間の期待値が小さいか？
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
-- zerOne 5 -> [[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,1]....[1,1,1,1,1,1]
zeroOne :: Num a => Int -> [[a]]
zeroOne n = (!! n) $ iterate (\x-> [a:b|a<-[0,1],b<-x]) [[]]
zeroOne :: Num a => Int -> [[a]]
zeroOne n = (!! n) $ iterate (\x-> [a:b|a<-[0,1],b<-x]) [[]]
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
# dat : all possible combinations
n=5 ;arg=list()
for(i in 1:n) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,...)
dat=as.matrix(dat)
colnames(dat)=LETTERS[1:n]
# A=>!B, B=>C, C=>!D&!E, D=>!E, E=>E
is.compati<-function(i,x){ # i:index of honest, x: possible combination
switch(i, # 1..n
x['B']==0, # testified by A (=LETTERS[1])
x['C']==1, # testified by B (=LETTERS[2])
x['D']==0 & x['E']==0, # ...
x['E']==0,
x['E']==1)
}
check=function(x){
re=NULL
honest=which(x==1) # index of honest
for(i in honest){
re=append(re,is.compati(i,x))
}
all(re)
}
dat[apply(dat,1,check),]
n=5 ;arg=list()
for(i in 1:n) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,...)
dat=as.matrix(dat)
colnames(dat)=LETTERS[1:n]
# A=>!B, B=>C, C=>!D&!E, D=>!E, E=>E
is.compati<-function(i,x){ # i:index of honest, x: possible combination
switch(i, # 1..n
x['B']==0, # testified by A (=LETTERS[1])
x['C']==1, # testified by B (=LETTERS[2])
x['D']==0 & x['E']==0, # ...
x['E']==0,
x['E']==1)
}
check=function(x){
re=NULL
honest=which(x==1) # index of honest
for(i in honest){
re=append(re,is.compati(i,x))
}
all(re)
}
dat[apply(dat,1,check),]
正直者は嘘をつかないが
嘘つきは嘘をつくこともつかないこともある。
Ａ〜Ｅの５人が次のように発言している
Ａ「Ｂはウソつきだ」
Ｂ「Ｃはウソつきではない」
Ｃ「Ｄ．Ｅはどちらもウソつきだ」
Ｄ「Ｅはウソつきだ」
Ｅ「私はウソつきではない」
５人のうち、正直者と嘘つきは誰か？
可能性のある組合せをすべて示せ。
嘘つきは嘘をつくこともつかないこともある。
Ａ〜Ｅの５人が次のように発言している
Ａ「Ｂはウソつきだ」
Ｂ「Ｃはウソつきではない」
Ｃ「Ｄ．Ｅはどちらもウソつきだ」
Ｄ「Ｅはウソつきだ」
Ｅ「私はウソつきではない」
５人のうち、正直者と嘘つきは誰か？
可能性のある組合せをすべて示せ。
>>444
嘘つきが必ず嘘をつくStrict=TRUE、嘘も真実もいうStrict=FALSE
でどちらにも対応。
# dat : all possible combinations
n=5 ;arg=list()
for(i in 1:n) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,...)
dat=as.matrix(dat)
colnames(dat)=LETTERS[1:n]
# A=>!B, B=>C, C=>!D&!E, D=>!E, E=>E
is.compati.H<-function(i,x){ # i:index of honest, x: possible combination
switch(i, # 1..n
x['B']==0, # testified by A (=LETTERS[1])
x['C']==1, # testified by B (=LETTERS[2])
x['D']==0 & x['E']==0, # ...
x['E']==0,
x['E']==1)
}
is.compati.L <- function(i,x){# is compatible for liars?
# i:index of liars, x: possible combination
switch(i, # 1..n
!(x['B']==0), # testified by A (=LETTERS[1])
!(x['C']==1), # testified by B (=LETTERS[2])
!(x['D']==0 & x['E']==0), # ...
!(x['E']==0),
!(x['E']==1))
}
嘘つきが必ず嘘をつくStrict=TRUE、嘘も真実もいうStrict=FALSE
でどちらにも対応。
# dat : all possible combinations
n=5 ;arg=list()
for(i in 1:n) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,...)
dat=as.matrix(dat)
colnames(dat)=LETTERS[1:n]
# A=>!B, B=>C, C=>!D&!E, D=>!E, E=>E
is.compati.H<-function(i,x){ # i:index of honest, x: possible combination
switch(i, # 1..n
x['B']==0, # testified by A (=LETTERS[1])
x['C']==1, # testified by B (=LETTERS[2])
x['D']==0 & x['E']==0, # ...
x['E']==0,
x['E']==1)
}
is.compati.L <- function(i,x){# is compatible for liars?
# i:index of liars, x: possible combination
switch(i, # 1..n
!(x['B']==0), # testified by A (=LETTERS[1])
!(x['C']==1), # testified by B (=LETTERS[2])
!(x['D']==0 & x['E']==0), # ...
!(x['E']==0),
!(x['E']==1))
}
check=function(x,Strict){
re=NULL
honest=which(x==1) # index of honest
for(i in honest){
re=append(re,is.compati.H(i,x))
}
if(Strict){
liar=which(x==0) # index of liar
for(i in liar){
re=append(re,is.compati.L(i,x))
}
}
all(re)
}
dat[apply(dat,1,function(x) check(x,Strict=TRUE)),]
dat[apply(dat,1,function(x) check(x,Strict=FALSE)),]
re=NULL
honest=which(x==1) # index of honest
for(i in honest){
re=append(re,is.compati.H(i,x))
}
if(Strict){
liar=which(x==0) # index of liar
for(i in liar){
re=append(re,is.compati.L(i,x))
}
}
all(re)
}
dat[apply(dat,1,function(x) check(x,Strict=TRUE)),]
dat[apply(dat,1,function(x) check(x,Strict=FALSE)),]
dat=as.matrix(expand.grid(1:0,1:0,1:0))
colnames(dat)=LETTERS[1:3]
compati.H <- function(i,x){ # i index of honest, x: possible combination
switch(i, # i= 1,2,or,3
# if A is honest, B should be honest, compatible?
ans <- x[2]==1, # when i=1
# if B is honest,C is a liar thereby A should be honest. compatible?
ans <- x[3]==0 & ifelse(x[3]==0,!(x[1]==0),x[1]==0), # when i=2, x[3]==0 & x[1]==1
ans <- NULL) # when i=3
return(ans)
}
compati.L <- function(i,x){ # i index of liar, x: possible combination
switch(i,
ans <- x[2]==0,
ans <- x[3]==1 & x[1]==1,
ans <- NULL)
return(ans)}
check <- function(x,Strict){
re=NULL
honest <- which(x==1)
for(i in honest){
re=append(re,compati.H(i,x))}
if(Strict){
liar <- which(x==0)
for(i in liar){
re=append(re,compati.L(i,x)) }}
all(re)}
dat[apply(dat,1,function(x) check(x,Strict=TRUE)),]
dat[apply(dat,1,function(x) check(x,Strict=FALSE)),]
colnames(dat)=LETTERS[1:3]
compati.H <- function(i,x){ # i index of honest, x: possible combination
switch(i, # i= 1,2,or,3
# if A is honest, B should be honest, compatible?
ans <- x[2]==1, # when i=1
# if B is honest,C is a liar thereby A should be honest. compatible?
ans <- x[3]==0 & ifelse(x[3]==0,!(x[1]==0),x[1]==0), # when i=2, x[3]==0 & x[1]==1
ans <- NULL) # when i=3
return(ans)
}
compati.L <- function(i,x){ # i index of liar, x: possible combination
switch(i,
ans <- x[2]==0,
ans <- x[3]==1 & x[1]==1,
ans <- NULL)
return(ans)}
check <- function(x,Strict){
re=NULL
honest <- which(x==1)
for(i in honest){
re=append(re,compati.H(i,x))}
if(Strict){
liar <- which(x==0)
for(i in liar){
re=append(re,compati.L(i,x)) }}
all(re)}
dat[apply(dat,1,function(x) check(x,Strict=TRUE)),]
dat[apply(dat,1,function(x) check(x,Strict=FALSE)),]
a=1
m=100
n=1e6
x=sample(c(a/m,m*a),n,rep=T,prob=c(m/(m+1),1/(m+1))) ; hist(x,freq=F) ; mean(x)
a/m*m/(m+1)+m*a*1/(m+1) ; a/(m+1)*(1+m)
plot(c(m/(m/1),1/(m+1)),c(a/m,m*a),bty='l')
EX2=(a/m)^2*m/(m+1)+(m*a)^2*(1/(m+1))
(EW = EX2/a/2) ; mean(x^2)/mean(x)/2
EW <- function(m,a=1) (m^3+1)/m/(m+1)/2*a
m=1:100
plot(m,EW(m),bty='l')
m=100
n=1e6
x=sample(c(a/m,m*a),n,rep=T,prob=c(m/(m+1),1/(m+1))) ; hist(x,freq=F) ; mean(x)
a/m*m/(m+1)+m*a*1/(m+1) ; a/(m+1)*(1+m)
plot(c(m/(m/1),1/(m+1)),c(a/m,m*a),bty='l')
EX2=(a/m)^2*m/(m+1)+(m*a)^2*(1/(m+1))
(EW = EX2/a/2) ; mean(x^2)/mean(x)/2
EW <- function(m,a=1) (m^3+1)/m/(m+1)/2*a
m=1:100
plot(m,EW(m),bty='l')
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
>>449
裏口馬鹿にもわかるように原文もつけなきゃ。
原文はこれな。
私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、慶応以外の私立医は特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８−９割は私立卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。
裏口馬鹿にもわかるように原文もつけなきゃ。
原文はこれな。
私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、慶応以外の私立医は特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８−９割は私立卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。
開業医スレのシリツ三法則（試案、名投稿より作成）
1.私立医が予想通り糞だからしょうがない
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/101-102
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/844-853
ID:RFPm1BdQ
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/869
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/874-875
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/874-880
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/882
ID:liUvUPgn
2.馬鹿に馬鹿と言っちゃ嫌われるのは摂理
実例大杉！
3.リアルでは皆思ってるだけで口に出してないだけ
1.私立医が予想通り糞だからしょうがない
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/101-102
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/844-853
ID:RFPm1BdQ
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/869
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/874-875
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/874-880
>http://2chb.net/r/hosp/1537519628/882
ID:liUvUPgn
2.馬鹿に馬鹿と言っちゃ嫌われるのは摂理
実例大杉！
3.リアルでは皆思ってるだけで口に出してないだけ
3S Policy Causes the ResultTruman of Panama document and 3S policy
We are keeping the citizens in a cage named "Freedom of Falsehood".
The way you just give them some luxury and convenience.Then release sports, screen, sex (3S).
Because the citizens are our livestock. For that reason, we must make it longevity. It makes it sick
(with chemicals etc.) and keeps it alive.This will keep us harvesting. This is also the authority
of the victorious country.The medal and the Nobel prize is not all Raoul declarationExamples of 3S policy
Hypocrites and disguised society and Panama document "He moved here here two years ago, I was afraid
of looking, but I thought it was a polite person to greet" Hello "when I saw it ... It was not like I was waking
this kind of incident ... ... "(Neighboring residents)On November 7, Shosuke Hotta, 42, a self-proclaimed office
worker in Sagamihara City, Kanagawa Prefecture, was arrested on suspicion of abusing her daughter Sakurai Ai.
This is the nature of the Earthlings
We are keeping the citizens in a cage named "Freedom of Falsehood".
The way you just give them some luxury and convenience.Then release sports, screen, sex (3S).
Because the citizens are our livestock. For that reason, we must make it longevity. It makes it sick
(with chemicals etc.) and keeps it alive.This will keep us harvesting. This is also the authority
of the victorious country.The medal and the Nobel prize is not all Raoul declarationExamples of 3S policy
Hypocrites and disguised society and Panama document "He moved here here two years ago, I was afraid
of looking, but I thought it was a polite person to greet" Hello "when I saw it ... It was not like I was waking
this kind of incident ... ... "(Neighboring residents)On November 7, Shosuke Hotta, 42, a self-proclaimed office
worker in Sagamihara City, Kanagawa Prefecture, was arrested on suspicion of abusing her daughter Sakurai Ai.
This is the nature of the Earthlings
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
liars <- function(Answer,Strict=TRUE){ # duplicate answer and/or case of all liars permitted
N=length(Answer)
arg=list()
for(i in 1:N) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,0:1,...,0:1)
colnames(dat)=LETTERS[1:N]
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) {!all(1:N %in% answer)}
else{ # Strict: all honest answer compatible & not included in liar's anwer
if(Strict){all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])}
else {all(answer[y==0]==sum(y))}
}
}
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T),S=F) ; Answer
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=FALSE)
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=TRUE)
N=length(Answer)
arg=list()
for(i in 1:N) arg[[i]]=0:1
dat=do.call(expand.grid,arg) # expand.grid(0:1,0:1,0:1,...,0:1)
colnames(dat)=LETTERS[1:N]
check <- function(y,answer=Answer){
if(all(y==1)) {!all(1:N %in% answer)}
else{ # Strict: all honest answer compatible & not included in liar's anwer
if(Strict){all(answer[y==0]==sum(y)) & !(sum(y) %in% answer[y==1])}
else {all(answer[y==0]==sum(y))}
}
}
dat[apply(dat,1,check),]
}
liars(Answer<-sample(10,10,rep=T),S=F) ; Answer
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=FALSE)
liars(c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9),Strict=TRUE)
呪文：「ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ」を唱えると甲状腺機能が正常化するという統計処理の捏造をやってみる。
TSH ： 0.34〜4.0 TSH：μIU/mlを基準値として（これが平均±２×標準偏差で計算されているとして）呪文前と呪文後のデータを正規分布で各々５０個つくる。
負になった場合は検出限界以下として０にする。
同じ平均値と標準偏差で乱数発生させただけなので両群には有意差はない。
横軸に呪文前のTSHの値、縦軸にTSHの変化（呪文後−呪文前）をグラフしてみると
つまり、呪文前のTSHが高いほど呪文後はTSHは下がり、呪文前のTSHが低いほど呪文後のTSHは上がるという傾向がみてとれる。
これを線形回帰して確かめてみる。
回帰直線のパラメータは以下の通り。
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.3812 0.3323 7.165 4.10e-09 ***
before -1.0351 0.1411 -7.338 2.24e-09 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.8365 on 48 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5287, Adjusted R-squared: 0.5189
F-statistic: 53.84 on 1 and 48 DF, p-value: 2.237e-09
p = 2.24e-09 なので有意差ありとしてよい。
ゆえに、「ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ」という呪文は甲状腺機能を正常化させる。
ここで問題、この統計処理のどこが誤っているか？
TSH ： 0.34〜4.0 TSH：μIU/mlを基準値として（これが平均±２×標準偏差で計算されているとして）呪文前と呪文後のデータを正規分布で各々５０個つくる。
負になった場合は検出限界以下として０にする。
同じ平均値と標準偏差で乱数発生させただけなので両群には有意差はない。
横軸に呪文前のTSHの値、縦軸にTSHの変化（呪文後−呪文前）をグラフしてみると
つまり、呪文前のTSHが高いほど呪文後はTSHは下がり、呪文前のTSHが低いほど呪文後のTSHは上がるという傾向がみてとれる。
これを線形回帰して確かめてみる。
回帰直線のパラメータは以下の通り。
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.3812 0.3323 7.165 4.10e-09 ***
before -1.0351 0.1411 -7.338 2.24e-09 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.8365 on 48 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5287, Adjusted R-squared: 0.5189
F-statistic: 53.84 on 1 and 48 DF, p-value: 2.237e-09
p = 2.24e-09 なので有意差ありとしてよい。
ゆえに、「ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ」という呪文は甲状腺機能を正常化させる。
ここで問題、この統計処理のどこが誤っているか？
アタマわるわる〜
野獣先輩、オナシャス
アタマわるわるわ〜るわる〜
アタマわるわるわ〜るわる〜
あそれっ
アタマわるわるわ〜るわる〜
アタマわるわるわ〜るわる〜
あよいしょっ
アタマわるわるわ〜るわる〜
アタマわるわるわ〜るわる〜
あくしろよ
アタマわるわるわ〜るわる〜
アタマわるわるわ〜るわる〜
endless
アタマわるわるわ〜るわる〜
アタマわるわるわ〜るわる〜
あそれっ
アタマわるわるわ〜るわる〜
アタマわるわるわ〜るわる〜
あよいしょっ
アタマわるわるわ〜るわる〜
アタマわるわるわ〜るわる〜
あくしろよ
アタマわるわるわ〜るわる〜
アタマわるわるわ〜るわる〜
endless
>>459
文章だけでド底辺シリツ医大卒の裏口馬鹿とわかる。
これに答えられない国立卒がいた。
駅弁らしいが。
平均０、分散１の正規分布の９５％信頼区域は[-1.96,1.96]で区域長は約3.92である。
平均０、分散１の一様分布の９５％信頼区域の区域長さはいくらか？
文章だけでド底辺シリツ医大卒の裏口馬鹿とわかる。
これに答えられない国立卒がいた。
駅弁らしいが。
平均０、分散１の正規分布の９５％信頼区域は[-1.96,1.96]で区域長は約3.92である。
平均０、分散１の一様分布の９５％信頼区域の区域長さはいくらか？
It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.
There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.
Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.
おいこら
あっちでまた非医師仲間のコンプが湧いてるぞ
さっさと引き取れや
あっちでまた非医師仲間のコンプが湧いてるぞ
さっさと引き取れや
回答付きでレスできない椰子ってシリツ卒なんだろうな。
お前は今までに吐いたゲロの回数を覚えているのか？
ある女医が一日に５回屁をこいたとする。
屁の回数はポアソン分布と仮定して
この女医の一日にこく屁の回数の95%信頼区間を述べよ、
という問題にできるぞ。
答えてみ！
屁の回数はポアソン分布と仮定して
この女医の一日にこく屁の回数の95%信頼区間を述べよ、
という問題にできるぞ。
答えてみ！
事前分布を想定して現実のデータからその分布の最適分布を算出する。当然、区間推定にある。
relocation of probability dustrubution
これがベイズ統計の基本的な考え方だよ。
上記の女医の屁の回数も区間推定できる。
relocation of probability dustrubution
これがベイズ統計の基本的な考え方だよ。
上記の女医の屁の回数も区間推定できる。
ゲロの回数だとゼロ過剰ポアソン分布の方がいいだろうな。
臨床問題です
サブとアドンとBLの関連を原稿用紙30枚以上で考察せよ
サブとアドンとBLの関連を原稿用紙30枚以上で考察せよ
ゲロの回数の事前分布なら
Zero-Inflated Negative Binomial Distribution
の方がいいかな。
Rにパッケージがあったような。
ポアソンよりパラメータが多くなるな。
Zero-Inflated Negative Binomial Distribution
の方がいいかな。
Rにパッケージがあったような。
ポアソンよりパラメータが多くなるな。
今日はこれで遊ぶかな。
https://stats.idre.ucla.edu/r/dae/zip/
https://stats.idre.ucla.edu/r/dae/zip/
問題に回答できないとは
さては中卒ニートだな
さては中卒ニートだな
こんな感じでゼロ過剰ポアソン分布モデルがつくれるな。
1年間にゲロを吐かない確率0.9
ゲロを吐いた場合の1年間あたりの回数＝平均２のポアソン分布
theta=0.9
lambda=2
N=1e5
# Zero inflated poisson distribution
zip=numeric(N)
for (i in seq_along(zip)){
if(rbinom(1,1,1-theta)==0){
zip[i]=0
}else{
zip[i]=rpois(1,lambda)
}
}
おい、ド底辺、上記の過剰ポアソン分布モデルで
1年間に吐くゲロの回数の平均値を出してみ！
1年間にゲロを吐かない確率0.9
ゲロを吐いた場合の1年間あたりの回数＝平均２のポアソン分布
theta=0.9
lambda=2
N=1e5
# Zero inflated poisson distribution
zip=numeric(N)
for (i in seq_along(zip)){
if(rbinom(1,1,1-theta)==0){
zip[i]=0
}else{
zip[i]=rpois(1,lambda)
}
}
おい、ド底辺、上記の過剰ポアソン分布モデルで
1年間に吐くゲロの回数の平均値を出してみ！
女医の放屁の方はポアソン分布でよさそうだな。
９５％信頼区間を計算できたか？
９５％信頼区間を計算できたか？
自分で出した算数クイズは解けても
考察を要する問題は中卒には難しいようだな
解きやすいように少し簡単な問題にしてやろう
さて臨床問題です
ガチユリとフタナリの相関性について原稿用紙30枚以上で考察せよ
考察を要する問題は中卒には難しいようだな
解きやすいように少し簡単な問題にしてやろう
さて臨床問題です
ガチユリとフタナリの相関性について原稿用紙30枚以上で考察せよ
問題文が理解できない問題には答えられない。
当たり前のこと。
数学すれでも群論の話がでると俺は蚊帳の外。
図形とか確率なら理解できるから、取り組むよ。
こういうのは問題の意味は明確。
統計スレに書いていてポアソン分布知らないならお話にならないが。
ある女医が一日に５回屁をこいたとする。
屁の回数はポアソン分布と仮定して
この女医の一日にこく屁の回数の95%信頼区間を述べよ。
当たり前のこと。
数学すれでも群論の話がでると俺は蚊帳の外。
図形とか確率なら理解できるから、取り組むよ。
こういうのは問題の意味は明確。
統計スレに書いていてポアソン分布知らないならお話にならないが。
ある女医が一日に５回屁をこいたとする。
屁の回数はポアソン分布と仮定して
この女医の一日にこく屁の回数の95%信頼区間を述べよ。
インフルエンザ迅速検査キットの感度が80%、偽陽性率1%とする。
臨床的にはインフルエンザを疑うが迅速検査陰性、
不要な薬は使いたくない、と患者の要望。
検査が早期すぎるための偽陰性かと考えて翌日再検したが、こちらも陰性。
「私がインフルエンザである可能性はどれくらいありますか？
可能性が10%以上なら仕事を休んで抗ウイルス薬希望します。」
という、検査前の有病率がいくら以上であればこの患者に抗ウイルス薬を処方することになるか？
臨床的にはインフルエンザを疑うが迅速検査陰性、
不要な薬は使いたくない、と患者の要望。
検査が早期すぎるための偽陰性かと考えて翌日再検したが、こちらも陰性。
「私がインフルエンザである可能性はどれくらいありますか？
可能性が10%以上なら仕事を休んで抗ウイルス薬希望します。」
という、検査前の有病率がいくら以上であればこの患者に抗ウイルス薬を処方することになるか？
nLR=(1-0.80)/0.99 # FN/TN
po=0.1/(1-0.1)
o=po/nLR^2 # po=o*nLR^2
o/(1+o)
po=0.1/(1-0.1)
o=po/nLR^2 # po=o*nLR^2
o/(1+o)
インフルエンザの流行期ならなら有熱で受診した患者がインフルエンザである確率分布はこんな感じ（青のヒストグラム）
平均値80％となるβ分布Beta(8,2）を想定。
すると インフルエンザ迅速検査キットの感度が80%、偽陽性率1%のキットでの検査陰性が２回続いた患者がインフルエンザである確率は桃色のヒストグラムのような分布になる。
平均値約20%、インフルエンザである確率が10%以上である可能性は74％と説明できる。
平均値80％となるβ分布Beta(8,2）を想定。
すると インフルエンザ迅速検査キットの感度が80%、偽陽性率1%のキットでの検査陰性が２回続いた患者がインフルエンザである確率は桃色のヒストグラムのような分布になる。
平均値約20%、インフルエンザである確率が10%以上である可能性は74％と説明できる。
nLR=(1-0.80)/0.99 # FN/TN
po=0.1/(1-0.1)
o=po/nLR^2 # po=o*nLR^2
o/(1+o)
curve(dbeta(x,8,2),bty='l',ann=F,type='h',col='maroon')
N=1e5
x=rbeta(N,8,2)
hist(x,breaks=30,col='lightblue',main='検査前有病確率',
f=F,xlab='',yaxt='n', ylab='')
o=x/(1-x)
po=o*nLR^2
pp=po/(1+po)
# hist(pp,f=F,breaks=50,col='pink',main='検査後有病確率',
yaxt='n', xlab='',ylab='')
BEST::plotPost(pp,compVal = 0.10,breaks=60,xlab="２回陰性後有病確率",
col='pink',showMode=F)
po=0.1/(1-0.1)
o=po/nLR^2 # po=o*nLR^2
o/(1+o)
curve(dbeta(x,8,2),bty='l',ann=F,type='h',col='maroon')
N=1e5
x=rbeta(N,8,2)
hist(x,breaks=30,col='lightblue',main='検査前有病確率',
f=F,xlab='',yaxt='n', ylab='')
o=x/(1-x)
po=o*nLR^2
pp=po/(1+po)
# hist(pp,f=F,breaks=50,col='pink',main='検査後有病確率',
yaxt='n', xlab='',ylab='')
BEST::plotPost(pp,compVal = 0.10,breaks=60,xlab="２回陰性後有病確率",
col='pink',showMode=F)
par(mfrow=c(2,1))
theta=0.9
lambda=2
N=1e5
# Zero inflated poisson distribution
zip=numeric(N)
for (i in seq_along(zip)){
if(rbinom(1,1,1-theta)==0){
zip[i]=0
}else{
zip[i]=rpois(1,lambda)
}
}
hist(zip)
HDInterval::hdi(zip)
mean(zip)
# Hurdle distribution
hurdle=numeric(N)
for (i in seq_along(hurdle)){
if(rbinom(1,1,1-theta)==0){ # if zero, then zero
hurdle[i]=0
}else{ # else zero truncated poisson distribution
tmp=0
while(tmp==0){
tmp=rpois(1,lambda)
}
hurdle[i]=tmp
}
}
hist(hurdle)
HDInterval::hdi(hurdle)
theta=0.9
lambda=2
N=1e5
# Zero inflated poisson distribution
zip=numeric(N)
for (i in seq_along(zip)){
if(rbinom(1,1,1-theta)==0){
zip[i]=0
}else{
zip[i]=rpois(1,lambda)
}
}
hist(zip)
HDInterval::hdi(zip)
mean(zip)
# Hurdle distribution
hurdle=numeric(N)
for (i in seq_along(hurdle)){
if(rbinom(1,1,1-theta)==0){ # if zero, then zero
hurdle[i]=0
}else{ # else zero truncated poisson distribution
tmp=0
while(tmp==0){
tmp=rpois(1,lambda)
}
hurdle[i]=tmp
}
}
hist(hurdle)
HDInterval::hdi(hurdle)
この程度の問題文が理解できないとは
さては中卒ニートだな
さては中卒ニートだな
問題が理解すらできないとは
さては中卒ニートだな
さては中卒ニートだな
試験で解答できなきゃ零点だ
>>493
不適切問題じゃね。
こういうのが即答できれば基礎学力の試験になる。
ある女医が一日に５回屁をこいたとする。
屁の回数はポアソン分布と仮定して
この女医の一日にこく屁の回数の95%信頼区間を述べよ、
不適切問題じゃね。
こういうのが即答できれば基礎学力の試験になる。
ある女医が一日に５回屁をこいたとする。
屁の回数はポアソン分布と仮定して
この女医の一日にこく屁の回数の95%信頼区間を述べよ、
捏造データでお遊んでろ。
>>496
ベイズ統計における事前確認は捏造ではなく
無情報もしくは弱情報分布である。
日本人女性の平均身長を1〜２ｍの分布とする
というのが弱情報分布。
ベイズ統計における事前確認は捏造ではなく
無情報もしくは弱情報分布である。
日本人女性の平均身長を1〜２ｍの分布とする
というのが弱情報分布。
事前分布の分散は逆ガンマより半コーシーを使うのがGelman流ね。
事前確率分布を設定することでこういう計算も可能となる。
オマエの知識レベルじゃ無理だろうけど。
インフルエンザの迅速キットは特異度は高いが感度は検査時期によって左右される。
ある診断キットが開発されたとする。
このキットは特異度は９９％と良好であったが、
感度については確かな情報がない。
事前確率分布として一様分布を仮定する。
５０人を無作為抽出してこの診断キットで診断したところ４０人が陽性であった。
この母集団の有病率の期待値と９５％ＣＩはいくらか？
またこの診断キットの感度の期待値と９５％ＣＩはいくらか
オマエの知識レベルじゃ無理だろうけど。
インフルエンザの迅速キットは特異度は高いが感度は検査時期によって左右される。
ある診断キットが開発されたとする。
このキットは特異度は９９％と良好であったが、
感度については確かな情報がない。
事前確率分布として一様分布を仮定する。
５０人を無作為抽出してこの診断キットで診断したところ４０人が陽性であった。
この母集団の有病率の期待値と９５％ＣＩはいくらか？
またこの診断キットの感度の期待値と９５％ＣＩはいくらか
１年：進級失敗１０人、うち１人放校
２年：進級失敗１６人、放校なし
３年：進級失敗３４人、うち放校９人
４年：進級失敗９人、うち放校２人
５年：進級失敗１０人、うち放校１人
６年：卒業失敗２６人、うち放校１人
http://2chb.net/r/doctor/1488993025/1
この放校者数をポアソン分布とゼロ過剰ポアソン分布で回帰してみる。
library(VGAM)
n=0:10
hoko=c(1,0,9,2,1,1)
fitp=glm(hoko ~ 1,poisson())
coef(fitp)
plot(nn,dpois(n,coef(fitp)),bty='l')
summary(fitp)
fitz=vglm(hoko ~ 1,zipoisson())
coef(fitz)
summary(fitz)
(pstr0=exp(coef(fitz)[1]))
(lambda=logit(coef(fit)[2],inv=T))
plot(n,dzipois(nn,lambda,pstr0),bty='l',pch=19)
２年：進級失敗１６人、放校なし
３年：進級失敗３４人、うち放校９人
４年：進級失敗９人、うち放校２人
５年：進級失敗１０人、うち放校１人
６年：卒業失敗２６人、うち放校１人
http://2chb.net/r/doctor/1488993025/1
この放校者数をポアソン分布とゼロ過剰ポアソン分布で回帰してみる。
library(VGAM)
n=0:10
hoko=c(1,0,9,2,1,1)
fitp=glm(hoko ~ 1,poisson())
coef(fitp)
plot(nn,dpois(n,coef(fitp)),bty='l')
summary(fitp)
fitz=vglm(hoko ~ 1,zipoisson())
coef(fitz)
summary(fitz)
(pstr0=exp(coef(fitz)[1]))
(lambda=logit(coef(fit)[2],inv=T))
plot(n,dzipois(nn,lambda,pstr0),bty='l',pch=19)
算数の問題です
エリンギとマツタケの使用頻度を検証すると
あぁん いくいく いっひゃうのらぁ
エリンギとマツタケの使用頻度を検証すると
あぁん いくいく いっひゃうのらぁ
このページ便利だな。
回帰に必要なパッケージとその一覧がサンプル付きで一覧できる。
http://dwoll.de/rexrepos/posts/regressionPoisson.html
回帰に必要なパッケージとその一覧がサンプル付きで一覧できる。
http://dwoll.de/rexrepos/posts/regressionPoisson.html
これも親切設計
wants <- c("lmtest", "MASS", "pscl", "sandwich", "VGAM")
has <- wants %in% rownames(installed.packages())
if(any(!has)) install.packages(wants[!has])
wants <- c("lmtest", "MASS", "pscl", "sandwich", "VGAM")
has <- wants %in% rownames(installed.packages())
if(any(!has)) install.packages(wants[!has])
>>501
おい、上の過剰ゼロポアソンモデルから放校者数の期待値を計算してみ。
来年のド底辺シリツ医大の放校者の予想になるぞ。
まあ、ド底辺シリツが放校者ゼロ過剰というのは過大評価だがね。
おい、上の過剰ゼロポアソンモデルから放校者数の期待値を計算してみ。
来年のド底辺シリツ医大の放校者の予想になるぞ。
まあ、ド底辺シリツが放校者ゼロ過剰というのは過大評価だがね。
pairsxyz <- function(x,y,z){
xyz=data.frame(x,y,z)
panel.cor <- function(x, y, ...){
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr=c(0,1,0,1))
r <- cor(x, y, method='spearman', use='pairwise.complete.obs')
zcol <- lattice::level.colors(r, at=seq(-1, 1, length=81), col.regions=colorRampPalette(c(scales::muted('red'),'white',scales::muted('blue')), space='rgb')(81))
ell <- ellipse::ellipse(r, level=0.95, type='l', npoints=50, scale=c(.2, .2), centre=c(.5, .5))
polygon(ell, col=zcol, border=zcol, ...)
text(x=.5, y=.5, lab=100*round(r, 2), cex=2, col='black')
pval <- cor.test(x, y, method='pearson', use='pairwise.complete.obs')$p.value
sig <- symnum(pval, corr=FALSE, na=FALSE, cutpoints = c(0, 0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 1), symbols = c('***', '**', '*', '.', ' '))
text(.6, .8, sig, cex=2, col='gray20')
}
panel.hist <- function(x, ...) {
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr=c(usr[1:2], 0, 1.5))
h <- hist(x, plot=FALSE)
breaks <- h$breaks
nB <- length(breaks)
y <- h$counts; y <- y/max(y)
rect(breaks[-nB], 0, breaks[-1], y, col='lightblue', ...)
}
cols.key <- scales::muted(c('red', 'blue', 'green'))
cols.key <- adjustcolor(cols.key, alpha.f=1/4)
# pchs.key <- rep(19, 3)
# gr <- as.factor(1:3)
panel.scatter <- function(x, y){
# points(x, y, col=cols.key[gr], pch=19, cex=1)
points(x, y, col=sample(colours(),1),pch=19, cex=1)
lines(lowess(x, y))
}
xyz=data.frame(x,y,z)
panel.cor <- function(x, y, ...){
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr=c(0,1,0,1))
r <- cor(x, y, method='spearman', use='pairwise.complete.obs')
zcol <- lattice::level.colors(r, at=seq(-1, 1, length=81), col.regions=colorRampPalette(c(scales::muted('red'),'white',scales::muted('blue')), space='rgb')(81))
ell <- ellipse::ellipse(r, level=0.95, type='l', npoints=50, scale=c(.2, .2), centre=c(.5, .5))
polygon(ell, col=zcol, border=zcol, ...)
text(x=.5, y=.5, lab=100*round(r, 2), cex=2, col='black')
pval <- cor.test(x, y, method='pearson', use='pairwise.complete.obs')$p.value
sig <- symnum(pval, corr=FALSE, na=FALSE, cutpoints = c(0, 0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 1), symbols = c('***', '**', '*', '.', ' '))
text(.6, .8, sig, cex=2, col='gray20')
}
panel.hist <- function(x, ...) {
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr=c(usr[1:2], 0, 1.5))
h <- hist(x, plot=FALSE)
breaks <- h$breaks
nB <- length(breaks)
y <- h$counts; y <- y/max(y)
rect(breaks[-nB], 0, breaks[-1], y, col='lightblue', ...)
}
cols.key <- scales::muted(c('red', 'blue', 'green'))
cols.key <- adjustcolor(cols.key, alpha.f=1/4)
# pchs.key <- rep(19, 3)
# gr <- as.factor(1:3)
panel.scatter <- function(x, y){
# points(x, y, col=cols.key[gr], pch=19, cex=1)
points(x, y, col=sample(colours(),1),pch=19, cex=1)
lines(lowess(x, y))
}
pairs(xyz,
diag.panel=panel.hist,
lower.panel=panel.scatter,
upper.panel=panel.cor,
gap=0.5,
labels=gsub('\\.', '\n', colnames(xyz)),
label.pos=0.7,
cex.labels=1.4)
}
Nt <- 100
x <- sample(20:40, Nt, replace=TRUE)
y <- rnorm(Nt, 100, 15)
z <- rbinom(Nt, size=x, prob=0.5)
pairsxyz(x,y,z)
pairs も カスタマイズすればわりと使えるな。
diag.panel=panel.hist,
lower.panel=panel.scatter,
upper.panel=panel.cor,
gap=0.5,
labels=gsub('\\.', '\n', colnames(xyz)),
label.pos=0.7,
cex.labels=1.4)
}
Nt <- 100
x <- sample(20:40, Nt, replace=TRUE)
y <- rnorm(Nt, 100, 15)
z <- rbinom(Nt, size=x, prob=0.5)
pairsxyz(x,y,z)
pairs も カスタマイズすればわりと使えるな。
ニート ニート 働けニート
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@YouTube
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@YouTube Nt <- 100
set.seed(123)
Ti <- sample(20:40, Nt, replace=TRUE)
Xt <- rlnorm(Nt, 100, 15)
Yt <- rbinom(Nt, size=Ti, prob=0.8)
20-40人からなるド底辺シリツ学生のグループを１００組集める。
各グループを代表する知能指数が正規分布をしている。
裏口の確率は80%である。
その線形回帰は
glm(Yt ~ Xt, family=poisson(link="log"), offset=log(Ti))
set.seed(123)
Ti <- sample(20:40, Nt, replace=TRUE)
Xt <- rlnorm(Nt, 100, 15)
Yt <- rbinom(Nt, size=Ti, prob=0.8)
20-40人からなるド底辺シリツ学生のグループを１００組集める。
各グループを代表する知能指数が正規分布をしている。
裏口の確率は80%である。
その線形回帰は
glm(Yt ~ Xt, family=poisson(link="log"), offset=log(Ti))
source('tmp.tools.R')
library(Mass)
set.seed(71)
size <- 10000
x <- -seq(1/size,1,by=1/size)
shape <- 10.7
mu <- exp(3.7*x+2)
y1 <- sapply(mu, function(m)rnegbin(1, mu=m, theta=shape))
pairsxyz(cbind(x,y1,mu))
model_glmnb <- glm.nb(y1 ~ x)
summary(model_glmnb)
plot(x,y1,pch=19,col=rgb(.01,.01,.01,.02))
points(x,fitted(model_glmnb,seq(0,1,len=size)),col=0)
lines(x,model_glmnb$fitted)
points(x,mu,col=rgb(0,0,1,0.01),cex=0.5)
#
lambda <- sapply(mu,function(x) rgamma(1,shape=shape,scale=x/shape))
y2 <- sapply(lambda,function(x) rpois(1,x))
hist(y1,f=F,breaks=50)
hist(y2,f=F,breaks=50, add=T,col=5)
library(Mass)
set.seed(71)
size <- 10000
x <- -seq(1/size,1,by=1/size)
shape <- 10.7
mu <- exp(3.7*x+2)
y1 <- sapply(mu, function(m)rnegbin(1, mu=m, theta=shape))
pairsxyz(cbind(x,y1,mu))
model_glmnb <- glm.nb(y1 ~ x)
summary(model_glmnb)
plot(x,y1,pch=19,col=rgb(.01,.01,.01,.02))
points(x,fitted(model_glmnb,seq(0,1,len=size)),col=0)
lines(x,model_glmnb$fitted)
points(x,mu,col=rgb(0,0,1,0.01),cex=0.5)
#
lambda <- sapply(mu,function(x) rgamma(1,shape=shape,scale=x/shape))
y2 <- sapply(lambda,function(x) rpois(1,x))
hist(y1,f=F,breaks=50)
hist(y2,f=F,breaks=50, add=T,col=5)
# ネットワークノード1..j..N
# ネットワーク内の客の数1..k..K、
# ノードjでの平均客数L[k,j]、通過時間W[k,j]、到着率lambda[k,j]
# mu[j]:サービス率,r[i,j]ノードiからjへの移行確率
# theta[j] = Σtheta[i](i=1,N) * r[i,j] の解がtheta
rm(list=ls())
theta=c(0.6,0.4)
mu=c(0.6,0.4)
N=2
K=10
L=W=lambda=matrix(rep(NA,N*K),ncol=N)
k=1
for(j in 1:N){
W[k,j]=1/mu[j]*(1+0)
}
tmp=numeric(N)
for(j in 1:N){
tmp[j]=theta[j]*W[k,j]
}
den=sum(tmp)
lambda[k,1]=k/den
for(j in 2:N){
lambda[k,j]=theta[j]*lambda[k,1]
}
for(j in 1:N){
L[k,j]=lambda[k,j]*W[k,j]
}
# ネットワーク内の客の数1..k..K、
# ノードjでの平均客数L[k,j]、通過時間W[k,j]、到着率lambda[k,j]
# mu[j]:サービス率,r[i,j]ノードiからjへの移行確率
# theta[j] = Σtheta[i](i=1,N) * r[i,j] の解がtheta
rm(list=ls())
theta=c(0.6,0.4)
mu=c(0.6,0.4)
N=2
K=10
L=W=lambda=matrix(rep(NA,N*K),ncol=N)
k=1
for(j in 1:N){
W[k,j]=1/mu[j]*(1+0)
}
tmp=numeric(N)
for(j in 1:N){
tmp[j]=theta[j]*W[k,j]
}
den=sum(tmp)
lambda[k,1]=k/den
for(j in 2:N){
lambda[k,j]=theta[j]*lambda[k,1]
}
for(j in 1:N){
L[k,j]=lambda[k,j]*W[k,j]
}
#
for(k in 2:K){
for(j in 1:N){
W[k,j]=1/mu[j]*(1 + L[k-1,j])
}
tmp=numeric(N)
for(j in 1:N){
tmp[j]=theta[j]*W[k,j]
}
den=sum(tmp)
lambda[k,1]=k/den
for(j in 2:N){
lambda[k,j]=theta[j]*lambda[k,1]
}
for(j in 1:N){
L[k,j]=lambda[k,j]*W[k,j]
}
}
L
W
lambda
for(k in 2:K){
for(j in 1:N){
W[k,j]=1/mu[j]*(1 + L[k-1,j])
}
tmp=numeric(N)
for(j in 1:N){
tmp[j]=theta[j]*W[k,j]
}
den=sum(tmp)
lambda[k,1]=k/den
for(j in 2:N){
lambda[k,j]=theta[j]*lambda[k,1]
}
for(j in 1:N){
L[k,j]=lambda[k,j]*W[k,j]
}
}
L
W
lambda
minimize 2*b+4*sin(θ)/(cos(θ)-1/2)*α where (θ-sin(θ)/2+(sin(θ)/(cos(θ)-1/2))^2(α-sin(α))/2+(1-b)*sin(θ)/2=pi/8 ,0<b<1,0<θ<pi/2
minimize (2*b+4rα) where (θ-sinθ)/2+r^2(α-sinα)/2+(1-b)sinθ/2=pi/8 ,0<b<1,0<θ<pi/2
https://www.wolframalpha.com/input/?source=frontpage-immediate-access&i=minimize(2*b%2B4r%CE%B1)++where+(%CE%B8-sin%CE%B8)%2F2%2Br%5E2(%CE%B1-sin%CE%B1)%2F2%2B(1-b)sin%CE%B8%2F2%3Dpi%2F8+,0%3Cb%3C1,0%3C%CE%B8%3Cpi%2F2
Standard computation time exceeded...
Try again with Pro computation time
https://www.wolframalpha.com/input/?source=frontpage-immediate-access&i=minimize(2*b%2B4r%CE%B1)++where+(%CE%B8-sin%CE%B8)%2F2%2Br%5E2(%CE%B1-sin%CE%B1)%2F2%2B(1-b)sin%CE%B8%2F2%3Dpi%2F8+,0%3Cb%3C1,0%3C%CE%B8%3Cpi%2F2
Standard computation time exceeded...
Try again with Pro computation time
rangeB = map (/1000) [1..1000]
rangeTheta = map (\x -> x * pi/2/1000) [1..1000]
rangeAlpha = map (\x -> x * pi/1000) [1..1000]
rangeR = map (\x -> x * 1/1000) [1000..10000]
re = [2*b+4*r*α| b<-rangeB,θ<-rangeTheta, α<-rangeAlpha,r<-rangeR,(θ-sin(θ))/2+r^2*(α-sin(α))/2+(1-b)*sin(θ)/2==pi/8]
main = do
print $ minimum re
rangeTheta = map (\x -> x * pi/2/1000) [1..1000]
rangeAlpha = map (\x -> x * pi/1000) [1..1000]
rangeR = map (\x -> x * 1/1000) [1000..10000]
re = [2*b+4*r*α| b<-rangeB,θ<-rangeTheta, α<-rangeAlpha,r<-rangeR,(θ-sin(θ))/2+r^2*(α-sin(α))/2+(1-b)*sin(θ)/2==pi/8]
main = do
print $ minimum re
rangeB = map (/1000) [1..1000]
rangeTheta = map (\x -> x * pi/2/1000) [1..1000]
rangeAlpha = map (\x -> x * pi/1000) [1..1000]
re = [(2*b+4*sin(θ)/(cos(θ)-1/2)*α)| b<-rangeB,θ<-rangeTheta, α<-rangeAlpha,(θ-sin(θ))/2+(sin(θ)/(cos(θ)-1/2))^2*(α-sin(α))/2+(1-b)*sin(θ)/2==pi/8]
main = do
print $ minimum re
rangeTheta = map (\x -> x * pi/2/1000) [1..1000]
rangeAlpha = map (\x -> x * pi/1000) [1..1000]
re = [(2*b+4*sin(θ)/(cos(θ)-1/2)*α)| b<-rangeB,θ<-rangeTheta, α<-rangeAlpha,(θ-sin(θ))/2+(sin(θ)/(cos(θ)-1/2))^2*(α-sin(α))/2+(1-b)*sin(θ)/2==pi/8]
main = do
print $ minimum re
https://ja.wolframalpha.com/input/?source=frontpage-immediate-access&i=minimize(2*b%2B4r%CE%B1)++where+(%CE%B8-sin%CE%B8)%2F2%2Br%5E2(%CE%B1-sin%CE%B1)%2F2%2B(1-b)sin%CE%B8%2F2%3Dpi%2F8+,0%3Cb%3C1,0%3C%CE%B8%3Cpi%2F2,0%3C%CE%B1%3C2*pi
minimize(2*b+4rα) where (θ-sinθ)/2+r^2(α-sinα)/2+(1-b)sinθ/2=pi/8 ,0<b<1,0<θ<pi/2,0<α<2*pi
向学心のないコミュ障事務員のスレ
事務員と見せかけてその正体は大学受験に失敗したニートだろうな
二十歳前くらいの大学受験の知識で一生わたっていけると勘違いしているらしい
いや勘違いというか自分にそう言い聞かせなければいけないほど
人生終わってんだろうな
ハゲワロス
事務員と見せかけてその正体は大学受験に失敗したニートだろうな
二十歳前くらいの大学受験の知識で一生わたっていけると勘違いしているらしい
いや勘違いというか自分にそう言い聞かせなければいけないほど
人生終わってんだろうな
ハゲワロス
>>518
こういう野糞投稿しかできないのはド底辺シリツかな？
ド底辺スレから部屋割計算できなくて逃げ出したアホと同一人物？
こういう野糞投稿しかできないのはド底辺シリツかな？
ド底辺スレから部屋割計算できなくて逃げ出したアホと同一人物？
人生についての向学心は大学受験なんていう狭い領域で机上の空論をこねくり回すことではない
だがいつまでも不合格の受験生は、その領域から抜け出せなくなるんだなW
向学心のない事務員にふさわしいスレを持ってきてやったぞ
【因果応報】医学部再受験【自業自得】
http://2chb.net/r/kouri/1543851603/
だがいつまでも不合格の受験生は、その領域から抜け出せなくなるんだなW
向学心のない事務員にふさわしいスレを持ってきてやったぞ
【因果応報】医学部再受験【自業自得】
http://2chb.net/r/kouri/1543851603/
>>521
>499は受験に無関係な臨床問題だよ。
答えてみ！
はよ！はよ！
向学心を語るなら>499の計算してからな。
ド底辺頭脳クン。
>499は受験に無関係な臨床問題だよ。
答えてみ！
はよ！はよ！
向学心を語るなら>499の計算してからな。
ド底辺頭脳クン。
このスレもお勧めだぞW
【悲報】ワイの医学部志望の妹、精神壊れる
http://vippers.jp/archives/9238137.html
【悲報】ワイの医学部志望の妹、精神壊れる
http://vippers.jp/archives/9238137.html
ド底辺頭脳でもこれくらいできるかな？
12^2 = 144 ........................ 21^2 = 441
13^2 = 169 ........................ 31^2 = 961
二桁の数でこうなるのは他にある？
向学心も頭脳もないから答えられないだろうな。
12^2 = 144 ........................ 21^2 = 441
13^2 = 169 ........................ 31^2 = 961
二桁の数でこうなるのは他にある？
向学心も頭脳もないから答えられないだろうな。
さあそろそろ今日の宿題の問題を出題しといてやろうか
事務員には無理だろうけどな
さて問題です
ラブアンドピースとアヘ顔ダブルピースの相似性について原稿用紙30枚以上で考察せよ
事務員には無理だろうけどな
さて問題です
ラブアンドピースとアヘ顔ダブルピースの相似性について原稿用紙30枚以上で考察せよ
>>525
２行で答がでる。
ド底辺頭脳には無理。
[(x,y)|x<-[1..9],y<-[1..9],let z=(10*x+y)^2,x<y,let a=z `div` 100,let b=z `mod` 100 `div` 10, let c=z `mod` 10,100*c+10*b+a==(10*y+x)^2]
[(x,y)|x<-[0..9],y<-[0..9],x<y,let z=(10*x+y)^2,let a=z `div` 100, let a1=a `div`10,let a2=a `mod` 10,
let b=z `mod` 100 `div` 10, let c=z `mod` 10,1000*c+100*b+a2*10+a1==(10*y+x)^2]
２行で答がでる。
ド底辺頭脳には無理。
[(x,y)|x<-[1..9],y<-[1..9],let z=(10*x+y)^2,x<y,let a=z `div` 100,let b=z `mod` 100 `div` 10, let c=z `mod` 10,100*c+10*b+a==(10*y+x)^2]
[(x,y)|x<-[0..9],y<-[0..9],x<y,let z=(10*x+y)^2,let a=z `div` 100, let a1=a `div`10,let a2=a `mod` 10,
let b=z `mod` 100 `div` 10, let c=z `mod` 10,1000*c+100*b+a2*10+a1==(10*y+x)^2]
>>526
数値計算とか統計処理の必要な問題すらも作れないのは統計数理の素養がない馬鹿だからだろ。
臨床医ならこれくらいの計算ができる教養がほしいね。できなきゃド底辺シリツ医並の頭脳。
インフルエンザの迅速キットは特異度は高いが感度は検査時期によって左右される。
ある診断キットが開発されたとする。
このキットは特異度は９９％と良好であったが、
感度については確かな情報がない。
事前確率分布として一様分布を仮定する。
５０人を無作為抽出してこの診断キットで診断したところ４０人が陽性であった。
この母集団の有病率の期待値と９５％ＣＩはいくらか？
またこの診断キットの感度の期待値と９５％ＣＩはいくらか
数値計算とか統計処理の必要な問題すらも作れないのは統計数理の素養がない馬鹿だからだろ。
臨床医ならこれくらいの計算ができる教養がほしいね。できなきゃド底辺シリツ医並の頭脳。
インフルエンザの迅速キットは特異度は高いが感度は検査時期によって左右される。
ある診断キットが開発されたとする。
このキットは特異度は９９％と良好であったが、
感度については確かな情報がない。
事前確率分布として一様分布を仮定する。
５０人を無作為抽出してこの診断キットで診断したところ４０人が陽性であった。
この母集団の有病率の期待値と９５％ＣＩはいくらか？
またこの診断キットの感度の期待値と９５％ＣＩはいくらか
やはり低学歴ニートには答えられないんだな
参加賞で１曲あげといてやろう
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@YouTube source('tools.R')
ab=Mv2ab(0.70,0.01)
pbeta(0.80,ab[1],ab[2])-pbeta(0.60,ab[1],ab[2])
pbeta(0.90,ab[1],ab[2])-pbeta(0.50,ab[1],ab[2])
x=rbeta(1e5,ab[1],ab[2])
o=x/(1-x)
TP=0.80
FN=1-TP
TN=0.99
(nLR=FN/TN)
po=o*nLR^2
pp=po/(1+po)
BEST::plotPost(pp,compVal=0.10)
ab=Mv2ab(0.70,0.01)
pbeta(0.80,ab[1],ab[2])-pbeta(0.60,ab[1],ab[2])
pbeta(0.90,ab[1],ab[2])-pbeta(0.50,ab[1],ab[2])
x=rbeta(1e5,ab[1],ab[2])
o=x/(1-x)
TP=0.80
FN=1-TP
TN=0.99
(nLR=FN/TN)
po=o*nLR^2
pp=po/(1+po)
BEST::plotPost(pp,compVal=0.10)
source('tools.R')
ab=Mv2ab(0.70,0.01)
pbeta(0.80,ab[1],ab[2])-pbeta(0.60,ab[1],ab[2])
pbeta(0.90,ab[1],ab[2])-pbeta(0.50,ab[1],ab[2])
x=rbeta(1e5,ab[1],ab[2])
o=x/(1-x)
TP=0.80
FN=1-TP
TN=0.99
(nLR=FN/TN)
po=o*nLR^2
pp=po/(1+po)
BEST::plotPost(pp,compVal=0.10)
ab=Mv2ab(0.70,0.01)
pbeta(0.80,ab[1],ab[2])-pbeta(0.60,ab[1],ab[2])
pbeta(0.90,ab[1],ab[2])-pbeta(0.50,ab[1],ab[2])
x=rbeta(1e5,ab[1],ab[2])
o=x/(1-x)
TP=0.80
FN=1-TP
TN=0.99
(nLR=FN/TN)
po=o*nLR^2
pp=po/(1+po)
BEST::plotPost(pp,compVal=0.10)
インフルエンザ迅速検査キットの感度が80%、偽陽性率1%とする。
臨床的にはインフルエンザを疑うが迅速検査陰性、
不要な薬は使いたくない、と患者の要望。
検査が早期すぎるための偽陰性かと考えて翌日再検したが、こちらも陰性。
「私がインフルエンザである可能性はどれくらいありますか？
可能性が10%以上なら仕事を休んで抗ウイルス薬希望します。」
という。
臨床所見から疑われる有病率が70%程度(最頻値70%標準偏差10%)としたときにこの患者が仕事を休むことになる確率はいくらか？
臨床的にはインフルエンザを疑うが迅速検査陰性、
不要な薬は使いたくない、と患者の要望。
検査が早期すぎるための偽陰性かと考えて翌日再検したが、こちらも陰性。
「私がインフルエンザである可能性はどれくらいありますか？
可能性が10%以上なら仕事を休んで抗ウイルス薬希望します。」
という。
臨床所見から疑われる有病率が70%程度(最頻値70%標準偏差10%)としたときにこの患者が仕事を休むことになる確率はいくらか？
バグに気づくのに時間がかかった、数学板に上げる前に気づいてよかった。
PQR = function(b,s){ # OQ=b ∠POQ=s
r=sin(s)/(cos(s)-1/2)
a=atan(sqrt(1^2+b^2-2*1*b*cos(s))/r) # <- WRONG!!
(s-sin(s))/2+r^2*(a-sin(a))/2+(1-b)*sin(s)/2
# (pi/2-s)/2 + b*sin(s)/2 - r^2*(a/2-sin(a)/2)
}
bb=seq(0,1,len=101)
ss=seq(0,pi/2,len=101)
z=outer(bb,ss,PQR)
image(bb,ss,z,xlab='b(OQ)',ylab='s(rad)')
contour(bb,ss,z,bty='l',nlevels=20,add=T, lty=3)
contour(bb,ss,z,levels=pi/8,lwd=2, add=T)
Persp3d(bb,ss,z)
b2s <- function(b){
uniroot(function(x) PQR(b,x)-pi/8, c(0,pi/2))$root
}
b2s=Vectorize(b2s)
L = function(b){ # 2b + 4ra
s=b2s(b)
r=sin(s)/(cos(s)-1/2)
a=atan(sqrt(1^2+b^2-2*1*b*cos(s))/r)
2*b + 4*r*a
}
L=Vectorize(L)
curve(L(x),0,pi/6,bty='l')
L(0)
PQR = function(b,s){ # OQ=b ∠POQ=s
r=sin(s)/(cos(s)-1/2)
a=atan(sqrt(1^2+b^2-2*1*b*cos(s))/r) # <- WRONG!!
(s-sin(s))/2+r^2*(a-sin(a))/2+(1-b)*sin(s)/2
# (pi/2-s)/2 + b*sin(s)/2 - r^2*(a/2-sin(a)/2)
}
bb=seq(0,1,len=101)
ss=seq(0,pi/2,len=101)
z=outer(bb,ss,PQR)
image(bb,ss,z,xlab='b(OQ)',ylab='s(rad)')
contour(bb,ss,z,bty='l',nlevels=20,add=T, lty=3)
contour(bb,ss,z,levels=pi/8,lwd=2, add=T)
Persp3d(bb,ss,z)
b2s <- function(b){
uniroot(function(x) PQR(b,x)-pi/8, c(0,pi/2))$root
}
b2s=Vectorize(b2s)
L = function(b){ # 2b + 4ra
s=b2s(b)
r=sin(s)/(cos(s)-1/2)
a=atan(sqrt(1^2+b^2-2*1*b*cos(s))/r)
2*b + 4*r*a
}
L=Vectorize(L)
curve(L(x),0,pi/6,bty='l')
L(0)
こんな素朴な質問したら理解できない長文レスが数学化卒からきた。
４円弧モデルが最小ってどうすれば言えるの？
の順に小さくなるのは計算できたけど。
４円弧モデルが最小ってどうすれば言えるの？
の順に小さくなるのは計算できたけど。
暇つぶしにサムスカの太鼓持ち講演を聞いた。
相関係数を算出に全例調査しているのにｐ値を出していて
統計処理を理解していないアホだとわかったのが面白かった。
相関係数を算出に全例調査しているのにｐ値を出していて
統計処理を理解していないアホだとわかったのが面白かった。
>>536
まあ、聞いているやつが（ド底辺シリツ医大卒のようなアホが多数で）ｐ＜０．００１とか出せばエビデンスレベルが高いと誤解するだろうとわかっての所作なら策士だとは思うが。
まあ、聞いているやつが（ド底辺シリツ医大卒のようなアホが多数で）ｐ＜０．００１とか出せばエビデンスレベルが高いと誤解するだろうとわかっての所作なら策士だとは思うが。
こんなのがあんのね
電解質Na,K専用測定器 Fingraph
俺は夜間休日は血ガス測定で代用してたけど。
電解質Na,K専用測定器 Fingraph
俺は夜間休日は血ガス測定で代用してたけど。
3S Policy Causes the ResultTruman of Panama document and 3S policy
We are keeping the citizens in a cage named "Freedom of Falsehood".
The way you just give them some luxury and convenience.Then release sports, screen, sex (3S).
Because the citizens are our livestock. For that reason, we must make it longevity. It makes it sick
(with chemicals etc.) and keeps it alive.This will keep us harvesting. This is also the authority
of the victorious country.The medal and the Nobel prize is not all Raoul declarationExamples of 3S policy
Hypocrites and disguised society and Panama document "He moved here here two years ago, I was afraid
of looking, but I thought it was a polite person to greet" Hello "when I saw it ... It was not like I was waking
this kind of incident ... ... "(Neighboring residents)On November 7, Shosuke Hotta, 42, a self-proclaimed office
worker in Sagamihara City, Kanagawa Prefecture, was arrested on suspicion of abusing her daughter Sakurai Ai.
This is the nature of the Earthlings
We are keeping the citizens in a cage named "Freedom of Falsehood".
The way you just give them some luxury and convenience.Then release sports, screen, sex (3S).
Because the citizens are our livestock. For that reason, we must make it longevity. It makes it sick
(with chemicals etc.) and keeps it alive.This will keep us harvesting. This is also the authority
of the victorious country.The medal and the Nobel prize is not all Raoul declarationExamples of 3S policy
Hypocrites and disguised society and Panama document "He moved here here two years ago, I was afraid
of looking, but I thought it was a polite person to greet" Hello "when I saw it ... It was not like I was waking
this kind of incident ... ... "(Neighboring residents)On November 7, Shosuke Hotta, 42, a self-proclaimed office
worker in Sagamihara City, Kanagawa Prefecture, was arrested on suspicion of abusing her daughter Sakurai Ai.
This is the nature of the Earthlings
本日も事務員放送の終了時間となりました
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わからないからp値だしているのか
わからない>540のような馬鹿につけこんでいるのか、
どっちだろうな。
サイコロが２回続けて１の目出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
これに即答できんアホはこのスレに書く基礎学力なし。
わからないからp値だしているのか
わからない>540のような馬鹿につけこんでいるのか、
どっちだろうな。
サイコロが２回続けて１の目出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
これに即答できんアホはこのスレに書く基礎学力なし。
さて問題です
ガチユリとガチムチの違いを原稿用紙30枚以上で述べよ
ガチユリとガチムチの違いを原稿用紙30枚以上で述べよ
問題に即答できんとは
さてはニートだな
さてはニートだな
開業医でないのに開業スレに書きこむ
非医師のニート脳が何か言ってるなＷ
非医師のニート脳が何か言ってるなＷ
>>547
開業医スレに
こういうのを書いたら礼を言われましたよ。
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1542639046/93
開業医スレに
こういうのを書いたら礼を言われましたよ。
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1542639046/93
>>547
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
オマエ、これに即答できんアホだろ。
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
オマエ、これに即答できんアホだろ。
>>547
ニート脳の学力すらないどアホがオマエな。
オマエ、これに即答できんアホだろ。
統計スレなんだから
これに答えてみ！はよ！はよ！
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
ニート脳の学力すらないどアホがオマエな。
オマエ、これに即答できんアホだろ。
統計スレなんだから
これに答えてみ！はよ！はよ！
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
非医師ニートくんは
スレ１の説明も読めないようだ
http://2chb.net/r/hosp/1542639046/1
スレ１の説明も読めないようだ
http://2chb.net/r/hosp/1542639046/1
>>551
スルーできないアホがオマエじゃん。
これに即答できんアホだろ。
統計スレなんだから
これに答えてみ！はよ！はよ！
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
スルーできないアホがオマエじゃん。
これに即答できんアホだろ。
統計スレなんだから
これに答えてみ！はよ！はよ！
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
>>551
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1542639046/76-83
までの議論(>77が俺)は
非医者ニートとの会話だと思う？
相当頭が悪そうだな。
これに即答できんアホだろ。統計スレなんだから
これに答えてみ！はよ！はよ！
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1542639046/76-83
までの議論(>77が俺)は
非医者ニートとの会話だと思う？
相当頭が悪そうだな。
これに即答できんアホだろ。統計スレなんだから
これに答えてみ！はよ！はよ！
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
今日もニートの歌
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https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1542639046/76-83
の議論(>77が俺)は
非医者ニートとの会話だと思う？
相当頭が悪そうだな。
これに即答できんアホだろ。統計スレなんだから
これに答えてみ！はよ！はよ！
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1542639046/76-83
の議論(>77が俺)は
非医者ニートとの会話だと思う？
相当頭が悪そうだな。
これに即答できんアホだろ。統計スレなんだから
これに答えてみ！はよ！はよ！
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
>>547
開業医スレに
こういうのを書いたら礼を言われましたよ。
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1542639046/93
非医師ニートに教えてもらって例を言ってるのも非医師ニートなのか。二人から褒めるレスが返って来たんだが。
統計スレなんだから！これに答えてみ！はよ！はよ！
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
開業医スレに
こういうのを書いたら礼を言われましたよ。
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1542639046/93
非医師ニートに教えてもらって例を言ってるのも非医師ニートなのか。二人から褒めるレスが返って来たんだが。
統計スレなんだから！これに答えてみ！はよ！はよ！
サイコロが２回続けて１の目が出ました。
その確率は1/6*1/6=0.02777で0.05未満だから
サイコロは有意差をもって歪（いびつ）である、
即ち、１の目のでる確率=1/6という帰無仮説は棄却される
というのは正しいか？
私立医コンプレックスのウリュウのジジイにつける薬などない。
lud20210305234854caこのスレへの固定リンク： http://5chb.net/r/hosp/1540905566/
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