これらの答えが知りたいです。 どなたかお願いします！

1. 偏りのない6面あるサイコロをn回投げる操作を考える.標本空間を Q={w1,...,wn; Wi ∈ {1,2,3,4,5,6},1<i<n} とする (上でwk はん回目の試行で出た目をあらわす) 部分集合 ACΩに対して, #A で集合Aの個数をあらわすとする. このとき はΩ上の確率となることを示せ . #A P(A) = 6n 2. 偏りのない4面あるダイスを1回投げる操作を考える.ここで標本空間を Q={1,2,3,4} とし,その上の確率Pを事象ACΩに対して P(A)= = #A で定める. (1) 事象 A = {1,2},B={2,3}, C'={1,3} に対して, A と B B と C およびCと Aは互いに独立であることを示せ . (2) 3つの事象 A,B,Cは独立でないことを示せ . (3) どれもΩ ではない任意の3つの事象は独立にならないことを示せ(ヒント: 任 意のA'c Ωが取り得る値の集合と, それらの積であらわされる数の集合を比較せ よ). 3. 関数 X を二項分布 B(n, 1/2) にしたがう確率変数とする. (1) Xが値k ∈ {0,1,...,n} をとる確率P(X=k) の値が最大となるときのんの値 を求めよ. (2) 上で求めた最大値をM(n) とするとき, limn→∞ M(n)=0となることを示せ . 関数 X をパラメータα>0の指数分布にしたがう確率変数とする. (3) X が xo > 0 以下となる確率P(X ≤ xo) が 1/2となるとき, To の値を求めよ. (4) x>0 に対して, limh+o P(x ≤X≤ x + h) の値を求めよ.

助けてください。 ひとつも分かりません。

X を離散型確率変数とする. また, F(x) を X の累積密度関数とする. このとき,『P(a < X ≦b) = F (b) - F(a) が成 り立つ』理由として適切な確率の公理の条件を1つ選 ?" Oa. P(AUB) = P(A) + P(B) Ob. P(U) = 1, P(Ø) = 0 ○c. すべての事象 ACU に対して 0≦P(A) ≦1.

(4)の式と(5)の式の説明を分かりやすく教えて頂けませんか？

第2章 確 家 12 5. 理(3) として採用されている. 以上の定理は確率測度 P が与えられていればどんな型の標本空間にも適 できる。もちろん, これらの定理が使えるためには, 右辺の確率の値がわか。 ていなければならない. 前に指摘したように, 標本空間が有限個の点だけをる むときは,この種の事象の確率の計算はとくに簡単になるので,いま議論をこ のような標本空間に限定することにする。 有限標本空間に対する事象 A の確率を求める際の第一歩は,標本点の各人 に確率を割り当てることである. これらの確率は, 確率の公理のはじめの2つ を満たすように割り当てねばならない。 すなわち,これらの確率はすべて非色 の数で,その和が1となるようなものでなければならない. 確率モデルが予測 に有効であるためには, 特定の標本点に割り当てる確率が,実験を多数回繰り 返したとするときその標本点が得られると期待される回数の割合と一致する上 うなものでなければならない. このような割り当ての可能性はわれわれの経験 や外部の情報,対称性に関する考察, またはこれらを一緒にしたものに基づく であろう.それゆえ,サイコロを転がした経験があってもなくても,図2の標 本空間の各標本点には1/36 の確率を割り当てることが現実的なのである。 標本点の総数を n とし, 各標本点に割り当てた確率を p1, P2, る。各標本点は1つの可能な結果を表わすから, それらは1つの事象である。 この種の事象を単一事象という. これらの事象を e1, @2, *… …, en で表わす. 明 らかにこれらは排反な事象である.さて, いかなる事象 Aも標本点の集合で あるから,Aはそれに対応している単一事象の和である.ゆえに, 公理 (3) に よって次の式が得られる。 2 *……, Pn とす n だすこと P(A} =2 P{e} =M p. と思た k UA ここで和は Aに含まれるすべての標本点についての和である.宝共具(3) 偶然をともなうゲームの多くは, 初期の確率論発展のための原動力であっ た。これらゲームの標本空間は有限個の標本点から成り,すべての標本点には 同じ確率が割り当てられている. これはたとえば,クラップ* とよばれるゲー ム(その標本空間は図2で与えられている)の場合にもいえることである. これ らの標本点の各々には確率1/36 が割り当てられる. n を標本点の総数とし, J(A) を集合 Aの中の標本点の個数とすれば, いまの場合はすべてのi=1, A A 2個のサイコロを用いて行なう 孫の取1

σ-加法族の証明の仕方が良くわかりません。解説して頂けると嬉しいです。

5.2を標本空間とし、A, BCΩとします。 このとき、 集合族 X= {0, 9}, W = {(0, A, A°, N}, 2 = {0, 2, AUB°} が、aー加法族に 「なる」または「ならない」を証明してください。

このページの言っていることが全体的によく分かりません。特に右のページが分かりません。どなたか解説お願いします。

Column コラム。 いろいろな試行と確率 解 説 403 「同様に確からしいとは?(その②)」 2:当たりはずれだけで区別する) (解答たりくじと7本のはずれくじはそれぞれ区別しないとする. (要は, 当 方を用いると、計算が楽になる例を挙げてみよう。 たりかはずれかの区別だけをする) (問題)箱の中に10本のくじが入っており、 そのうち3本が当たり とする。 10人が箱の中から無作為に1本ずつくじを引いていく から2本当たりくじを選べばよい) C2-3 10Cs10 求めよ。 (1) 2番目の人が当たりくじを引く確率 2 4番目の人が当たりくじを引く確率 3 2番目と4番目の人が当たりくじを引く確率 よって、 (留答3:くじを引く人の引き方に着目する) (解説) 3 よって、 10 (1)については,当たりを○. はずれを×とすると, 1番目の人の結果より ○○, ×○の2通りがあり, 3、2.7、3_27_ 3 10 9 90 一語一品 X ニ+ Xx 10^9'10 として答えは出る。 続いて、(3)である。 しかし,この方法では「7番目の人が当たりを引く」場合, とても大変である (場合分けがとてつもなく多くなる) P2×8! 10! 3×2 1 10×9 15 (6253)のように, 2番目と4番目の人のくじの引き方を全事象とみると、 (場合の数) (全事象) そこで、今回は確率の基本 (定義)である で考えてみよう。 一高 OK 以上からもわかるように,すべてを区別する考え方でもよいが, 「同様に確から しい」全事象を見抜き, それを分母にすることによって、計算がずい分と楽にな 3×2 1 10×9 15 このとき,大切になるのが 「同様に確からしい」 という概念である. 第7章 (1), (2)について, る。 つまり、標本空間のとり方(何を全事象とみるか)が上手にできるようになる (解答1:すべてのくじを区別する) 10本のくじをすべて引くとくじの引き方は 10!通り. このうち,2番目 (4番目)に当たりがくるのは, .C」=3 (通り). よって,残り9本の引き方を考えればよいので、 と、確率のレベルが1ランクあがる。 そうした意味で確率においては, つねに何が 「同様に確からしい」のか意識す ることによって世界が変わる。 3×9! 3 10! 10

4だと思ったのですが、答えは42らしいです。解説をして頂きたいです🙇🏻‍♀️ なぜ4だと思ったのか: もしおはじきの色が全て違ったら、42だとわかりますが、色は緑と黒の2色しかない。 7×6=42だと、全く同じ色のペアが出てきてしまうからです。

In Exercises 3-6, find the number of possible outcomes in the sample space. Then list the possible outcomes.