No.4ベストアンサー
- 回答日時:
「右へ1, -1, 0移動することが等確率(1/3)で生じる試行をn回やった結果、右にkのところに行く確率」P(n,k)が「n回中に右がa回、左がb回含まれる確率」T(n,a,b)が従う分布(三項分布)
T(n,a,b) = ((1/3)^n) (n!) / ((a!)(b!)((n - a - b)!))
を使って
S(n,k) = {(a,b) | a - b = k ∧ a ≧ 0 ∧ b ≧ 0 ∧ n ≧ a + b}
P(n,k) = Σ[(a,b)∈S(n,k)] T(n,a,b)
と表せる、ってことは理解できるでしょうかね。
P(n,k) = P(n,-k) = P(n,|k|)
なので、k≧0の場合だけ考えれば十分。このときa, bの範囲は
k ≦ a ≦ floor[(n - k)/2]
0 ≦ b ≦ n - floor[(n - k)/2]
(ここにfloor[x]は「xを超えない最大の整数」のこと。)
だから、
P(n,|k|) = Σ{a =|k| 〜 floor[(n - |k|)/2] (Σ{b = 0 ~ n - floor[(n - |k|)/2] T(n,a,b)))
とも書ける。これをいじくればもっと簡単な式になるに違いないが、めんどくさいばかりだからやらない。
なお、これは「一次元単純ランダムウォーク」の確率過程に、「動かない」というのが入っているという話ですから、nが大きい時には正規分布の確率密度関数に近づく(「動かない」場合は関係ないので)。「原点にいる(回帰する)確率」の極限も検索すりゃすぐみつかります。
No.3
- 回答日時:
1と2が出る事を a、3か4を b、5か6を c とします。
n=1 のとき +1, 0, -1 となる確率は 全部 1/3 。
n=2 のとき +2 は 1/9, +1 は 2/9, 0 は 3/9, -1 は 2/9, -2 は 1/9 。
n=3 のとき +3 は 1/27, +2 は 3/27, +1 は 6/27, 0 は 4/9 。
・・・・・・・・・
n=n のときを 考えると、
x=+n は 全部が a ですから 1/3^n 。
x=+(n-1) は 1つだけ c のときですから n/3^n 。
x=+(n-2) は 2つ c のときか、1つ b のときですから (n+nC₂)/3^n 。
以下 同じ様に考えていく。
n→∞ のときは +n 又は -n の場所にいる確率は 0 に近い。
0 の場所にいることが 最も多い筈ですが、半数程度だと思いますので、
「収束」とは言えないのでは。
No.2
- 回答日時:
「すべての場合」を数え上げて、そのうち「特定の場合」がいくつあるかを求めて計算します。
たとえば
・n回すべてが「1か2」だったら「+n」の位置にいる
・n回すべてが「3か4」だったら「-n」の位置にいる
ので、「すべての場合」は
①『目の出方は、n 回のうち「1か2」「3か4」「5か6」がそれぞれ何回ずつ出るか』ということで
3^n とおり
②点Aの位置は
-n ~ +n の (2n + 1) とおり
ということです。
それぞれの①と②の関係を
・n回のうち (n - 1) 回が「3か4」で、もう1回が「5か6」だったら「-n + 1」の位置にいる
・n回のうち (n - 1) 回が「3か4」で、もう1回が「1か2」だったら「-n + 2」の位置にいる
・n回のうち (n - 2) 回が「3か4」で、もう2回が「5か6」だったら「-n + 2」の位置にいる
・・・
のように調べ上げ、各々の②の位置に対する①の「出方の場合の数」を全体の「3^n」で割ったものが、その位置にいる確率になります。
上の例でいえば
・「-n」の位置にいるのは1ケースのみ(すべてが「3か4」)
・「-n + 1」の位置にいるのは nC1 ケース(「1か2」が何回目に出るかで「nC1 とおり」の場合がある)、
・「-n + 2」の位置にいるのは、『もう1回が「1か2」の nC1 ケース』と『もう2回が「5か6」の nC2 ケース』の和
といった具合に。
その確率分布は、基本は「二項分布」ですが、n を大きくしていくと「0 を平均とする正規分布に近づいていくでしょう。
そのときの「期待値」は「0」です。
しかし「0 にいる確率が1になる」ということではありません。どんな試行をしても「必ず 0 になる」「0 以外にはならない」ということはあり得ませんので。必ずある程度の幅を持った「確率分布」になります。
No.1
- 回答日時:
1-6の出る確率は、全く同じなので、
1or2、3or4、5or6の出る確率も全く同じです。
なので、
> n→∞のときは、原点にいる確率は
100%になります。
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