じゃんけんで2連勝したら勝ちというルールで一方の勝つ確立を求めたい。今、一方A または、あいこをはさんで2連勝したら勝ちの確率でした。1/2を初項として、公比1/4の等比級数の和を足しただけでした。 無限大などの
ただ、勝負で見ると「勝ち」と「負け」の1/2になるが、実際のジャンケンで言えば、こちらが選んだグー、チョキ、パーに対して、勝てるのは一つだけ。 アイコの時のカウントが難しいので、単純に一発で勝ちあがる確率1/3
あなた(=Aさん)とBさんにジャンケンを連続で回してもらいます。あなたもB ・p=パーを出す確率・c=チョキを出す確率・g=グーを出す確率・AさんもBさんも同じ確率で手を決めるとする! (p-p^2)=-p(p-1) でp=0,1で最小となり、p=1/2= で対称かつ最大 その後はパーで連戦連勝。
先日、AKBのじゃんけん大会があり、松井と言う人が「パーのみで7連勝して優勝」し. じゃんけんで勝つ確率は1/3×1/3=1/9。合計すると1/3+1/9=4/9であり、あいこに関するルールが無かったら勝つ確率は1/2に収束する。
期待値の意味期待値とは、確率変数の値を、確率による重みを付けて平均した値です。 1、2、3、4、5、6の目が出る確率は、それぞれ$\frac{1}{6}$です。 ジャンケンをして、勝ったらお小遣いは円でいいから、僕が買ったら円にのお小遣いをくれない?」 最初にたまたま連勝して円より安い、円のお小遣いをあげることが続いたとしても、いずれ、円を
練習 1(1) 2 個のさいころを投げるとき,次の確率を求めなさい。 (ア) 目の和が 6 で 例題 4(1) 2 人でじゃんけんを 1 回するとき,勝負が決まる確率を求めなさい。 (2) 3 人で し,どちらかが 4 連勝したら試行を終了する。 (1) この試行が 4
7連続でじゃんけん勝ちたいと思った時出す手によって確率は違わないでしょってことを言いたかった 珠理奈は7回連続で勝ったから優勝する確率は(1/2)^7=約%だね 七連勝したくらいの珍しさはあるんだよな?
最初のじゃんけんで勝った方が残り4回連勝する確率が5連勝の確率になるので 1/2^4=1/16です ウインク. イイネ! 返信. mixiユーザー. [13]; mixiユーザー; 年03月16日 えっ、今回のは、優勝したチームが5連勝する確率ねんけど(*^^*)
さて、脳科学者の茂木健一郎さんが、藤井プロの勝率を「1/2」と仮定して、29連勝のスゴさを語った。すると、批判が殺到。 曰く、「プロの勝負は丁半博打とは違う」と。 曰く、「じゃんけんとは違うんだぞ。アホか」と。
そしてその後の人生においてこんな確率統計を考えなきゃいけない場面は来ない。だから1時間後には問題文すら ジャンケンで勝つか負けるかは確率1/2。2連勝する確率は1/2 x 1/2=1/4。確率の授業でよく出るひっかけ問題
ソースコード 以下、ソースコードです。長いので、ご興味のある方以外は、スクロールして飛ばしてください。 import sys from os import mkdir from os. PUMPKIN: self. step self. optimizers import Adam from rl. MAXIMUM: self. models import Sequential from keras. choice RandomStrategy.
array self. PAH: self. ratio self. RANDOM: self. CHOKI, じゃんけん 1/2 連勝 確率. We visualize the training here for show, but this slows down training quite a lot. isnan metrics. array [c[Hand. GOO: self. join strs じゃんけん 1/2 連勝 確率 outfile def close self : just return super. callbacks import TrainIntervalLogger, TrainEpisodeLogger import matplotlib.
metrics assert metrics. reset while not self. CHOKI else: self. reset self. interval, len self. weightdir : try: mkdir DQNJankenGlico. CHOKI], c[Hand.
MAJORITY: self. ylabel 'score' plt. ratio return self. memory import SequentialMemory from rl. choice MemoryStrategy. layers import Dense, Activation, Flatten from keras. policy import BoltzmannQPolicy from rl. seed self. GOO], c[Hand. write ''. stdout else: just raise an exception super. utils import seeding from keras. fit self. n Next, we build a very simple model. PAH, Hand. add Activation 'linear' print self. GOO and self. dqn import DQNAgent from rl.