サイコロのシミュレーション [データサイエンス、統計モデル]
サイコロを使って、大数の法則を体験したいと思います。
大数の法則とは、数多くの試行を重ねることにより事象の出現回数が理論上の値に近づく定理のことです。
1713年にベルヌーイによって数学的に証明されています。
IBM SPSS Modelerのシミュレーション生成(入力ノード)を使ってシミュレーションしました。
まず、サイコロを1個だけふる場合、出る目ってどう予想できるか?
サイコロの期待値は、(1+2+3+4+5+6)/6=3.5ですが、3.5というサイコロの面は出ませんし、
平均値が3.5だからといって、3または4が出るとは言えません。
実際に、今回の場合だと、5が出ました。
大数の法則とは、数多くの試行を重ねることにより事象の出現回数が理論上の値に近づく定理のことです。
1713年にベルヌーイによって数学的に証明されています。
IBM SPSS Modelerのシミュレーション生成(入力ノード)を使ってシミュレーションしました。
まず、サイコロを1個だけふる場合、出る目ってどう予想できるか?
サイコロの期待値は、(1+2+3+4+5+6)/6=3.5ですが、3.5というサイコロの面は出ませんし、
平均値が3.5だからといって、3または4が出るとは言えません。
実際に、今回の場合だと、5が出ました。