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確率論専攻の俺がクイズ出すから答えてみろ
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1.
2. 289. 名無しカオス
3. 2017年07月20日 22:57
4. 測度論むずかしい
5.
6. 290. 名無しカオス
7. 2017年07月20日 23:00
8. ２は
陽性の結果が出た人のうち、実際に感染していると思われる割合は？
陽性の結果が出た人が実際に感染している確率は？
検査結果が関係なく、全体のうち、実際に感染していると思われる割合は？
で微妙に違ってくるね。
9.
10. 291. 名無しカオス
11. 2017年07月20日 23:05
12. 最後の問題は、ゴチャゴチャ考えなくても
いかなるルールの下で産もうが、産まれる男と女は1:1だぞ
13.
14. 292. 名無しカオス
15. 2017年07月20日 23:14
16. ※291
×
タイでの性別は、細分化すると18種でした。
17.
18. 293. 名無しカオス
19. 2017年07月20日 23:17
20. 確率が絡む文章題って必ずこうして問題文が悪いっていう奴出てくるよな。
ちゃんと数学やっていれば何を問うてるか分かるし大喜利じゃないんだぞと言いたくなる。
本気で文句言ってる奴は人並みの読解力がないか、論理学を間違って覚えているのが原因。
21.
22. 294. 名無しカオス
23. 2017年07月20日 23:17
24. これ、三浦俊彦って学者の『論理パラドクス』のシリーズからそのまま出してるな
25.
26. 295. 名無しカオス
27. 2017年07月20日 23:18
28. ＞>>187の問題をすぐに斬化式で解こうとするところがみんなすごい。
あっ！こいつ理系だ！漸化式な
29.
30. 296. 名無しカオス
31. 2017年07月20日 23:21
32. もう卒業してる確率99%
残りの1%は確率論ばっかりやってて単位落とした可能性(´･ω･`)
33.
34. 297. 名無しカオス
35. 2017年07月20日 23:31
36. こいつ、感度と特異度を区別できてない時点で落第。
37.
38. 298. 名無しカオス
39. 2017年07月20日 23:35
40. ※293
逆逆
ちゃんと数学やってるからこそ問題文が悪いって分かるんだよ
半端な知識だと分からないだろうけどね
41.
42. 299. 名無しカオス
43. 2017年07月20日 23:40
44. こいつ、感度と特異度を区別できてない時点で落第。
45.
46. 300. 名無しカオス
47. 2017年07月20日 23:43
48. マジレスするが、1問目の問題は小針「確率統計入門」でまんま同じ問題を見た覚えがあるから1の日本語とかは関係ないぞ
49.
50. 301. 名無しカオス
51. 2017年07月20日 23:44
52. 本当は陰性の奴を陽性と誤診するなんてどこに書いてあるんじゃ
53.
54. 302. 名無しカオス
55. 2017年07月20日 23:48
56. 最初の問題は感染する確率なだけやろ
57.
58. 303. 名無しカオス
59. 2017年07月20日 23:54
60. 普通に精度で意味わかるだろ
感度と特異度で数字分けて出題してないんだからモデルの簡略化のために両方精度として統一してるって理解できる
61.
62. 304. 名無しカオス
63. 2017年07月20日 23:55
64. 最初のが理解できないのは数字に弱いんだと思う
結局陽性といわれても、感染してないのに偽検出される1%側の確率の方が
感染していて陽性と言われる人の100倍近く多いってことだ
65.
66. 305. 名無しカオス
67. 2017年07月21日 00:00
68. 何してんだよ（笑）も少し世の中の役に立てオマエラ。
69.
70. 306. 名無しカオス
71. 2017年07月21日 00:04
72. >>120
これってポジションには8パターンだろ
1（兄・弟）の兄、2（兄・弟）の弟
3（兄・妹）の兄、4（兄・妹）の妹
5（姉・弟）の姉、6（姉・弟）の弟
7（姉・妹）の姉、8（姉・妹）の妹
で、1人は女の子と分かっているから男兄弟のいる1.2.4.5はありえない
したがって残るのは3.6.7.8で、このうち2つはもう1人が男の子だから1/2だろ
73.
74. 307. 名無しカオス
75. 2017年07月21日 00:11
76. ２人の子供のうち１人を適当に選んで連れてきたら女だった場合、もう片方が男である確率は 1/2
少なくとも１人が女の子という条件の下で子供が男女のペア
である確率は 2/3
77.
78. 308. 名無しカオス
79. 2017年07月21日 00:11
80. 米306
4、5が消える根拠が知りたい 消えなくね？
81.
82. 309. 名無しカオス
83. 2017年07月21日 00:18
84. 数学的に厳密な確率論は数学科の4年生ぐらいのカリキュラムだし、中学、高校、大学(非数学科)で習った確率論だと完全な理解は得られないから直感に合わないって言う人が出るのも仕方ない
測度論を学んだ後にKolmogorovの拡張定理やら分割による条件付確率の定義やらを学べば日常の確率の話は完全に理解できる
85.
86. 310. 名無しカオス
87. 2017年07月21日 00:31
88. ※307
これが正解
問題が悪い
っていうかこの問題文だと普通は1/2だわ
89.
90. 311. 名無しカオス
91. 2017年07月21日 00:36
92. 米308
問題文で「1人は女の子」と女で確定してるのをA、性別を問われてるのをBとして、
Bが4の（兄・妹）の妹、と5の（姉・弟）の姉のポジションだと、
女で確定されてるはずのAが男兄弟ポジションになるからありえないかと
93.
94. 312. 名無しカオス
95. 2017年07月21日 00:56
96. 子供の問題って産んだのが人間じゃなくて牛とかの場合は兄とか姉とかの概念無くなると思うんだけど
この場合も答えは1/3なの？
97.
98. 313. 名無しカオス
99. 2017年07月21日 01:42
100. 各同時確率は
感染有り 感染無し 計
検査陽性 0.000099 x 0.000099+x
検査陰性 0.000001 y 0.000001+y
計 0.0001 0.9999 1
となり x と y は未知である。全体を n 人とすると
感染割合 = (0.000099*n+0.000001*n)/n = 0.0001
感度 = 0.000099*n/(0.000099*n+0.000001*n) = 0.99
となる。求めるべき確率は
0.000099/(0.000099+x)
であるが、条件が足らず x が不明な為、求めることはできない。
101.
102. 314. 名無しカオス
103. 2017年07月21日 01:51
104. 米311
それだと、「2人のうち1人を選んで性別を確認したら女の子だったとき」になるんじゃね
1人は女の子=両方とも男でない、ってことだからポジションで分けても2人のうち1人が女なら条件満たすはず
105.
106. 315. 名無しカオス
107. 2017年07月21日 01:54
108. ※312
兄弟姉妹で場合分けしなくても男女だけで1/3って出る
だからオスとメスの区別のつく生き物の場合でも1/3になる もっと言えば、2種類あるものが2つセットになってる場合でも1/3になる
109.
110. 316. 名無しカオス
111. 2017年07月21日 01:59
112. これはもはや算数の計算問題だろ
それをクイズっていうのかこれ
113.
114. 317. 名無しカオス
115. 2017年07月21日 02:01
116. 大学で統計を教えてる者だが、問題文が悪過ぎる
精度99パーセントの意味がこれでは明確ではない
117.
118. 318. 名無しカオス
119. 2017年07月21日 04:04
120. 最初の問題面白いね
解説は1万人でした方がわかりやすいのかも
1万人に1人しか感染してないはずなのに、100人が感染してるといわれる
121.
122. 319. 名無しカオス
123. 2017年07月21日 04:33
124. 現実的に問題なのは100万人のうち
感染してるのに陰性とされた1人の方
125.
126. 320. 名無しカオス
127. 2017年07月21日 06:55
128. 精度を「感度」及び「特異度」のことであるものと解釈すると
感染割合 = 0.0001
感度 = 特異度 = 0.99
であるから、各同時確率は
感染有り 感染無し 計
検査陽性 0.000099 0.009999 0.010098
検査陰性 0.000001 0.989901 0.989902
計 0.0001 0.9999 1
となる。従って、陽性と診断された場合に実際に感染している確率は
0.000099/0.010098 ≒ 0.0098
陽性と診断された場合に実際は感染していない確率は
0.009999/0.010098 ≒ 0.9902
陰性と診断された場合に実際は感染している確率は
0.000001/0.989902 ≒ 0.000001
陰性と診断された場合に実際に感染していない確率は
0.989901 0.989902 ≒ 0.999999
となる。
129.
130. 321. 名無しカオス
131. 2017年07月21日 07:30
132. 確率論専攻ってなんやねん。
応用数学の統計専攻？
133.
134. 322. 名無しカオス
135. 2017年07月21日 09:45
136. 「一人は女の子。もう一人が?」だと片方の子の性別を説明してる様にしか読めない。それだと1/2。
1/3にしたかったら「少なくとも一人は女の子。」にしないと。
137.
138. 323. 名無しカオス
139. 2017年07月21日 10:22
140. 最初の問題がわからない時点でもう文系に行ってくれという感じ
141.
142. 324. 名無しカオス
143. 2017年07月21日 10:27
144. 最初の問題がマジで意味がわからん
１万人に１人とか関係なく、検査受けた結果陽性反応だったなら
９９％陽性じゃないのか？
145.
146. 325. 名無しカオス
147. 2017年07月21日 10:43
148. 米324
それで合ってる
最初の問題は有名な問題をほとんどそのままコピーして出しててそっちでは1万人に1人が関係あるという文章の問題だったからその問題だと勘違いして答えると答えが実は低確率でしたのやつになる
149.
150. 326. 名無しカオス
151. 2017年07月21日 12:33
152. 先に想定している数式（モデル）があって、それを無理やり言語化したものを問題文として出すからガバガバになる
説明しなきゃいけないのはモデルの方であって、それができなければ全て言葉遊びの範疇を出ない
どれだけ丁寧に説明したところで、ここでこう表現したのはこういうサンプルの取り方を想定していたんです、なんて宣言されてもね
そんなの誰が納得すると思うんだよ
153.
154. 327. 名無しカオス
155. 2017年07月21日 12:33
156. 一問目の精度の定義がおかしい。と言うかきちんと定義すべき。
通常医療機器等の検査精度は被験者（ウィルス感染者）を集め、その集団で何％の正診率か？で精度を決定する。←この場合偽陽性は関係ない、と言うか測れない。
スレの問題は精度99%ではなく、偽陽性率が１%の検査。
157.
158. 328. 名無しカオス
159. 2017年07月21日 12:54
160. 出題者の意図を考えて〜、何て言ってる、理系は、作者の意図を考えられる文系行った方がいいよ！
言葉の定義、数式による普遍化、これにより誰もが同じ答えを導き出せる（知識があれば）、それが数学の美しさじゃないの？
161.
162. 329. 名無しカオス
163. 2017年07月21日 13:23
164. 確率論専攻してるくせに、
大衆の読み物に乗ってる問題ばっかり引っ張ってくるなんて
恥ずかしくないのかね。
165.
166. 330. 名無しカオス
167. 2017年07月21日 14:39
168. 最初の日付が2010年
この程度の日本語力で、無事卒業できたのだろうか？
169.
170. 331. 名無しカオス
171. 2017年07月21日 15:57
172. 87の問題 兄=?? 弟=◯ 姉=?? 妹=×とおく
?親友には2人の子供がいる。より、全事象は ??◯、??×、??×、??◯の4通り
?1人は女の子より、 少なくとも片方が女であるのは ??×、??◯、??×の3通り
?もう一人が男の子より、 ??×が消える→??×、??◯の2通り
?、?、?より確率は1/2
確率はリアルタイムで見ていけと習った記憶
双子でも産まれた時間の早さにより兄弟、姉妹…は決められる。例「双子の兄」など
173.
174. 332. 名無しカオス
175. 2017年07月21日 17:09
176. 99％て外的要因を加味してるだけできっちり99％じゃないだろうが
100人陽性でたら100人陽性だ
177.
178. 333. 名無しカオス
179. 2017年07月21日 17:28
180. 感度ガー特異度ガー言っている人たちへ
・君はおそらく医療系の学部なのだろうけど、君が言ってるのは感度特異度ではなく、「偽陽性率」と「偽陰性率」のことだ。
・問題に感度99%だなんてどこにも書いてない。精度が99%。
・イッチの説明で何もおかしい所はない。講義をちゃんと聞け。
181.
182. 334. 名無しカオス
183. 2017年07月21日 17:44
184. 一番の問題から躓いた。
1万分の1で当たるパチンコをやったら、信頼度99%のリーチがきた。
大当たりの確率は？
これでも同じこと？
185.
186. 335. 名無しカオス
187. 2017年07月21日 17:48
188. 99.99%の人間は感染していない
00.01%の人間が感染している
99.99%の人間のうち99%は正しく陰性と判定されるが
99.99%の人間のうち1%は誤って陽性と判定される
00.01%の人間のうち99%は正しく陽性と判定されるが
00.01%の人間のうち1%は誤って陰性と判定される
陽性と判断される人間は
0.9999% + 0.0099% = 1.0098%
このうち本当に感染しているのは0.0099%の方なのだから
0.0099/1.0098≒0.0098≒0.01=1%
何人に検査してようが関係ねえよ※325何言ってんだ
189.
190. 336. 名無しカオス
191. 2017年07月21日 17:50
192. 1万人に1人という珍しい病気を発見する検査なのに、精度99%なんていう「低い精度」では話にならんってことだな
指紋は70億通りあるのに、1%の確率で違う指紋を同じと判定してしまう機械があったら、冤罪がいっぱい生まれちゃうじゃん！って言いかえれば分かりやすいかな？
193.
194. 337. 名無しカオス
195. 2017年07月21日 18:10
196. 335、336が非常に分かりやすいです。
納得です。
197.
198. 338. 名無しカオス
199. 2017年07月21日 19:14
200. 感染の問題に一般的な感覚と違和感があるのは普通は1万人に1人かかっている可能性があるという前提がなくて感染の兆候を感じた後に検査から始まるから、精度99%の検査の結果は99%正しいんだよな。
こんなのはただのなぞなぞであって現実とリンクしてない。
201.
202. 339. 名無しカオス
203. 2017年07月21日 22:28
204. ＞・君はおそらく医療系の学部なのだろうけど、君が言ってるのは感度特異度ではなく、「偽陽性率」と「偽陰性率」のことだ。
全く逆だ。検査が陽性になった場合に実際に疾病がある確率が「感度」、検査が陰性になった場合に実際に疾病がない確率が「特異度」だ。
205.
206. 340. ななし
207. 2017年07月22日 02:38
208. X「私にはAとBという名前の二人の子供がいます」
case1「Xには娘がいます。二人とも女の確率は？」→1/3
case2「年長の子は女です。二人とも女の確率は？」→1/2
case3「Aは女です。Bが女の確率は？」→1/3
case1では(年長,年少)=(男,男),(男,女),(女,男),(女,女)の区別で(男,男)が消えるから1/3。
case2では年長＝女だから残りは(年長,年少)=(女,男),(女,女)の二択で1/2。
case3では(A,B)=(兄,弟),(兄,妹),(姉,弟),(姉,妹),(弟,兄),(妹,兄),(弟,姉),(妹,姉)で(兄,弟), (弟,兄)が消えて可能性は6通り。二人とも女なのはその中の2通りだから、1/3。
※24は「女の子」がAとBのどちらかなのかを指定できないから場合分けとして破たんする。※26や※44はcase3で(姉,妹)と(妹,姉)の区別しかしてないから間違い。※55も(A,B)の区別と(年長,年少)の区別が混乱している気がする。Aが女であると分かってもAとBの年齢関係が分からなければBが女である確率は1/3。
209.
210. 341. ななし
211. 2017年07月22日 03:04
212. ※123に書いてある発展版は「たまたま(確率1/2で)」女の子を目撃したというのがミソだから誤解を招きやすい。
X「子供が二人います。娘がいます」→息子がいる確率は2/3。
↓
その後Xが娘と歩いているのを見た。→息子がいる確率は1/2に減少。
「息子がいる確率が高いから息子を見かける可能性の方が高いのに、息子ではなく娘を見かけた→娘がもう一人いる確率が上昇」というのが理由。だから、X「子供がいます。娘がいます」の後にXが「娘を連れてきます」って言って娘に会ったり、娘の写真見せられたり娘の名前を教えられたりしても当然確率は下がらない。息子ではなく娘の方に偶然会うという事実がないと確率は変化しない。
213.
214. 342. ななし
215. 2017年07月22日 03:21
216. 多分※44や※306は次の場合と誤解しているんでしょうね。
X「私にはA,Bという二人の子供がいます。」
case4「Aは女です。Bが女である確率は？」→1/2
case4はcase1やcase3とは情報の出し方が違う。
case1,3ではA,Bのどちらが女かは分からないけどこっちは分かってる。
217.
218. 343. ななし
219. 2017年07月22日 03:31
220. ※340ごめんなさい、間違えてますね。case3は普通に1/2ですね。何を書いているんだ俺は…。
221.
222. 344. 名無しカオス
223. 2017年07月22日 08:55
224. ※333
「感度」「特異度」「偽陽性率」「偽陰性率」
っていうのはわかるけど
「精度」って何？
「精度が99%です」
なんて使う業界はどこ？
精度の定義は何？
数学の問題としては理解できるけど、用語がめちゃくちゃでしょ
my用語を持ち出されて問題出されても困る
これがみんなの意見
225.
226. 345. 名無しカオス
227. 2017年07月22日 09:18
228. 7年以上叩かれるのも可哀想だな
229.
230. 346. 名無しカオス
231. 2017年07月22日 11:12
232. やっぱ面白いな
233.
234. 347. 名無しカオス
235. 2017年07月22日 15:18
236. 187の京大の問題懐かしいな
一応漸化式で解説すると
具体的に考えると例えばn=2のとき２両目が赤なら１両目は赤、青、黄のいずれでもよくて２両目が青、黄のとき、１両目は赤じゃないといけない。
よって一般にはn両目を考えて、それが赤か赤以外で場合わけ。
条件を満たすｎ両の車両の塗り方の数をAn、そのうち最後尾の車両が赤である塗り方の数をBn、最後尾の車両が赤以外である塗り方の数をCnとすると、
n=2の場合 A2=5 B2=3 C2=2
また、An=Bn+Cn
ここで(n+1)両目について考える。
(n+1)両目が赤のとき、n両目は赤、青、黄のいずれでもよいのでB(n+1)＝Bn+Cn
一方、(n+1)両目が青、黄いずれかのとき、n両目は赤でなければならないので、C(n+1)=2Bn
ここで、B1=1 C1=2とすると、上記の式はn=1のときでも成立するので、n≧１として考える。
上の式から、B(n+2)＝B(n+1)+2Bn
よって
B(n+2)-2B(n+1)＝ー{B(n+1)-2Bn}
B(n+2)+B(n+1)＝2{B(n+1)+Bn}
この漸化式を解くとBn＝1/3{2^(n+1)+(-1)^n}
n≧2のとき、Cn=2Bn An=Bn+Cn(計算省略)
よりAn＝1/3{2^(n+2)-(-1)^n}(n≧2)通りとなる。
くそ難しいけど漸化式を作るパターンの一つやなあ今見ると
初見では解けなかったよ
237.
238. 348. 名無しカオス
239. 2017年07月23日 15:54
240. ※347
※269の(4､3)は、どうなるんだろう？
解いて欲しい。
241.
242. 349. 名無しカオス
243. 2017年07月24日 06:40
244. 確率は主観と客観で違うからなあ
「1万人に1人の割合で感染しているウイルス」だってどうやって確かめたんだって話ではあるよな
245.
246. 350. 名無しカオス
247. 2017年08月16日 17:46
248. ※349
問題の検査が「精度」99%なだけで、感度特異度100%の検査が他にあるってことじゃない？
それでサンプリングして検査した結果が1万人に1人だった、と。
ただし、めっちゃ侵襲的な検査だから、スクリーニングでは行わないとか。
現実でもそうやってるでしょ。
悪性腫瘍の診断も病理診断をGold standardとして…って感じだし。
249.
250. 351. 名無しカオス
251. 2017年08月16日 18:09
252. ※347
＞n≧2のとき、Cn=2Bn An=Bn+Cn
ここ、C(n+1)=2Bnじゃない？
いずれにせよ、B(n+1)=Bn+Cn =Anだから、
求めたBnを使って、
An=B(n+1)=1/3{2^(n+2)-(-1)^n}(n≧2)
でいいんだけど
253.
254. 352. 名無しカオス
255. 2017年08月20日 08:09
256. 二問目、兄弟と弟兄があるから2/1なんじゃないの?
257.
258. 353. 名無しカオス
259. 2017年10月01日 08:52
260. ウィルス感染で例えるのが間違い
精度99%というのはキャリアの99%を発見できることを言うのであり、ウィルス感染検査において、非キャリアを誤ってキャリアと判断することは普通ない
ってつっこもうとしたら2010年にすぐ書かれてたわ
ということで答えは事実上100%
261.
262. 354. 名無しカオス
263. 2019年01月19日 22:14
264. どうでもいいわ確率なんて！
なるときゃなるし、ならんときゃならんのや！
265.
266. 355. 名無しカオス
267. 2019年01月19日 22:16
268. 兄弟と姉妹の区別いる？ 問題文おかしくね
269.
270. 356. 名無しカオス
271. 2019年01月19日 22:51
272. マジレスすると偽陰性も有り得るからこいつの答えは不正解
というか診断薬は確定診断であり、医師の所見で可能性が高いことが明白であることから羅漢率は一般的な確率ではない
まぁ無粋な突込みであるが机上の空論で確率論名乗ってるアホは苛めたくなるわな
273.
274. 357. 名無しカオス
275. 2019年01月19日 23:13
276. この問題文なら99％が正解やろ
1％って答えに持っていきたいなら
「全国民が検査を受け無作為に陽性の男を選出、この男が陽性である可能性は？」とせなあかんわ
277.
278. 358. 名無しカオス
279. 2019年01月19日 23:19
280. ※350
精度99%をる検査で結果が99%じゃない場合は
厚生労働省の指導が入ります
最悪逮捕者が出ます
281.
282. 359. 名無しカオス
283. 2019年01月19日 23:28
284. 確率論専攻ならこんな高校レベルの問題出さずに大学4年レベルの出してほしい 多分問題出された側が全く理解できないんだろうけど
285.
286. 360. 名無しカオス
287. 2019年01月19日 23:30
288. 1は統計専攻か何かだろ
数学科の確率論専攻がやってる内容は世間の人から見ると確率論に見えないし
289.
290. 361. 名無しカオス
291. 2019年01月19日 23:38
292. >>120
これ何かおかしくね
まず問題的に生まれ順を考慮する必要なんか無いんだから兄弟姉妹で確率分けする理由が全く無い。
更に前提で一人が女と確定してるんだから男男の確率は０、これも考慮する理由がない。
だから組み合わせとしては
兄弟、兄妹、姉弟、姉妹の４通りじゃなくて
男女、女女の２通り
もう一人が男の確率は当然1/2
293.
294. 362. 名無しカオス
295. 2019年01月20日 00:10
296. >69はちょっと違う。考え方はあってるけど>2の答えはこれだとおもう
１/１００００×９９/１００＝９９/１００００００・・・?
９９９９/１００００×９９/１００＝９８９９０１/１００００００・・・?
１/１００００×１/１００＝１/１００００００・・・?
９９９９/１００００×１/１００＝９９９９/１００００００・・・?
ここでポイントは?と?で、?は検査で当たった確率。?はごめん見逃しちゃったの確率で
?＋?＝１/１００００ 答えは約０．０１％
???を全部足せば答えは１になるよ
297.
298. 363. 名無しカオス
299. 2019年01月20日 00:20
300. 精度ってその病気持ってる奴が1パーセント漏れるって話じゃないのか？
その病気持ってない奴はどう検査しても100パーセント陰性だろ
在るものに反応できない時があるのはわかるが、無いものに反応したら物理法則超越しとるわ
ちなみにインフルエンザの検査は発症からある程度時間が経ってからじゃないと陽性反応が出ないから再検査すんだぞ
301.
302. 364. 名無しカオス
303. 2019年01月20日 00:33
304. 日本語がわかりにくい
305.
306. 365. 名無しカオス
307. 2019年01月20日 00:34
308. 誕生日って月まで含めるものだと勝手に思ってたわ…
309.
310. 366. 名無しカオス
311. 2019年01月20日 00:36
312. 1問目
診断薬だとポジティブがネガティブ（偽陰性）になる判定率が1%なだけであって、ネガティブがポジティブ（偽陽性）になる判定率が1%な訳では無いよな。
診断薬においては感度と特異度が性能の全てであり、偽陽性が出るのであればそれは診断薬として成り立たないよ。
2問目
「且つ」という文言が無いので組み合わせは
女性由来の性染色体をX1、X2
男性由来の性染色体をX、Y とすると
?女性由来X1男性由来Xの女
?女性由来X2男性由来Xの女
?女性由来X1男性由来Yの男
?女性由来X2男性由来Yの男
でメンデル遺伝上では限りなく1/2に近しいよ
最後のグーグルの問題は出発点の男女比が明示されてないから
スタートが女64人：男5億人でも有り得る
313.
314. 367. 名無しカオス
315. 2019年01月20日 00:45
316. 一つ目の精度のものしか読んでないけど
この書き方じゃ納得できない人たちがいるよね
こういう人たちに感度、特異度とか持ち出すのは説明が下手くそな人たちだよね〜
この問題の違和感は、1万分の1で感染しているウイルスについて全ての人で検査した時の確率を求めていることが原因なんだよ〜
例えばインフルエンザの検査って、高熱がでて体がしんどい人が病院に行って検査するよね
現実的に言えば検査する3人に1人ぐらいしか感染してないんだよね
この問題文の「1万分の1で感染している」ところを「3分の1で」にかえたら、納得いく結果になるんじゃない？
なんか数学だけ特化してもこういう説明ができない人って結局は無能なんだよね〜笑
317.
318. 368. 名無しカオス
319. 2019年01月20日 00:51
320. ※367
検査される人は「高熱が出て体がしんどい人が病院に行って検査する」という前提は無い。
サラリーマンなら必ずやる定期健診の類と考えれば自然なのではないか？
自分の（間違った）尺度だけで物事を判断する方が無能だということを自覚したほうが良い
321.
322. 369. 名無しカオス
323. 2019年01月20日 00:54
324. ※361
もし仮に前提条件なしで「2人の子供が両方とも男である確率を求めよ」
って問題だったらどう考える？
「生まれ順を考慮する必要はないから、男男・男女・女女の3通り
よって両方とも男である確率は1/3」
って答えは正しいと思う？
325.
326. 370. 名無しカオス
327. 2019年01月20日 00:58
328. ※367
追記
それだと問題文の前提がめちゃくちゃになって、感染率と精度（この問題文の単語をそのまま引用）が同等となり、問題が破綻する。
その国語力でよく生きていられるよな
よく他人と意思の疎通が出来ないって思わない？
329.
330. 371. 名無しカオス
331. 2019年01月20日 01:01
332. ※369
わけわかんねぇのはてめぇだ
高校で習うCとPすら忘れたのか？
333.
334. 372. 名無しカオス
335. 2019年01月20日 01:54
336. ※371
だからどこがわからない？
「生まれ順を考慮する必要はないから、男男・男女・女女の3通り
よって両方とも男である確率は1/3」
これは明らかにおかしいよね？
どこが間違ってると思う？
337.
338. 373. 名無しカオス
339. 2019年01月20日 02:01
340. 1問目から精度の定義がおかしい
感度と特異度という別の問題を制度とごっちゃにして述べてる説明不足でしかない
341.
342. 374. 名無しカオス
343. 2019年01月20日 02:10
344. ※369
>>もし仮に前提条件なしで「2人の子供が両方とも男である確率を求めよ」
子供a､bとして
aが男の確率は1/2
bが男の確率も1/2
だからaかつbが男の確率は1/4、かな？
組み合わせは男男、男女、女女だけど確率は等しくないよね
もちろん生まれ順は考慮してない
あ、俺は※371じゃないからね
345.
346. 375. 名無しカオス
347. 2019年01月20日 02:31
348. 87の問題は問題文が不完全ですね
「貴方には、２人の子供がいるそうですが、その内少なくとも１人は女の子がいますか」と聞いて、「そうです」と答えた人の割合??
と問題文に書かないと不完全
なぜなら、そういう聞き方をしないと、「貴方には、２人の子供がいるそうですが、その内ランダムに１人の性別を教えてください」という聞き方をすると、男１人女１人の親は、２分の１の確率で「うちには少なくとも１人男の子がいます」と返答し、そういう親は除外されることになるからです
問題文は正しく書きましょう
349.
350. 376. 名無しカオス
351. 2019年01月20日 02:48
352. 面白かった
確率に天才はいないと言うけどこういった問題を作れるのは才能だと思う
定義が曖昧なところはあるけど解説で理解出来たからそこらへんの問題を詳しく書いてほしい
353.
354. 377. 名無しカオス
355. 2019年01月20日 02:50
356. ※374
>組み合わせは男男、男女、女女だけど確率は等しくないよね
そう、生まれ順を考慮しないと確率が等しくなくなる
生まれ順を考慮しない場合の確率は、
（男男の確率）=1/4 （男女の確率）=1/2 （女女）の確率=1/4
になるよね？
なぜなら生まれ順を考慮しない、というのは
単に生まれ順を考慮した場合を一緒にしただけなんだから
これを踏まえれば「2人の子供のうち少なくとも1人が女であるとき、もう1人が男である確率を求めよ」
という問題の場合は、生まれ順を考慮しないと
（男女の確率）=2/3 （女女の確率）=1/3
になるよね、ってこと
357.
358. 378. 名無しカオス
359. 2019年01月20日 02:58
360. 40人いるクラスで自分と同じ誕生日の人が他に2人いた
361.
362. 379. 名無しカオス
363. 2019年01月20日 03:06
364. ※377
ん？生まれ順を考慮しなくても確率は等しくならないよ？
a男b男1/4
a男b女1/4
a女b男1/4
a女b女1/4
よって
男男1/4
男女2/4
女女1/4
これのどこに生まれ順が考慮されてるの？考慮してるのは個々の性別とその確率。
スレの問題もそうだけど生まれ順なんてそもそも考慮する理由がない、兄弟姉妹で分けなきゃいけない前提も含まれてないからね。
個々の性別と確率を考慮するのは「性別は男と女の２通り、確率はそれぞれ1/2」という暗黙の前提があるから。というかコレがないと計算できない。
365.
366. 380. 名無しカオス
367. 2019年01月20日 04:03
368. この>>1は文章力のない理系ってことはわかった
369.
370. 381. 【問題】
371. 2019年01月20日 05:29
372. 新規採用を５名募集してる企業があった
その企業の従業員数は100名で男女比はちょうど3:7で女性のほうが多かった
あなたが応募したときの応募者の男女比が１：１だとして
あなたが採用される可能性は？
373.
374. 382. 名無しカオス
375. 2019年01月20日 07:20
376.
「くじ屋」が４本のくじを売っていて、そのくじは４本中２本が当たりである。
そこへＡ君がやってきてくじを引いたがはずれだった。
次にＢ君がやってきた。「くじ屋」はＢ君に４本中２本が当たりで既に１本が引かれたことは説明したが、その引かれたくじが、当たりだったのか、はずれだったのかは言わなかった。
従って、Ｂ君からすれば自分がくじを引いて当たる確率は１／２だ。しかし「くじ屋」はＡ君がはずれたことを知っているから、今度引く人が当たる確率が２／３であるのがわっている。
そうすると、Ｂ君は「自分でくじを引くより『くじ屋』にくじを引いてもらった方が得だ」ということになるが、そのようなことはあるだろうか？
377.
378. 383. 名無しカオス
379. 2019年01月20日 07:43
380. 精度99%って分かりにくいよね。
100回に1回誤検出する検査機なら納得しやすいと思う。
それなら1万分の1の陽性って言われても、それが誤検出(本当は陰性)の確率の方が高いのは感覚的にわかりやすいかなと。だって100回に1回は間違う機械だし。
でも精度99%って言われたら普通、検出結果が99%正しいことを指すと思うよね。
100回検査して1回間違う機械と、1回の検査結果の正答率が99%の機械のどちらも精度99%として一緒に扱っていいのか。学のない僕にはわからないけど。
381.
382. 384. 名無しカオス
383. 2019年01月20日 09:09
384. ※379
aとbに識別してるから「生まれ順を定義」している状態と同じになってますよ。
それぞれ識別しない場合のパターンは男男、男女、女女になり1/3になります。
2C3の計算。
因みに本スレのはA且つBの条件を提示していないからAの結果はBの結果に影響を及ぼさない。つまりBの結果は独立した結果であるから1/2。
385.
386. 385. 名無しカオス
387. 2019年01月20日 10:29
388. ※383
いや、特定されてるウィルスの検査で精度が何パーセントだろうが陰性を陽性と間違うことなんてあり得ないんだよ
389.
390. 386. 名無しカオス
391. 2019年01月20日 10:33
392. 懐かしいスレだ〜
京大のやつ瞬殺できた！
393.
394. 387. 名無しカオス
395. 2019年01月20日 10:52
396. わたすには問題文が読みにくかった
397.
398. 388. 377
399. 2019年01月20日 11:37
40
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