カイジのEカードの勝率を計算する
図書館でNewton別冊”確率に強くなる―「偶然」にひそむ数学法則”(2010年発行なのでちょっと古い)を読んでたら面白いコラムがあった. 選択制じゃんけん.つまりEカードの勝率である.
詳細な解説は本に任せて,一部誤植を見つけたので自分でも計算してみる.
- カイジのEカードの勝率を計算する
- Eカードのルール
- 各出し方の勝ち負け表
- 勝率や期待値を計算してみる
- 勝率
- 期待値
- 参考リンク
以前,3変数(X,Y,Z)の場合の偏相関係数の式を導出した.
今回は3変数以上の多変数の場合の偏相関係数行列を求めてみる. ただscipy.stats, pandas, statsmodels,scikit-learnなどで関数がないようなので, 実装して計算してみる.
Rではcor2pcor
という相関係数行列を偏相関係数行列に変換してくれる関数があるぽいので,
これに近いものを実装してみる.
偏相関係数と似たL1ノルムを利用したスパースな精度行列なるものであればscikit-learnのほうにGraphicalLassoが実装されている.
GraphicalLassoの使用例:
前回はLFSRとGFSRのメモであった.
今回はそれを発展させたTwisted GSRとMersenne Twisteについてのメモ.
かんたんな発展の流れとしては
前回はざっくりM系列法のメモだったが,今回はM系列を利用している線形フィードバックシフトレジスタLFSRと一般フィードバックシフトレジスタGFSRのメモ.
かんたんな流れとしては