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本日の講義 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
乱数とは ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
「無秩序さ」の定式化 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],( x   を出力する 最小のプログラム のサイズ)
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乱数の存在確率 ,[object Object],[object Object],[object Object],⇒  ほとんどすべての系列は圧縮不能(乱数である) ことを導ける 1 n –2 n –1 n サイズ n 未満のプログラムはすべて,長さ  n   の系列を出力 n+ α 長さ  n  未満の系列は,サイズ  n 以上のプログラムでしか作れない
乱数の計算可能性 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
擬似乱数 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
統計的検定 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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確率密度関数について ,[object Object],[object Object],[object Object],= x y ここの面積 x  ->  最小値, y  ->  最大値とすると,面積=1
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x 2 値の計算例 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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x 2 値の評価 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],自由度  2 自由度  4 自由度  6 x 2 O
x 2 値の比較 ,[object Object],[object Object],[object Object],理想系列では, x 2  値が  0  になる確率はきわめて小さい 観測系列の  x 2   値が  0 ⇒  理想系列では考えにくい振る舞い x 2  値の大小だけでなく,理想的な x 2 分布と比較することが重要 x 2 O 自由度  5
x 2 値検定の実施例 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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