臨床統計もおもしろいですよ、その2

　
　内科認定医受験の最低限の知識、
　製薬会社の示してくる臨床データ、
　論文の考察、
　論文を書くときの正当性、
　というのが、臨床統計の今までの目的の大きい部分でしたが、
　
　AI=機械学習の基本も、結局は統計学と確率に支配されます。
　そういう雑多な話をするスレです。
　
※前スレ
臨床統計もおもしろいですよ、その１
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/

dec2n n = concat . (map show) . reverse . sub
where sub 0 = []
sub num = mod num n : sub (div num n)
main = do
let n=7
let num=10^68 - 7
putStrLn $ dec2n n num


231610455425461524013603062230536506126223530530201410405365413161511216632624602

dec2nw <- function(num, N, digit = 4){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
n=dec2nw(10**16-7,36)
n
cat(c(0:9,letters[1:26])[n+1])

人格障害者の精神科医　古根高
http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1497760609/

最悪の精神科医　古根高
http://potato.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1439931587/
過去ログだがブラウザで読める

病的な虚言癖と妄想癖の精神科医　古根高の病名を診断するスレ
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1529634250/

def binomial(n,r):
from math import factorial as f
return f(n)//f(r)//f(n-r) if r>=0 and n-r>=0 else 0

def nloc(m,n,k,l):
q,r = divmod(n*k+l,m)
return (n-q)*(m-k)+q-1-l + ((k-r) if r > k else 0)

def nwin(m,n,c):
return sum(binomial(nloc(m,n,k,l),c-1) for k in range(m) for l in range(n) if k*(n-1)<l*(m-1))


nloc = function(m,n,k,l){
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + max(k-r,0)
}

nwin = function(m,n,k){
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1<l*(m-1))

nloc = function(m,n,k,l){
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + ifelse(r>k,k-r,0)
}


nwin = function(m,n,c){
re=NULL
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1)<l*(m-1)){
re=append(re,choose(nloc(m,n,k,l),c-1))
}
}
}
sum(re)
}

nwin(3,4,2)
nwin(5,6,15)

pythonからRを経てHaskellに移植の予定。

>>7
import System.Environment
import Data.List
import Data.List.Split

choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]

nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0

nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]

mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]

draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin n m c

main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)

import System.Environment

choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]

nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0

nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin n m c

main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)

こういうのも瞬時に計算してくれた、１０×２０部屋に宝箱１００個

>takara 10 20 100
p1st = 15057759425309840160151925452579572328997602171271937639470,
q1st = 15057796557877993527038542474310161591275806044157319150135,
draw = 60432921540347294111327092128863840691952977587098698541050

不定長整数が扱えるHaskellならではだな。
Rの
> mpfr(nwin(10,20,100),100)
1 'mpfr' number of precision 100 bits
[1] 15057796557878080240302485923118087468235549676781988478976は誤答とわかる

>>9
drawにm nが入れ替わるバグが入ってたのを数学板で指摘されたので修正版

import System.Environment

choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]

nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0

nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin m n c

main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)


１０×２０部屋に宝箱１００個の計算も修正

p1st = 15057759425309840160151925452579572328997602171271937639470
q1st = 15057796557877993527038542474310161591275806044157319150135
draw = 60432958672915447478213709150594429954231181459984080051715

import System.Environment

choose (n,r) = product[1..n] `div` product[1..n-r] `div` product[1..r]

nloc m n k l = do
let q = div (n*k+l) m
r = mod (n*k+l) m
in (n-q)*(m-k) + q-1-l + if r>k then k-r else 0

nwin m n c = sum[choose ((nloc m n k l), c-1) | k<-[0..m-1], l<-[0..n-1], k*(n-1) < l*(m-1)]
mwin m n c = sum[choose ((nloc n m k l), c-1) | k<-[0..n-1], l<-[0..m-1], k*(m-1) < l*(n-1)]
draw m n c = choose(m*n,c) - nwin m n c - mwin m n c

takara m n k = do
putStrLn $ "短軸p1st = " ++ show(mwin m n k)
putStrLn $ "長軸q1st = " ++ show(nwin m n k)
putStrLn $ "同等draw = " ++ show(draw m n k)

main = do
argList <- getArgs -- m : 縦マス(短軸） n : 横マス(長軸) k : 宝の数
let m = read (argList !! 0)
n = read (argList !! 1)
k = read (argList !! 2)
putStrLn $ "p1st = " ++ show(mwin m n k) ++ ", q1st = " ++ show(nwin m n k) ++ ", draw = " ++ show(draw m n k)

nloc = function(m,n,k,l){
q=(n*k+l)%/%m
r=(n*k+l)%%m
(n-q)*(m-k)+q-1-l + ifelse(r>k,k-r,0)
}


nwin = function(m,n,c){ # m < n, log axis search wins
re=NULL
for(k in 0:(m-1)){
for(l in 0:(n-1)){
if(k*(n-1)<l*(m-1)){
re=append(re,choose(nloc(m,n,k,l),c-1))
}
}
}
sum(re)
}

longer <- function(m,k){
n=m+1
if(nwin(m,n,k) > nwin(n,m,k)) return(TRUE)
if(nwin(m,n,k) < nwin(n,m,k)) return(FALSE)
if(nwin(m,n,k) == nwin(n,m,k)) return(NULL)
}

pq1 <- function(m){
n=m+1
k=1
di=nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k)
while(di<=0){
di=nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k)
k=k+1
}
return(k-1)
}

pq <- function(m,Print=FALSE){ # > 0 long axis search wins
n=m+1
x=1:(m*n)
f = function(k) (nwin(m,n,k) - nwin(n,m,k))/choose(m*n,k)
y=sapply(x,f)
if(Print==TRUE){
plot(x,y,pch=19,bty='l',xlab='宝の数', ylab='確率差(長軸-短軸)')
abline(h=0,lty=3)
# print(y,quote=F)
}
z=which(y>0)
c(min(z),max(z))
}
pq(5,P=T)
(nw=cbind(0,sapply(2:20,pq)))
plot(1:20,(2:21)*(1:20),type='n',bty='l',xlab='m(短軸)',ylab='宝の数')
lines(1:20,(2:21)*(1:20),type='h',col='gray',lwd=2)
segments(1:20,nw[1,],1:20,nw[2,],lwd=4)

韓国「強制徴用は22万人で被害者が死亡しても遺族が訴訟可能」　元徴用工4人に損害賠償支払い判決
https://fate.5ch.net/test/read.cgi/seijinewsplus/1540976520/

先に１個めの宝を見つけるには短軸探索と長軸探索とどちらが有利かは宝の数によって変わるのでグラフにしてみた。
縦５横６のとき宝の数を１から３０まで増やして長軸探索が先にみつける確率と短軸探索がさきにみつける確率の差を描いてみた。
http://i.imgur.com/7qGjOJX.png
縦５横６のときだと宝の数は９から２１のときが長軸探索が有利となった。
短軸有利→長軸有利→同等となるようで、再逆転はないもよう。
縦ｍ横ｍ＋１として長軸探索が有利になる宝の数の上限と下限を算出してみた。

[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20]
[1,] 0 2 2 6 9 13 17 23 29 36 43 52 61 71 82 93 105 118 132 147
[2,] 0 3 7 13 21 31 43 57 73 88 105 118 135 152 166 185 202 220 242 253

グラフにしてみた。
http://i.imgur.com/PiL9xyH.png

各人にとってのi 番目をどちらが先にみつけるかを計算してみた。

４×５マスに宝が５個あるとき

> treasures(4,5,5)
p1st q1st even
[1,] 1948 9680 3876
[2,] 5488 10016 0
[3,] 7752 7752 0
[4,] 10016 5488 0
[5,] 9680 1948 3876

１個め２個めは短軸方向探索のQが、４個め５個めは長軸方向探索のPが、先にみつける宝の配置の組み合わせが多い。３個めは同じ。

全体としてはイーブンだが、

勝者は１個めを先にみつけた方にするか、全部を先にみつけた方にするかで結果が変わる。

Rのコードはここに置いたので数値を変えて実行可能。

http://tpcg.io/Ph7TUQ

こういう解き方していると馬鹿になるなぁ、と
思いつつ便利なので使ってる。
Wolframで方程式を解かせて計算式をスクリプトに組み込むとかやってるな。結果は具体例でシミュレーションして確認。

a,b,cは自然数とする。
このとき、以下の不等式を満たす(a,b,c)が存在するような自然数Nの最大値を求めよ。
N≦a^2+b^2+c^2≦2018

>>311
Nの最大値は２０１８

顰蹙のプログラム解

Prelude> [(a,b,c)|a<-[1..45],b<-[a..45],c<-[b..45], a^2+b^2+c^2==2018]
[(1,9,44),(3,28,35),(5,12,43),(8,27,35),(9,16,41),(19,19,36),(20,23,33)]

ａのｂ乗×ｃのｄ乗＝ａｂｃｄ(ａｂｃｄ は４桁の整数)
ａｂｃｄに当てはまる数字は？

[(a,b,c,d)|a<-[0..9],b<-[0..9],c<-[0..9],d<-[0..9],a^b*c^d==1000*a+100*b+10*c+d]

広島県の福山友愛病院で、
患者の病状と関係ない薬を大量に投与した。
しかも、意図的にです！



国は違うがドイツの場合
↓
裁判所で開かれた公判で、患者１００人を殺害した罪を認めた。これでこの事件は、同国で戦後最悪級の連続殺人事件となった。
起訴されたのは、ドイツ北部デルメンホルストとオルデンブルクの病院で看護師をしていたニルス・ヘーゲル受刑者（４１）。
当時勤務していたドイツ北部の２つの病院で２０００〜２００５年にかけ、３４〜９６歳の患者を殺害したことを認めた。

同受刑者は自分の蘇生措置の腕を同僚に見せびらかす目的や、退屈しのぎの目的で、

↓↓↓↓↓
患者に処方されていない薬を投与していたとされる。
↑↑↑↑↑


ドイツの場合。まあ日本は日本だが・・・
大口の病院は看護士の単独犯だったわけで捕まったが・・・


福山友愛病院は・・・・・

https://youtu.be/BnHYCZqyZKY

安倍総理も使っていて警察も使える医療大麻オイル
国連で今月解禁勧告が出されるという
解禁されれば憲法第98条によって大麻取締法が解禁され、店頭への商品陳列、広告表示等、医薬品としての処方ができるようになります
https://plaza.rakuten.co.jp/denkyupikaso/diary/201806090001/

医療法人潤和会を麻薬取締法違反の罪で略式起訴
https://seiyakuonlinenews.com/news/42856/

広島県の福山友愛病院で、
患者の病状と関係ない薬を大量に投与した。
しかも、意図的にです！


国は違うがドイツの場合
↓
裁判所で開かれた公判で、患者１００人を殺害した罪を認めた。これでこの事件は、同国で戦後最悪級の連続殺人事件となった。
起訴されたのは、ドイツ北部デルメンホルストとオルデンブルクの病院で看護師をしていたニルス・ヘーゲル受刑者（４１）。
当時勤務していたドイツ北部の２つの病院で２０００〜２００５年にかけ、３４〜９６歳の患者を殺害したことを認めた。

同受刑者は自分の蘇生措置の腕を同僚に見せびらかす目的や、退屈しのぎの目的で、

↓↓↓↓↓
患者に処方されていない薬を投与していたとされる。
↑↑↑↑↑


ドイツの場合。まあ日本は日本だが・・・
大口の病院は看護士の単独犯だったわけで捕まったが・・・


福山友愛病院は・・・・・

https://youtu.be/BnHYCZqyZKY

大麻取締法 22条の3に大麻を所持使用できるって書いてある

http://www.mmjp.or.jp/yokojyuu/low/low/low_041.html

こりゃ解禁しなきゃな！

国試浪人の事務員は裏口バカだから
レスするだけ無駄である

>>24
算数問題の正解でも書いてればド底辺頭脳でも算数くらいできるんだなと見直したかもしれないのにねぇ。を

ジョーカーを含む５３枚のトランプをシャッフルした後に順にめくっていってジョーカーがでたら終了とする。
ジョーカーがでるまでにめくったカードの数の総和の期待値はいくらか？

計算上の数理理論値は３６４になったのだが、確信がもてないので１０万回のシミュレーションをやってみた。

シミュレーション
> summary(re)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
328.0 354.5 363.0 363.1 370.7 409.5

多分、あっていると思う。

数学板に投稿してみるかな。

おい、ド底辺。３６４になる計算式を書いてみ！

図形の問題って５ｃｈ（２Ch）じゃあ、投稿しにくいんだよなぁ。

こんなのも投稿したけど、かなり面倒なので誰も検証もしないし、反証もしないよな。

https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1532824890/90

そういう事情からか、確率や整数の問題はレスがつきやすいね。　まぁ、問題が理解できないとかはないからね

ところが医師板では統計・確率どころか算数ネタにもほとんどレスがこない。

ド底辺シリツの馬鹿だらけってことかなぁ？

>>24
レスできるような基礎学力すらないのがシリツ医大卒だといっているだよ。

ジョーカーを含む５３枚のトランプをシャッフルした後に順にめくっていってジョーカーがでたら終了とする。
ジョーカーがでるまでにめくったカードの数の総和の期待値はいくらか？

の計算式書いてみ！

臨床統計の問題です

掲示板の１日のレス数の多さは
ネット依存症の重症度の指標となります

この指標を元に医師板の主だった依存症患者を
１日のレス数を数えてピックアップしましょう

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

>>28
数値を書いたまともな問題も作れないの？

これ答えてみ！

専門医も開業医からも答がでてないから、頭のいいのを示すチャンスだぞ。

Take it or leave it !!


東京医大、本来合格者入学許可へ　今年の受験生５０人
2018年10月25日 02時06分
　東京医科大＝８月、東京都新宿区
　東京医科大が今年の入試で本来合格ラインを上回っていたのに、不正の影響で不合格となった受験生５０人に対し、来年４月の入学を認める方針を固めたことが２４日、関係者への取材で分かった。
昨年の本来合格者１９人については、難しいとの意見が出ているもようだ。東京医大は５０人のうち入学希望が多数に上った場合は、来年の一般入試の募集人員減も検討。
https://www.nishinippon.co.jp/sp/nnp/national/article/460101/
https://www.tokyo-med.ac.jp/med/enrollment.htmlによると
学年 第1学年 第2学年
在学者数 133 113

昨年入学者の留年者や退学者が０として、
大学が公式認定した裏口入学者が少なくとも今年は１３３人中５０人、昨年が１１３人中１９人ということになる。
裏口入学率の期待値、最頻値、およびその９５％信頼区間を求めよ。

>>29

俺が訳した普及の名投稿の英訳じゃん。

推敲歓迎！！

>>29

俺が訳した不朽の名投稿の英訳じゃん。

推敲歓迎！！

臨床統計の問題です

掲示板の１日のレス数の多さは
ネット依存症の重症度の指標となります

この指標を元に医師板の主だった依存症患者を
１日のレス数を数えてピックアップしましょう

>>33
頭の悪そうな投稿だなぁ。
これでも計算してみ！


ド底辺シリツ医大受験生の親に裏口コンサルタントが訪れて裏金額に２つの決め方を提示した。

A:　定額で２０００万円
B:　サイコロを１の目がでるまでふったときの出た目を合計した値　×　１００万円、 例　２,１と続けば３００万、６，５，１なら１２００万円

問題（１）　AとBではどちらが有利か？
問題（２）　Bを選択した場合５０００万円以上必要になる確率はくらか？


Bで裏金が1億円以上になる確率を計算すると（不定長さ整数が扱えるHaskellは便利だね）

2060507550845146798433160823128452341/202070319366191015160784900114134073344

になったが、これであっているか検算してくれ。

ここの国では硬貨は7種類流通しています
この7種類の硬貨を使って1円〜70円の70通りの支払いができます
ただし一度に使用できる硬貨は3枚以下(同じ硬貨複数使いは可)です
7種類の硬貨はそれぞれ何円だったのでしょうか？

>>35
Rでのブルートフォース解
is.1_70 <- function(x){
total=NULL
for(i in x){
for(j in x){
for(k in x){
ijk=i+j+k
if(!(ijk %in% total)) total=append(total,ijk)
}
}
}
all(1:70 %in% total)
}
（続く）

>>36
M=69
for(a in 0:M){
for(b in a:M){
for(c in b:M){
for(d in c:M){
for(e in d:M){
for(f in e:M){
for(g in f:M){
for(h in g:M){
y=c(a,b,c,d,e,f,g,h)
if(is.1_70(y)) print(y)
}
}
}
}
}
}
}
}

import Data.List
m = 69
sub x = do
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
print $ [(b,c,d,e,f,g,h)| b<-[0..m],c<-[b..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,b,c,d,e,f,g]]

>>38
import Data.List
m = 69
sub x = do -- ans=[1,4,5,15,18,27,34]
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
print $ [(1,4,5,e,f,g,h)| e<-[0..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,4,5,e,f,g,h]] -- 動作確認用
print $ [(b,c,d,e,f,g,h)| b<-[0..m],c<-[b..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,b,c,d,e,f,g,h]]

>>40
文字化けを修正

import Data.List

firstUnavailable x = let y = 0:x in head $([1..71] \\)$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]
next x = [n:x|n<-[head x+1..firstUnavailable x]]
xss = iterate (\xs->concat [next x|x<-xs]) [[1]]
isGood x = let y = 0:x in (==70)$length $intersect [1..70]$nub$sort$[a+b+c|a<-y,b<-y,c<-y]

main = do
print [x|x<-(xss !! 6),isGood x]

>>39
-- b=1は自明なので無駄な検索を削除

import Data.List
m = 69
sub x = do -- ans=[1,4,5,15,18,27,34]
let ijk = filter (<=70).nub $ sort [i+j+k| i<-x,j<-x,k<-x]
all (\y -> elem y ijk ) [0..70]
main = do
-- print $ [(1,4,5,e,f,g,h)| e<-[0..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,4,5,e,f,g,h]] -- 動作確認用
print $ [(1,c,d,e,f,g,h)| c<-[1..m],d<-[c..m],e<-[d..m],f<-[e..m],g<-[f..m],h<-[g..m],sub [0,1,c,d,e,f,g,h]]

seqN <- function(N=100,K=5){
a=numeric(N)
for(i in 1:K) a[i]=2^(i-1)
for(i in K:(N-1)){
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=a[i+1]+a[i-j] # recursion formula
}
}

P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]/2^i # P0(n)=a(n)/2^n
P0

MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,1]=P0
head(MP);tail(MP)
MP[1,2]=1/2
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0

for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=1/2*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=1/2*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)

ret[N]
}
seqN(100,5)
seqN(1000,10)

## p : probability of head at coin flip
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q

for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}

P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n

MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
head(MP);tail(MP)
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0

for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)

ret[N]
}

>>44
# 検算用のシミュレーションスクリプト

seqn<-function(n=10,N=1000,p=0.5){ #　N回のうちn回以上続けて表がでるか？
rn=rbinom(N,1,p) # N個の0 or 1を発生させる
count=0 # 1連続カウンター
for(i in 1:N){
if(rn[i] & count<n){ # rn[i]が1でn個続かなければ
count=count+1
}
else{
if(count==n) {return(TRUE)} # n個の1が見つかればTRUEを返して終了
else{
count=0
}
}
}
return(count==n)
}

mean(replicate(10^4,seqn(10,1000,p=0.5)))

事務員さん

いくらド底辺シリツ医大卒の裏口バカでも
これくらいは計算できるだろ？

ド底辺シリツ医大の裏口入学調査委員会が
裏口入学は高々10%と報告したとする。

その結果の検証に100人を調査したら4人続けて裏口入学生であった、という。
この検証から裏口入学率が10%であるか否かを有意水準5%で検定せよ。

>>44
seqNp(100,4,1/10)
fm = function(m=5){
f100_m = function(p) seqNp(100,m,p)
pp=seq(0,1,len=100)
plot(pp,sapply(pp,f100_m),type='l',lwd=2)
abline(h=0.05,lty=3)
(p005=uniroot(function(x,u0=0.05) f100_m(x)-u0,c(0.001,1))$root)
}

トランプのA〜10の10枚とジョーカー1枚の
合計11枚が机の上に裏向きに置いてある。
ランダムに1枚ずつ引いていった場合の、得られた数字の総和の期待値を求めよ。
ただし、ジョーカーを引いた時点で終了するものとし、
Aは数字扱いではなく、最終的に得られた数字の総和が２倍になるものとする。

x=sample(11)
f <- function(x){
i=1
y=numeric()
while(x[i]!=11){
y[i]=x[i]
i=i+1
}
if(1 %in% y) return(2*(sum(y)-1))
else return(sum(y))
}
# simulation
re=replicate(1e6,f(sample(11)))
summary(re)
hist(re,col='lightblue',xlab='sum',main='')

# brute-force
library(gtools)
perm=permutations(11,11)
mean(apply(perm,1,f))

n=3
r=8
str=paste(as.character(1:n),collapse='')
f <- function(x) grepl(str,paste(x,collapse=""))
# Brute-Force
library(gtools)
perm=permutations(n,r,rep=T)
sum(apply(perm,1,f))

# Monte-Carlo
k=100
re=replicate(k,sum(replicate(n^r,f(sample(n,r,rep=T)))))
summary(re)

コインを１０００回投げた。連続して表がでる確率が最も高いのは何回連続するときか？

seq_dice <- function(N=100,k=5,p=1/6){
P=numeric(N)
for(n in 1:(k-1)){
P[n]=0
}
P[k]=p^k
P[k+1]=p^k+(1-p)*p^k
for(n in (k+1):(N-1)){
P[n+1] = P[n] + (1-P[n-k])* p^(k+1)
}
return(P[N])
}
seq_dice()

seq_diceJ <- function(N=100,k=5,p=1/6){ # Just k sequence
seq_dice(N,k,p)-seq_dice(N,k+1,p)
}
seq_diceJ()

#
vsdJ=Vectorize(seq_diceJ)
NN=1000
kk=1:(NN/50)
p=0.5
y=vsdJ(NN,kk,0.5)
which.max(y)
plot(kk,y,bty='l',pch=19,xlab='sequence',ylab='probability')

f = function(x){
y=paste(x,collapse='')
str="1"
if(!grepl(str,y)) return(0)
else{
while(grepl(str,y)){
str=paste0(str,"1")
}
return(nchar(str)-1)
}
}

x=sample(0:1,20,rep=T) ; x ;f(x)

>>51
# 有理数表示したかったのでPythonに移植

from fractions import Fraction

def seq_dice(N,k,p):
P=list()
for n in range(k-1):
P.append(0)
P.append(p**k)
P.append(p**k + (1-p)*p**k)
for n in range (k,N):
P.append(P[n]+(1-P[n-k])*p**(k+1))
return(P[N])

def seq_diceJ(N,k,p):
return(seq_dice(N,k,p) - seq_dice(N,k+1,p))


def dice(N,k,p):
print("Over " + str(k))
print(Fraction(seq_dice(N,k,p)))
print(" = " + str(seq_dice(N,k,p)))
print("Just " + str(k))
print(Fraction(seq_diceJ(N,k,p)))
print(" = " + str(seq_diceJ(N,k,p)))

dice(10000,5,1/6)

# ここで実行可能
# http://tpcg.io/rMOVCB

seq_dice <- function(N=100,k=5,p=1/6){
P=numeric(N)
for(n in 1:(k-1)){
P[n]=0
}
P[k]=p^k
P[k+1]=p^k+(1-p)*p^k
for(n in (k+1):(N-1)){
P[n+1] = P[n] + (1-P[n-k])* p^(k+1)
}
return(P[N])
}
seq_dice()

seq_diceJ <- function(N=100,k=5,p=1/6){ # Just k sequence
seq_dice(N,k,p)-seq_dice(N,k+1,p)
}
seq_diceJ()

#
vsdJ=Vectorize(seq_diceJ)
NN=1e6
kk=1:30
p=0.5
y=vsdJ(NN,kk,0.5)
which.max(y) # 1e2:5 1e3:9 1e4:12 1e5:15 1e6:18
plot(kk,y,bty='l',pch=19,xlab='sequence',ylab='probability')
cbind(kk,y)
options(digits=22)
max(y)

>>53
泥タブだと普通にみえるが、Win10のPCだと　コードのインデントがなくなって左揃えされてしまうなぁ。

from fractions import Fraction

def dice126(N):
P=list()
for n in range(6):
P.append(1)
P.append(1-1/(6**6))
for n in range(7,N+1):
P.append(P[n-1]-P[n-6]/(6**6))
return(1-P[N])

def dice123456(N):
print(Fraction(dice126(N)))
print(" = " + str(dice126(N)))

dice123456(1000)

愛の妖精ぷりんてぃん

# simulation
mhs = function(x){ # maximum head sequence
y=paste(x,collapse='')
str="1"
if(!grepl(str,y)) return(0)
else{
while(grepl(str,y)){
str=paste0(str,"1")
}
return(nchar(str)-1)
}
}

(x=sample(0:1,100,rep=T)) ; mhs(x)

sim <- function(r=4,n=100,ps=c(9/10,1/10)){
mhs(sample(0:1,n,rep=T,prob=ps))>=r
}

mean(replicate(1e5,sim()))

ド底辺シリツ医大の裏口入学調査委員会が
裏口入学は高々10%と報告したとする。

その結果の検証に100人を調査したら4人続けて裏口入学生であった、という。
この検証から裏口入学率が10%であるか否かを有意水準1%で検定せよ。

グリーンねえさん

>>59
## p : probability of head at coin flip
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q

for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n

MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0

for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)

ret[N]
}
seqNp(N=100,K=4,p=0.1)

m=100
ps=[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(m^2/2-1/2)],c<-[b..2*b],a^2+b^2==c^2]
ps !! 99

[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(a^2/2-1/2)],c<-[b..floor(sqrt(a^2+b^2))],a^2+b^2==c^2]
[(a,b,c)|a<-[1..m],b<-[a..floor(m^2/2-1/2)],let c = sqrt(a^2+b^2), fromIntegral(floor(c))==c]

a^2+b^2=c^2を満たす3つの整数（a<b<c）
の組み合わせのうち（3,4,5）から数えて7番目は何になるかという問題がわかりません
答：(9,40,41)

応用問題：
a^2+b^2=c^2を満たす3つの整数（a<b<c）
の組み合わせのうち（3,4,5）から数えて100番目は何になるか 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b)

pitagoras <- function(A){
pita=NULL
for(a in 3:A){
B=floor(a^2/2-1/2)
for(b in a:B){
c=a^2+b^2
if(floor(sqrt(c)) == sqrt(c) ){
pita=rbind(pita,c(a,b,sqrt(c)))
}
}
}
colnames(pita)=letters[1:3]
return(pita)
}
pita=pitagoras(999)
saveRDS(pita,'pita999.rds')
pita[1,]
pita[7,]
pita[77,]
pita[777,]
pita[1000,]
tail(pita)

Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.

Hutanari Ti〇po

Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。

1: It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。

2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。

3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。

第一法則の英文の意図的な文法誤謬を指摘してみ！

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

Raise the hem of the white coat with a white coat appearing naked.
Put half of Voltaren in the anus
Peel the white eyes while hitting your ass with a bang bang with both hands
Shouts that "Utopia is surprisingly surprised! It is surprisingly utopian!
Raise the buttocks and fire the Voltaren rocket to the patient.

(mean(replicate(1e4,any(diff(cumsum(rbinom(100,1,0.5)),5)==5))))
[1] 0.8089
>
> (mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values=
<rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values== 1)])>=5))))
[1] 0.8117
>

(mean(replicate(1e4,any(diff(cumsum(rbinom(100,1,0.5)),5)==5))))
[1] 0.8089
>
> (mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values=
<rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[which(values==1)])>=5))))
[1] 0.8117

実行速度

system.time(mean(replicate(1e4,any(diff(cumsum(rbinom(100,1,0.5)),5)==5))))
user system elapsed
1.840 0.000 1.875
>
> system.time(mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[wh
<e(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[whi ch(values==1)])>=5))))
user system elapsed
4.440 0.000 4.631

「おﾞぉおォおん、おﾞぉおォおんにいぃひゃぁん、大漁らったのぉおお？」
「ぁあああ あぉぁあああ あぉ、大漁らったよお゛お゛お゛ぉ」 「ぁあああ あぉぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁあああ あぉぁぁ゛ぁ゛しゅごいぃのぉおおょぉぉぅぃぃっよぉおおﾞいぃぃいぃぃ！、、にゃ、にゃにが、、ハァハァにゃにが捕れたのぉおお？」
乳首を舌れやしゃしく舐めにゃがらオレは答えたのぉおお
「…鯛とか、、、ヒラメがいぃっぱいぃ捕れたよお゛お゛お゛ぉ」
セリフを聞き、オジサンはびくんびくんと身体をひきちゅらせたのぉおお
「はっ！はぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁぁ゛ぁ゛ぁあああ あぉんっ！イ、イサキは？イサキは、と、取れたのぉおお？？」
「ぁあああ あぉぁあああ あぉ。れかいぃイサキが取れたよお゛お゛お゛ぉ。今年一番のぉおお大漁ら。」
「大漁っ！！イサキぃぃ！！おﾞぉおォおんにいぃひゃぁんかっこいぃぃぃっよぉおおﾞいぃぃぃっよぉおおﾞぃぃぃいぃ　ぃくううううう！」

Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.

"Oo, ooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo!
"Aaaaaaaaaaaa, big fish caught you" "Aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa "Sho-o-no-okoi, oh yeah, oh yeah, yeah, yeah, yeah, ha haa caught up for ha ha?"
I was licking a nipple and talking lolly I answered yao
"... Sea breams ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,"
Listening to the dialogue, Ojisan pulls him body with his boyfriend
"Ha ha haaaaaaaaaaaaaaaaa, Isaki, Isaki, can you get it?"
"Aaaaaaaaaaaa ... I could have picked out a good Isaki, the biggest fishes of the year, this year."
"Big fishing !! Isaki !! Ooohoooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo! "

import numpy as np
from fractions import Fraction
# http://tpcg.io/5xvZhU

def seqNp(N = 10,K = 5,p = 0.5):
if N == K: return p**K
q = 1-p
a = [0]*(N+1)
for i in range(1,K+1):
a[i] = q/(p**(i))

for i in range(K,N):
a[i+1] = 0
for j in range(0,K):
a[i+1] = a[i+1]+a[i-j]
a[i+1] = q/p*a[i+1]

P0=[0]*(N+1)
for i in range(1,N+1):
P0[i] = a[i]*p**i
del P0[0]
MP = np.zeros([K,N])
MP[0] = P0
MP[1][0] = p
for i in range(K-3,K):
MP[i][0] = 0
for k in range(1,K):
for i in range(0,N-1):
MP[k][i+1] = p*MP[k-1][i]
re = 1-np.sum(MP,axis=0)
print(Fraction(re[N-1]))
print(re[N-1])

RからPythonへの移植がようやく終わった。

確率が分数で表示されるようになった。

配列はRは１からPythonは０から始まるのでその調整に手間取った。

http://tpcg.io/5xvZhU

"""
Pk(n) (k=0,1,2,3,4)を途中、5連続して表が出ていなくて
最後のk回は連続して表が出ている確率とする。
P0(1)=P1(1)=1/2、P2(1)=P3(1)=P4(1)=0
Pk(n+1)=1/2*P(k-1)(n)
P0(n+1)=1/2*{P0(n)+P1(n)+P2(n)+P3(n)+P4(n)}
=1/2*{P0(n)+1/2*P0(n-1)+1/4*P0(n-2)+1/8*P0(n-3)+1/16*P0(n-4)}

P0(n)=a(n)/2^nとおいて
a(n+1)/2^(n+1)=1/2^(n+1){a(n)+a(n-1)+a(n-2)+a(n-3)+a(n-4)}
a(n+1)=a(n)+a(n-1)+a(n-2)+a(n-3)+a(n-4)
"""

We hold these truths to be self-evident, that all "uraguchi" are created retards,
That they are endowed by their creator with certain unalienable traits, that among these are sloth, mythomania, and the pursuit of imbecility.

That to rectify these traits, Bottom Medical Schools (BMS) are instituted for retards, deriving their just powers from what has been referred as the arbitrary donation of the parents of the rectified,
That whenever any form of the retards becomes destructive of rectification,
it is the right of the BMS to suspend or expel them, and to impose additional tuition laying its foundation on such principles and organizing its powers in such form, as to them shall seem most likely to effect the profit of BMS .

# 全体N個中当たりS個、1個ずつ籤を引いて当たったらやめる.
# r個めが初めて当たりであったときSの信頼区間を推定するシミュレーション。

atari <- function(N,r,k=1e3){ # k: simlation times
f <- function(S,n=N){which.max(sample(c(rep(1,S),rep(0,n-S))))}
vf=Vectorize(f)
sim=replicate(k,vf(1:(N-r)))
s=which(sim==r)%%(N-r)
s[which(s==0)]=N-r
hist(s,freq=T,col='skyblue')
print(quantile(s,c(.025,.05,.50,.95,.975)))
print(HDInterval::hdi(s))
}
atari(100,3)

pdf2hdi <- function(pdf,xMIN=0,xMAX=1,cred=0.95){
nxx=1001
xx=seq(xMIN,xMAX,length=nxx)
xx=xx[-nxx]
xx=xx[-1]
xmin=xx[1]
xmax=xx[nxx-2]
AUC=integrate(pdf,xmin,xmax)$value
PDF=function(x)pdf(x)/AUC
cdf <- function(x) integrate(PDF,xmin,x)$value
ICDF <- function(x) uniroot(function(y) cdf(y)-x,c(xmin,xmax))$root
hdi=HDInterval::hdi(ICDF,credMass=cred)
print(c(hdi[1],hdi[2]),digits=5)
invisible(ICDF)
}

# N個のクジでr個めで初めてあたった時のN個内の当たり数の推測
Atari <- function(N,r){
pmf <- function(x) ifelse(x>N-r+1,0,(1-x/N)^(r-1)*x/N) # dnbinom(r-1,1,x/N) ; dgeom(r-1,x/N)
# curve((1-x/N)^(r-1)*x/N,0,N)
AUC=integrate(pmf,0,N)$value
pdf <- function(x) pmf(x)/AUC
mode=optimise(pdf,c(0,N),maximum=TRUE)$maximum
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,N)$value
cdf <- function(x) integrate(pdf,0,x)$value
median=uniroot(function(x)cdf(x)-0.5,c(0,N))$root
print(c(mode=mode,median=median,mean=mean))
pdf2hdi(pdf,0,N,cred=0.95)
}
Atari(100,3)
Atari(100,30)

Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.

次の課題はこれだな。

コインを100回投げて表が連続した最大数が10であったとき
このコインの表がでる確率の95%信頼区間はいくらか？

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

>>84
解析解は難しいけど、ニュートンラフソン法で数値解ならだせるな。

seq2pCI <- function(N,K){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
curve(vp(x),bty='l') ; abline(h=0.05,lty=3)
lwr=uniroot(function(x,u0=0.05) vp(x)-u0,c(0.01,0.7))$root
upr=uniroot(function(x,u0=0.05) vp(x)-u0,c(0.7,0.99))$root
c(lower=lwr,upper=upr)
}
seq2pCI(100,10)

> seq2pCI(100,10)
lower upper
0.5585921 0.8113441

英文コピペで荒らしているド底辺シリツ医大の裏口馬鹿には検算すらできんないだろうな。

>>86
呼び出す関数として、これが必要
seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}

ここに上げておいた。
http://tpcg.io/kuNvWl

Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.

恵方巻き

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

>>86
optimizeを使ってurirootの区間を自動設定に改善。

seq2pCI <- function(N,K,alpha=0.05){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
curve(vp(x),lwd=2,bty='l') ; abline(h=0.05,lty=3)
peak=optimize(vp,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
lwr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(0.01,peak))$root
upr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(peak,0.99))$root
c(lower=lwr,upper=upr)
}

aiueo700

最大連続数を増やしてグラフ化
seq2pCI <- function(N,K,alpha=0.05,Print=T){
vp=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
if(Print){curve(vp(x),lwd=2,bty='l',xlab='Pr[head]',ylab=paste('Pr[max',K,'-head repetition]'))
abline(h=alpha,lty=3)}
peak=optimize(vp,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
mean=integrate(function(x)x*vp(x),0,1)$value/integrate(function(x)vp(x),0,1)$value
lwr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(0.01,peak))$root
upr=uniroot(function(x,u0=alpha) vp(x)-u0,c(peak,0.99))$root
c(lower=lwr,mean=mean,mode=peak,upper=upr)
}
seq2pCI(100,4,0.05,T)


vs=Vectorize(function(K)seq2pCI(N=100,K,alpha=0.05,Print=F))
y=vs(2:23)
head(y)
plot(2:23,y['mean',],bty='l',pch=19)
points(2:23,y['mode',],bty='l')

幼稚な事務員

Look to the sky, way up on high
There in the night stars are now right.
Eons have passed: now then at last
Prison walls break, Old Ones awake!
They will return: mankind will learn
New kinds of fear when they are here.
They will reclaim all in their name;
Hopes turn to black when they come back.
Ignorant fools, mankind now rules
Where they ruled then: it's theirs again

Stars brightly burning, boiling and churning
Bode a returning season of doom

Scary scary scary scary solstice
Very very very scary solstice

Up from the sea, from underground
Down from the sky, they're all around
They will return: mankind will learn
New kinds of fear when they are here

>>435
確率密度関数が左右対象でないから、
QuontileでなくHDI(Highest Density Interval)での95％信頼区間をpdfからｃｄｆの逆関数を作って算出してみる。

# pdfからcdfの逆関数を作ってHDIを表示
pdf2hdi <- function(pdf,xMIN=0,xMAX=1,cred=0.95){
nxx=1001
xx=seq(xMIN,xMAX,length=nxx)
xx=xx[-nxx]
xx=xx[-1]
xmin=xx[1]
xmax=xx[nxx-2]
AUC=integrate(pdf,xmin,xmax)$value
PDF=function(x)pdf(x)/AUC
cdf <- function(x) integrate(PDF,xmin,x)$value
ICDF <- function(x) uniroot(function(y) cdf(y)-x,c(xmin,xmax))$root
hdi=HDInterval::hdi(ICDF,credMass=cred)
c(hdi[1],hdi[2])
}

seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q
for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n
MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0
for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)
ret[N]
}

2つのサブルーチンを定義してから、

# N試行で最大K回連続成功→成功確率ｐの期待値、最頻値と95%HDI
# max K out of N-trial to probability & CI
mKoN2pCI <- function(N=100 , K=4 , conf.level=0.95){
pmf=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
mode=optimize(pmf,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
auc=integrate(pmf,0,1)$value
pdf=function(x) pmf(x)/auc
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,1)$value
curve(pdf(x),lwd=3,bty='l',xlab='Pr[head]',ylab='density')
lu=pdf2hdi(pdf,cred=conf.level)
curve(pdf(x),lu[1],lu[2],type='h',col='lightblue',add=T)
re=c(lu[1],mean=mean,mode=mode,lu[2])
print(re,digits=4)
invisible(re)
}

> mKoN2pCI(100,4)
lower mean mode upper
0.1747676 0.3692810 0.3728936 0.5604309

> seq2pCI(100,4,0.05,T)
lower mean mode upper
0.1662099 0.3692810 0.3728936 0.5685943

当然ながら、HDIの方が信頼区間幅が小さいのがみてとれる。

とりあえず>84のプログラムは完成。

９５％クオンタイルでの算出

# N試行で最大K回連続成功→成功確率ｐの期待値、最頻値と95% Quantile
# max K out of N-trial to probability & CIq
mKoN2pCIq <- function(N=100 , K=4 , alpha=0.05){
pmf=Vectorize(function(p)seqNp(N,K,p)-seqNp(N,K+1,p))
mode=optimize(pmf,c(0,1),maximum=TRUE)$maximum
auc=integrate(pmf,0,1)$value
pdf=function(x) pmf(x)/auc
curve(pdf(x),bty='l')
mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,1)$value
cdf=function(x) MASS::area(pdf,0,x)
vcdf=Vectorize(cdf)
lwr=uniroot(function(x)vcdf(x)-alpha/2,c(0,mode))$root
upr=uniroot(function(x)vcdf(x)-(1-alpha/2),c(mode,1))$root
c(lower=lwr,mean=mean,mode=mode,upper=upr)
}


> mKoN2pCI(100,4)[c(1,4)]
lower upper
0.1747676 0.5604309
> mKoN2pCIq(100,4)[c(1,4)]
lower upper
0.1748351 0.5605172

あまり、差はないなぁ。

# pdfからcdfの逆関数を作ってhdiを表示させて逆関数を返す
# 両端での演算を回避 ∫[0,1]は∫[1/nxxx,1-1/nxx]で計算
pdf2hdi <- function(pdf,xMIN=0,xMAX=1,cred=0.95,Print=TRUE,nxx=1001){
xx=seq(xMIN,xMAX,length=nxx)
xx=xx[-nxx]
xx=xx[-1]
xmin=xx[1]
xmax=xx[nxx-2]
AUC=integrate(pdf,xmin,xmax)$value
PDF=function(x)pdf(x)/AUC
cdf <- function(x) integrate(PDF,xmin,x)$value
ICDF <- function(x) uniroot(function(y) cdf(y)-x,c(xmin,xmax))$root
hdi=HDInterval::hdi(ICDF,credMass=cred)
print(c(hdi[1],hdi[2]),digits=5)
if(Print){
par(mfrow=c(3,1))
plot(xx,sapply(xx,PDF),main='pdf',type='h',xlab='x',ylab='Density',col='lightgreen')
legend('top',bty='n',legend=paste('HDI:',round(hdi,3)))
plot(xx,sapply(xx,cdf),main='cdf',type='h',xlab='x',ylab='Probability',col='lightblue')
pp=seq(0,1,length=nxx)
pp=pp[-nxx]
pp=pp[-1]
plot(pp,sapply(pp,ICDF),type='l',xlab='p',ylab='x',main='ICDF')
par(mfrow=c(1,1))
}
invisible(ICDF)
}

確率密度関数を正弦波とか円周にしても計算できるはず。

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

ド底辺シリツ裏口調査団が100人を順次調査した。
裏口判明人数をそのまま公表はヤバすぎる結果であったため、
連続して裏口がみつかった最大数は4人であったとだけ公表した。
公表結果が正しいとして裏口入学人数の期待値、最頻値、及び95%信頼区間を述べよ。

期待値37人、最頻値37人　95%信頼区間17人〜56人

> mKoN2pCI(100,4) # one minute plz
lower mean mode upper
0.1747676 0.3692810 0.3728936 0.5604309

> (mean=integrate(function(x)x*pdf(x),0,1)$value)
[1] 0.369281
> (var=integrate(function(x)(x-mean)^2*pdf(x),0,1)$value)
[1] 0.009878284
> (sd=sqrt(var))
[1] 0.09938955

正規分布で十分近似
> c(lower=qnorm(0.025,mean,sd),upper=qnorm(0.975,mean,sd))
lower upper
0.1744810 0.5640809

与えられた数字は１００と４だけなんだよなぁ。
まあ、連続最大数という条件があるから計算できたのだが。

4と100から、平均値と標準偏差がもっと簡単に導出できれば正規分布近似計算できるのだが
まあ、プログラムが組めたから正規分布近似計算する必要はないな。

>>102
原文はこれな。

私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、慶応以外の私立医は特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８−９割は私立卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。

作 牧村みき

開脚率の期待値を計算してみた。

ゆるゆる女子大生の開脚率期待値：ｒ人目で初めて開脚
r=3
Ex.yuru <- function(r){
integrate(function(x)x*(1-x)^(r-1)*x,0,1)$value/integrate(function(x)(1-x)^(r-1)*x,0,1)$value
}
Ex.yuru(r)
2/(r+2)

がばがば女子大生の開脚率期待値：N人中ｚ人開脚
N=9
z=3
Ex.gaba <- function(N,z){
integrate(function(x) x*choose(N,z)*x^z*(1-x)^(N-z),0,1)$value/integrate(function(x)choose(N,z)*x^z*(1-x)^(N-z),0,1)$value
}
Ex.gaba(9,3)
(z+1)/(N+2)

n=60:100
pmf=choose(60-1,5-1)/choose(n,5) #Pr(max=60|n)
pdf=pmf/sum (pmf)
sum( n*pdf) #E(n)

plot(n,cumsum(pdf))
abline(h=0.95,lty=3)


plot(n,cumsum(pdf),xlim=c(75,100),ylim=c(0.75,1),type='h')
abline(h=c(0.80,0.90,0.95),lty=3)

累積質量関数をグラフにすると
http://imagizer.imageshack.com/img924/9020/nxNiAP.jpg

ＮＮＮ臨時放送

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.

東京医大、本来合格者入学許可へ　今年の受験生５０人

2018年10月25日 02時06分
　東京医科大＝８月、東京都新宿区
　東京医科大が今年の入試で本来合格ラインを上回っていたのに、不正の影響で不合格となった受験生５０人に対し、来年４月の入学を認める方針を固めたことが２４日、関係者への取材で分かった。
昨年の本来合格者１９人については、難しいとの意見が出ているもようだ。東京医大は５０人のうち入学希望が多数に上った場合は、来年の一般入試の募集人員減も検討。

https://www.nishinippon.co.jp/sp/nnp/national/article/460101/

https://www.tokyo-med.ac.jp/med/enrollment.htmlによると

学年 第1学年 第2学年

在学者数 133 113

昨年入学者の留年者や退学者が０として、

大学が公式認定した裏口入学者が少なくとも今年は１３３人中５０人、昨年が１１３人中１９人ということになる。

裏口入学率の期待値、最頻値、およびその９５％信頼区間を求めよ。

>>111
これで求めた確率分布を事前分布として
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.1822 0.2624 0.2813 0.2821 0.3013 0.4312
library(rjags)
y=c(50,19)
N=c(133,113)
Ntotal=length(y)
a=0.5
b=0.5
dataList=list(y=y,N=N,Ntotal=Ntotal,a=a,b=b)
# JAGS model
modelString ="
model{
for(i in 1:Ntotal){
y[i] ~ dbin(theta,N[i])
}
theta ~ dbeta(a,b)
}
"
writeLines(modelString,'TEMPmodel.txt')
jagsModel=jags.model('TEMPmodel.txt',data=dataList)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,var=c('theta'),n.iter=20000,na.rm=TRUE)
summary(codaSamples)
js=as.vector(as.matrix(codaSamples))
x11() ; BEST::plotPost(js,xlab="裏口確率")
x11() ; BEST::plotPost(js,showMode = TRUE,xlab="裏口確率")
この問題をやってみよう。
ド底辺シリツ裏口調査団が100人を順次調査した。
裏口判明人数をそのまま公表はヤバすぎる結果であったため、
連続して裏口がみつかった最大数は4人であったとだけ公表した。
公表結果が正しいとして裏口入学人数の期待値、最頻値、及び95%信頼区間を述べよ。

seqNp <- function(N=100,K=5,p=0.5){
if(p==0) return(0)
if(N==K) return(p^K)
q=1-p
a=numeric(N) # a(n)=P0(n)/p^n , P0(n)=a(n)*p^n
for(i in 1:K) a[i]=q/p^i # P0(i)=q

for(i in K:(N-1)){ # recursive formula
a[i+1]=0
for(j in 0:(K-1)){
a[i+1]=(a[i+1]+a[i-j])
}
a[i+1]=q/p*a[i+1]
}
P0=numeric(N)
for(i in 1:N) P0[i]=a[i]*p^i # P0(n)=a(n)*p^n

MP=matrix(rep(NA,N*K),ncol=K)
colnames(MP)=paste0('P',0:(K-1))
MP[,'P0']=P0
head(MP);tail(MP)
MP[1,'P1']=p
for(i in (K-2):K) MP[1,i]=0

for(k in 2:K){
for(i in 1:(N-1)) MP[i+1,k]=p*MP[i,k-1]
} # Pk(n+1)=p*P(k-1)(n)
ret=1-apply(MP,1,sum)

ret[N]
}
seqNpJ <- function(N,K,p) seqNp(N,K,p) - seqNp(N,K+1,p)

HDIofGrid = function( probMassVec , credMass=0.95 ) { # by Kruschke
sortedProbMass = sort( probMassVec , decreasing=TRUE )
HDIheightIdx = min( which( cumsum( sortedProbMass ) >= credMass ) )
HDIheight = sortedProbMass[ HDIheightIdx ]
HDImass = sum( probMassVec[ probMassVec >= HDIheight ] )
return( list( indices = which( probMassVec >= HDIheight ) ,
mass = HDImass , height = HDIheight ) )
}

pp=js
vsJ=Vectorize(function(p) seqNpJ(N=100,K=4,p))
y=vsJ(pp)
summary(y);quantile(y,prob=c(.025,.975))
plot(pp,y,col='navy',bty='l')
pp[which.max(y)]
max(y,na.rm=T)
HDInterval::hdi(y)
BEST::plotPost(y,xlab="裏口確率",col='pink')
BEST::plotPost(y,showMode = TRUE,xlab="裏口確率",col='pink')

>>115
> summary(y);quantile(y,prob=c(.025,.975))
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.06935 0.20684 0.24441 0.24325 0.28129 0.35319
2.5% 97.5%
0.1403402 0.3369101

> HDInterval::hdi(y)
lower upper
0.1477413 0.3422359

という結果になる。

＞大学が公式認定した裏口入学者が少なくとも今年は１３３人中５０人、昨年が１１３人中１９人ということになる
これをχ二乗検定やフィッシャーテストすると

> prop.test(c(50,19),c(133,113))$p.value
[1] 0.0005145557
> Fisher.test(c(50,19),c(133,113))$p.value
[1] 0.0003432805

で今年と去年で裏口率が有意に異なることになるのだが、裏口入学者を除籍処分しないようなシリツ医大の発表は盲信できないね。

あるタクシー会社のタクシーには１から通し番号がふられている。
タクシー会社の規模から保有タクシー台数は１００台以下とわかっている。
この会社のタクシーを５台みかけた。最大の番号が６０であった。
この会社の保有するタクシー台数の期待値を分数で答えよ

数値は同じで問題をアレンジ。

あるど底辺シリツ医大の裏口入学者には背中に１から通し番号がふられている。
一学年の定員は１００人である。
裏口入学５人の番号のうち最大の番号が６０であった。
この学年の裏口入学者数の期待値を分数で答えよ。

小数だと71.48850431950537

import math
import numpy as np
from fractions import Fraction

def choose(n, r):
return math.factorial(n) // (math.factorial(n - r) * math.factorial(r))
found_car = 5
max_number = 60
max_car = 100
n = range(max_car - max_number + 1)
pmf=[0]*len(n)
max_case = choose(max_number-1,found_car-1)
for i in n:
pmf[i] = max_case / choose(i+max_number,found_car)
pdf=[0]*len(n)
for i in n:
pdf[i] = pmf[i]/sum(pmf)
prob=[0]*len(n)
for i in n:
prob[i] = (max_number+i)*pdf[i]
result=sum(prob)

print (Fraction(result))
print (result)

Rだと
found_car = 5
max_number = 60
max_car = 100
n=max_number:max_car
pmf=choose(max_number-1,found_car-1)/choose(n,found_car) # Pr(max=60|n)
pdf=pmf/sum (pmf)
sum(n*pdf) #E(n)
で済むが　分数では算出できず

95%信頼区間も１行追加ですむ。
> n=60:100
> pmf=choose(60-1,5-1)/choose(n,5)
> sum(n*pmf)/sum (pmf)
[1] 71.4885
> n[which(cumsum(pmf/sum(pmf))>0.95)]
[1] 93 94 95 96 97 98 99 100

> n=60:100
> pmf=choose(60-1,5-1)/choose(n,5)
> sum(n*pmf)/sum (pmf)
[1] 71.4885
> min(n[which(cumsum(pmf/sum(pmf))>0.95)])
[1] 93

いあいあ　ふんぐるい　むぐるうなふ　くとぅるう　るるいえ　うがふなぐる　ふたぐん

# Pythonに移植
import math
import numpy as np
from fractions import Fraction

def choose(n, r):
return math.factorial(n) // (math.factorial(n - r) * math.factorial(r))
found_car = 5
max_number = 60
max_car = 100
n = range(max_car - max_number + 1)
pmf=[0]*len(n)
max_case = choose(max_number-1,found_car-1)
for i in n:
pmf[i] = max_case / choose(i+max_number,found_car)
pdf=[0]*len(n)
for i in n:
pdf[i] = pmf[i]/sum(pmf)
prob=[0]*len(n)
for i in n:
prob[i] = (max_number+i)*pdf[i]
result=sum(prob)

print (Fraction(result))
print (result)

cdf = np.cumsum(pdf)
print (max_number + np.min(np.where(cdf>0.95)))

5030556272103101/70368744177664
71.48850431950537
93

結果は、同じだが分数計算が他の人の結果との照合に便利

エコエコアザラク エコエコザメラク
地獄のキュエーン

算数の問題です
円周率をサンスクリット語で暗唱せよ

コインを１０００万回投げた。連続して表がでる確率が最も高いのは何回連続するときか？

最大値をとるときの確率は　
4456779119136417/18014398509481984
= 0.2474009396866937
となったがあっているか？

数字を０と１を書いて数を数えて割り算するだけ。
3010300桁の数の集計する単純作業だから、おまえにもできるだろ？

>>127
3010300桁の数はここにアップロードしてやったから早めにダウンロードして照合の桁数を間違えないようにしろよ。
9049で始まり、最後は9376で終わる数字。

http://fast-uploader.com/file/7097473535472/

いやー、昨日のセカンドはやられました。はめられました。
第一ロッター・・・・・小カタメ少なめ　第二ロッター・・・・・小カタメ
第三ロッター・・・・・小カタメ麺半分　第四ロッター(俺)・・・大

見事デスロットです。今思うと前の三人、確信犯だったと思う。
知り合い同士みたいだったし(てかよく見る奴らｗ)、第三ロッターのメガネが俺の食券見た後、前二人とひそひそ喋ってた。
『あいつ、ロット乱しにして恥かかしてやらない？ｗ』こんな会話してたんだろうな・・・
いつも大を相手にしてる俺に嫉妬してんだろうな。。陰険なやり方だよ。正々堂々と二郎で勝負しろよ。

# maximal sequential head probability at 10^8 coin flip
> y
[1] 2.2204460492503131e-16 2.2204460492503131e-16
[3] 8.8817841970012523e-16 1.5543122344752192e-15
[5] 3.5527136788005009e-15 6.8833827526759706e-15
[7] 1.4210854715202004e-14 2.8199664825478976e-14
[9] 5.6843418860808015e-14 1.1346479311669100e-13
[11] 2.2737367544323206e-13 4.5452530628153909e-13
[13] 9.0949470177292824e-13 1.8187673589409314e-12
[15] 3.6379788070917130e-12 7.2757355695785009e-12
[17] 1.4551915228366852e-11 2.9103608412128779e-11
[19] 5.8207660913467407e-11 1.1641509978232989e-10
[21] 6.6493359939245877e-06 2.5720460687386204e-03
[23] 4.8202266324911647e-02 1.7456547460031679e-01
[25] 2.4936031630254019e-01 2.1428293501123058e-01
[27] 1.4106434838399229e-01 8.1018980443629832e-02
[29] 4.3428433624081136e-02 2.2484450838189007e-02

#include <stdio.h>
#include<math.h>
#include<stdlib.h>
#define p 0.5


double flip(int N,double k){
double P[N];
int i;
for(i = 0; i < k-1; i++) {
P[i] = 0;
}
P[(int)k-1] = pow(p,k);
P[(int)k] = pow(p,k) + (1-p)*pow(p,k);
for(i = (int)k; i < N; i++){
P[i+1] = P[i] + (1-P[i-(int)k])*pow(p,(double)(k+1));
}
return P[N];
}

int main(int argc,char *argv[]){
int N = atoi(argv[1]);
double k = atof(argv[2]);
double PN =flip(N,k);
double PNJ = flip(N,k) - flip(N,k+1);
printf("Over %d heads at %d flips : %f\n", (int)k ,N ,PN);
printf("Just %d heads at %d flips : %f\n", (int)k ,N ,PNJ);
return 0;
}

gcc coin5.c -o coin5.exe -lm

C:\pleiades\workspace>gcc coin5.c -o coin5.exe -lm
gcc coin5.c -o coin5.exe -lm

C:\pleiades\workspace>coin5 100 5
coin5 100 5
Over 5 heads at 100 flips : 0.813343
Just 5 heads at 100 flips : 0.263523

C:\pleiades\workspace>coin5 1000 10
coin5 1000 10
Over 10 heads at 1000 flips : 0.385751
Just 10 heads at 1000 flips : 0.170128 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b)

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

臨床問題です
事務員のアスペ指数を計測せよ

>>136
前提が間違っているから
Zero Division Errorだね。

宿題まだか？
数を増やした次の問題が控えているぞ。
コインを１億回投げた。連続して表がでる確率が最も高いのは何回連続するときか？

その確率は
2246038053550679/9007199254740992
= 0.24936031612362342
な。

きちんと検算してから、臨床統計スレに書き込めよ。

誰からも相手にされない ド底辺事務員

>>138
数学板ではきちんとしたレスが返ってくるのよ。
こんな感じでね。
https://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1501755792/551

他人のコード読むのは勉強になるね。

この問題、俺にはプログラミング解が精いっぱい。
解析解出せる頭脳は尊敬するな。


N枚のコインを投げて表が連続する確率が最も大きい回数をｓとする。
例：N=10でｓ=2、N=15でｓ=3
(1) N=777のときのｓを述べよ。
(2)ｓ=7となるNの範囲を述べよ。

library(rjags)
y=c(10,16,34,9,10,26)
N=rep(125,6)
Ntotal=length(y)
a=1
b=1
dataList=list(y=y,N=N,Ntotal=Ntotal,a=a,b=b)
# JAGS model
modelString ="
model{
for(i in 1:Ntotal){
y[i] ~ dbin(theta,N[i])
}
theta ~ dbeta(a,b)
}
"

writeLines(modelString,'TEMPmodel.txt')
jagsModel=jags.model('TEMPmodel.txt',data=dataList)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,var=c('theta'),n.iter=20000,na.rm=TRUE)
summary(codaSamples)
js=as.vector(as.matrix(codaSamples))
BEST::plotPost(js,xlab="留年確率")
BEST::plotPost(js,showMode = TRUE,xlab="留年確率")

binom::binom.confint(sum(y),sum(N))

>>117
f <- function(Mmax,M=5,Nmax=100){
n=Mmax:Nmax
pmf=choose(Mmax-1,M-1)/choose(n,M)
pdf=pmf/sum (pmf)
mean=sum(n*pdf)
upr=n[which(cumsum(pdf)>0.95)[1]]
lwr=Mmax
c(lwr,mean,upr)
}
x=5:100
y=sapply(x,function(n) f(n)[2])
z=sapply(x,function(n) f(n)[3])
plot(x,y,pch=19)
points(x,z)
cbind(x,y,z)

f <- function(Mmax,M=5,Nmax=100){
n=Mmax:Nmax
pmf=choose(Mmax-1,M-1)/choose(n,M)
pdf=pmf/sum (pmf)
mean=sum(n*pdf)
upr=n[which(cumsum(pdf)>0.95)[1]]
lwr=Mmax
c(lwr,mean,upr)
}
x=5:100
y=sapply(x,function(n) f(n)[2])
z=sapply(x,function(n) f(n)[3])
plot(x,y,type='l',lws=2,bty='l')
segments(x,x,x,z)
#points(x,z)
cbind(x,y,z)

"マラソン大会の選手に１から順番に番号の書かれたゼッケンをつける。
用意されたゼッケンN枚以下の参加であった。
無作為に抽出したM人のゼッケン番号の最大値はMmaxであった。
参加人数推定値の期待値とその95%信頼区間を求めよ"

解析解は簡単。

decken <- function(M, Mmax, N,conf.level=0.95){
if(Mmax < M) return(0)
n=Mmax:N
pmf=choose(Mmax-1,M-1)/choose(n,M)
pdf=pmf/sum (pmf)
mean=sum(n*pdf)
upr=n[which(cumsum(pdf)>conf.level)[1]]
lwr=Mmax
c(lower=lwr,mean=mean,upper=upr)
}
decken(M=5,Mmax=60,N=100)

これを検証するシミュレーションプログラムを作れ、というのが課題。

>>146
処理速度は考えないでとりあえず、シミュレーションを作ってみた。

# simulation
M=5 ; Mmax=60 ; N=100
sub <- function(M,Mmax,N){
n=sample(Mmax:N,1) # n : 参加人数n
m.max=max(sample(n,M)) # m.max : n人からM人選んだ最大番号
if(m.max==Mmax) return(n)
}
sim <- function(){
n=sub(M,Mmax,N)
while(is.null(n)){
n=sub(M,Mmax,N) # 最大番号が一致するまで繰り返す
}
return(n)
}
runner=replicate(1e4,sim())

> runner=replicate(1e4,sim())
> summary(runner) ; hist(runner,freq=F,col="lightblue")
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
60.00 63.00 68.00 71.43 77.00 100.00
> quantile(runner,prob=c(0,0.95))
0% 95%
60 93
> cat(names(table(runner)[which.max(table(runner))]))
60
> decken(M,Mmax,N)
lower mean upper
60.0000 71.4885 93.0000
ほぼ、近似しているのでどちらも正しいか、どちらも同じ原因で間違っているかだなｗｗｗ

最大値でなく平均値が与えられたときの参加人数の推定、

"マラソン大会の選手に１から順番に番号の書かれたゼッケンをつける。
用意されたゼッケンN枚以下の参加であった。
無作為に抽出したM人のゼッケン番号の平均値はMmeanであった。
参加人数推定値の期待値とその95%信頼区間を求めよ"

とすると解析解は俺の頭では無理だな。シミュレーションの方は少し修正するだけですむ。

# simulation by round(mean)
M=5 ; Mmean=60 ; N=100
sub <- function(M,Mmean,N){
n=sample(Mmean:N,1) # n : 参加人数n
m.mean=round(mean(sample(n,M))) # m.mean : n人からM人選んだ平均値を
if(m.mean==Mmean) return(n) # roundで整数化
}
sim <- function(){
n=sub(M,Mmean,N)
while(is.null(n)){
n=sub(M,Mmean,N) # 平均値が一致するまで繰り返す
}
return(n) # 一致時の参加人数を返す
}
runner=replicate(1e4,sim())
summary(runner) ; hist(runner,freq=F,col="lightblue")
quantile(runner,prob=c(0,0.95))
cat(names(table(runner)[which.max(table(runner))])) # 最頻値

5人の平均が60なので推定参加人数は当然、増えた。
正しいかどうかよくわからんなぁ。
meanをmedianにすれば中央値での推定ができる。

> runner=replicate(1e4,sim())
> summary(runner) ; hist(runner,freq=F,col="lightblue")
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
64.00 86.00 92.00 90.72 96.00 100.00
> quantile(runner,prob=c(0,0.95))
0% 95%
64 100
> cat(names(table(runner)[which.max(table(runner))])) # 最頻値
100

Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.

このスレは事務員が日がな一日妄想を垂れ流し
見物人たちがそれを見てフルボッコにするスレである

事務員　とは？
同一者の別名として、薄汚いジジイ、国試浪人、統計野郎、自称医科歯科、がある
自称医科歯科卒、実際は九州の駅弁国立出身で、卒業後は実家の東京に帰り国試浪人となり23年間経過、家庭教師バイトなどを経て現在は事務員、とされている
本人は、勤務医でたまに開業医の手伝いと内視鏡バイト、専門医なし、と主張しているが、連日連夜の異常な書き込み数の多さからは、勤務医とは考え難く、彼の職業がたとえ何であったとしても、人としてド底辺なことは間違いがない
自ら事務員であると告白したこともある
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1531459372/108-109
が、事務員であることも疑わしい
実際はナマポかニートの可能性が高い
自分の主張に対して都合の悪い突込みが入ると、相手を私立医と決めつけて、さてはシリツだな、裏口バカ、というセリフでワンパターンに返すことが多い
国試問題を挙げて簡単だとほざいてますが、本番で通らなければお話になりません
いくらネットでわめいていても、医師国試の本番で通らなければお話になりません
大事なことなので２回言いました

>>150
ちゃんと原文の日本語もつけろよ、ド底辺医大卒にもわかるように。

Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。

1: It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。

2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。

3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。

平均値を「四捨五入」するか、しないかを指定できるようにして
平均値が60であったときのサンプルの最大値の分布を示すシミュレーション

rm(list=ls())
M=5 ; m=60 ; n=100 ; round=TRUE
sub <- function(M,m,n){
s=sample(n,M)
rm=ifelse(round,round(mean(s)),mean(s))
if(rm==m) return(max(s))
}
sim= function(){
r=sub(M,m,n)
while(is.null(r)){
r=sub(M,m,n)
}
return(r)
}
round=F
re=replicate(1e3,sim())
summary(re) ; hist(re,freq=F,col="lightblue")
quantile(re,prob=c(0,0.95))
cat(names(table(re)[which.max(table(re))]),'\n')

ド底辺シリツ医大のある学年にひとりずつ裏口入学登録証があることが判明したがその数は公表されていないとする。
ある裏口入学調査員が無作為に１０枚選んで番号を記録して元に戻した。
別の裏口入学調査員が無作為に２０枚選んで番号を記録してして元に戻した。
二人の調査官の記録した番号を照合すると３人分の番号が一致していた。
この情報からこの学年の裏口入学者数の９５％信頼区間を求めよ。

固有の番号の書かれたカードが何枚あり、
その枚数は１０００枚以下であることはわかっているが、その数を推定したい。
調査員が無作為に１０枚選んで番号を記録して元に戻した。
別の調査員が無作為に２０枚選んで番号を記録した。
二人の調査員の記録した番号を照合すると３人分の番号が一致していた。
この情報からカード枚数の期待値と９５％信頼区間を求めよ。

Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.

二郎をすすりつつ裏口事務員をさわさわと触る
「お、おにいちゃん、大漁だった？」
「ああ、大漁だったよ」
「あぁぁぁあぁすごいいいぃいぃ！、、な、なにが、、ハァハァなにが捕れたの？」
焼豚を舌でやさしく舐めながら国試浪人は答えた
「…鯛とか、、、ヒラメがいっぱい捕れたよ」
セリフを聞き、オジサンはびくんびくんと身体をひきつらせた
「はっ！はぁぁぁあんっ！イ、イサキは？イサキは、と、取れたの？？」
ド底辺事務員をしごく
「ああ。でかいイサキが取れたよ。今年一番の大漁だ。」
「大漁っ！！イサキぃぃ！！おにいちゃんかっこいいいいぃぃぃい　ぃくううううう！」

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

While touching Uryuu, touch the Uraguchi Jimuin with Sawasawa
"O, Oh, were you a big catch?"
"Oh, it was a big catch."
"Ayaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
While tenderly licking the baked pig with a tongue, the country trier replied
"... Sea breams, ..., a lot of flounder was caught"
Listening to the dialogue, Ojisan hit the body with him busts
"Ha ha ha ha! Ah, Isaki? Isaki, could you take it?"
Draw base clerk
"Oh, I got a big isaki, it is the biggest fishery of the year."
"Big fishing !! Isaki !! Great buddies are okay!"

ここは くるくるぱー アスペ 事務員が
ナゾナゾを出したり アプリ翻訳したインチキ英語で
自作自演したりするスレです

>155の計算結果は最頻値と期待値が大幅に乖離するので
計算に自信が持てずシミュレーションとの合致でようやく納得。
数学板に貼ったら２時間で期待値のHaskellでの算出値のレスが来た。それで信頼区間も確信を持って計算できた。
確率密度はこんな感じなので期待値と最頻値がずれるわけだな。
http://i.imgur.com/paJnhr9.png

>>160
>155の算出式書けばド底辺シリツ医大卒でも基礎学力があると示せるのに裏口馬鹿を実証してどうすんの？
Rのスクリプトすら読めない裏口バカなんだろ？

Uryuu fell 23 times in the national exam
It is an amateur virgin who is also failing in marriage
To the Uraguchi of the spinning parpurin
He is getting turned on
F class clerks condenced raw kid juice
The smell of the Doteihen does not decrease
NnnnnHooOoooOoooooooo

>>161
各枚数の確率を一様分布に設定してのシミュレーション。
プログラミングより結果が出るのを待つ時間の方が長いし
PCのリソースが奪われる。
泥タブで５ch閲覧や投稿で時間潰し。

Nmin=g+s-x
sub <- function(){
n=sample(Nmin:Nmax,1)
a=sample(n,g)
b=sample(n,s)
if(sum(a %in% b)==x) return(n)
}
sim <- function(){
r=sub()
while(is.null(r)) r=sub()
return(r)
}

re=replicate(1e5,sim())
summary(re) ; hist(re,freq=F,col="lightblue",main='',xlab='N')
quantile(re,prob=c(0.025,0.95,0.975))
cat(names(table(re)[which.max(table(re))]))
HDInterval::hdi(re)

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.

医師国家試験にこういうの問題を出してシリツ医大の裏口馬鹿を排除すればいいのにね。

2人が自転車に乗って走っている。その速さの比は11:8である。この2人が周囲480mの円形の池の同じ地点から同時に同方向にスタートしてまわるとき、速い人は遅い人を4分ごとに追い越す。2人の毎分の速さを求めよ

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

ド底辺事務員の今日のおかず

くいこみ戦隊ブルマちゃん

Uryuu fell 23 times in the national exam
It is an amateur virgin who is also failing in marriage
To the Uraguchi of the spinning parpurin
He is getting turned on
F class clerks condenced raw kid juice
The smell of the Doteihen does not decrease
NnnnnHooOoooOoooooooo

draft


pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95){ # unimodal
pdf=pmf/sum(pdf)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE)
cdf=cumsum(spdf)
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
idx=which(pdf>=threshold)
list(hdi=range(idx),confidence_level=sum(pdf[idx]))
}

実際こんな職員が病院にいたら大変だね

以前に病院のパソコンにスマホつないで充電したり動画を見たりしている職員がいたが

この事務員も同レベルのカスなんだろうな

　ＡＢＣ
　ＡＣＢ
　ＢＡＣ
　ＢＣＡ
＋ＣＡＢ
--------
３１２３　
Ａ，Ｂ，Ｃは？

Haskell
[(a,b,c)|a<-[1..9],b<-[1..9],c<-[1..9], (a+a+b+b+c)*100+(b+c+a+c+a)*10+(c+b+c+a+b)==3123]

C
#include <stdio.h>
int a,b,c;
int main() {
for(a=1;a<10;a++){
for(b=1;b<10;b++){
for(c=1;c<10;c++){
if((A+A+B+B+C)*100+(B+C+A+C+A)*10+(C+B+C+A+B)==3123){
printf("%d %d %d\n",a,b,c);
}
}
}
}
return 0;
}

Python
n = range(1,10)
for A in n:
for B in n:
for C in n:
if (A+A+B+B+C)*100+(B+C+A+C+A)*10+(C+B+C+A+B)==3123:
print( [A,B,C] )
R
n=1:9
N=c(100,10,1)
for(A in n){
for(B in n){
for(C in n){
if (sum((c(A,B,C)+c(A,C,B)+c(B,A,C)+c(B,C,A)+c(C,A,B))*N) == 3123)
print(c(A,B,C))
}
}
}

>>172
残念ながら、事務員じゃないのね。
こういうの書いているの俺な。

内視鏡検査について Part.2 [無断転載禁止](c)2ch.net
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1499746033/875

875 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2018/11/14(水) 20:29:50.55 ID:lTkyjX2F
>>874
俺は肝弯より脾損傷の方がやだね。
開腹手術での受動時の経験と透視でのファイバーの動きを見る機会があるとこんなに可動性あったっけとか思う。
幸い脾損傷の経験はないけど、検査後に左肩への放散痛があったら疑わなくてはと思っている。

手技の議論だけじゃなくて、こういう計算もできる。
せっかく、一般解がだせるようにプログラムまで組んだやったんだがなぁ。


【現役医師】専門医資格取得について、どうお考えですか？　第２章
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1539580796/69

69 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2018/10/23(火) 07:30:15.27 ID:RnIgsz+6
前スレで誰も正解出せなかった、
door to balloon timeが短縮するのに必要な計算問題を
解ける専門医いる？
（数値を変えても計算できるプログラムは前スレ参照、
プログラムを読めた専門医はいなかったらしくそれへのレスなし）

診療所から病院に患者を救急搬送する。
病院から医師搭乗の救急車が診療所に向かっており１０時到着予定と連絡が入った。
患者の病態が悪化したら、診療所の普通車で病院に向かい救急車と出会ったら
救急車に患者を移して搬送し病院到着を急ぐという計画を立てた。
普通車から救急車への患者の乗り換えで１０分余分に時間がかかる。
道路事情から救急車は病院から診療所への道は
平均時速６０ｋｍで、逆方向は平均時速４５ｋｍで定速走行する。診療所の普通車は信号待ちもあり平均時速３０kmで定速走行する。

何時以降の病態悪化は診療所の車を使わずに救急車の到着を待つ方が病院に早く着くか？

>>174
配列の要素ごとの演算をしてくれるRが使い勝手がいいなぁ。
シミュレーターとして使うのは遅いけど。

>>172
カスとは
>167の答も出せない
おまえのことだよ。

医師なら事務員というワードには反応しないよねW

>>179
ド底辺シリツというのに反応する椰子はｗ

>>179
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1499746033/875
とそれへのレスみて事務員だと思うならお前の頭は相当悪いぞ。
あぁ、ド底辺シリツ医大卒の裏口バカだよなぁ？
>167に即答してみ。裏口入学じゃなきゃできるだろ。

>>174
R固有の関数を使うと　for loop なしで　できないこともない。

> m = expand.grid(1:9,1:9,1:9)
> f = function(A,B,C) sum((c(A,B,C)+c(A,C,B)+c(B,A,C)+c(B,C,A)+c(C,A,B))*c(100,10,1)) == 3123
> m[mapply(f,m[,1],m[,2],m[,3]),]
Var1 Var2 Var3
624 3 7 8

今日も事務員は発狂中

他のスレでは既読スルーされてて
誰も反応なんかしていないよねW






とか書くと
また自作自演しまくるんだろうなー

>>183
あらら、>167に即答できないって相当頭が悪いぞ。
裏口入学？？

専門医スレで誰も正当できなかった>176の方に答えてくれてもいいぞ、国立卒ならこれくらいの四則演算はできるだろ？

Last but not least, three laws of Do-Teihen(lowest-tier) Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater they had gone through.
The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively lowest-tier medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.

DRAFT

非対称分布をする離散量の９５％Highest Density Intervalを算出する。

pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
hist(pdf,breaks = length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index])
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]])) # lower and upper when unimodal
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}

>>186
which deserves to be called a bona fide moron は何故、whoでなくて文法破格のwhichが用いられているか、その理由を述べてみ！

>>187
一応完成

pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
hist(pdf,breaks=length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index]) # if unimodal print lower and upper limit
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]]))
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}
pmf2hdi(dgamma(seq(0,1,length=201),2,3))
pmf2hdi(rhyper(500,m=56,n=70, k=45))

(1)
池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。

(2)
固有の番号の書かれたカードが何枚あり、
その枚数は１０００枚以下であることはわかっているが、その数を推定したい。
調査員が無作為に１０枚選んで番号を記録して元に戻した。
別の調査員が無作為に２０枚選んで番号を記録した。
二人の調査員の記録した番号を照合すると３枚の番号が一致していた。
この情報からカード枚数の最頻値、期待値とその９５％信頼区間を求めよ。


（１）の方は鯉の数の上限を１００００匹にして期待値を求めても７１程度でほとんど変動しないが
（２）の方は著しく変動する、合致枚数を８枚にすると殆ど変動しない。

再捕獲法での個体数推定の限界だな。

池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。

56*45/36=70で求まる70匹のとき36匹の目印が見つかる確率は？

137149850039891/562949953421312
0.2436270741410791

69匹のときの36匹の目印が見つかる確率も
137149850039891/562949953421312
0.2436270741410791

およそ何匹ですか、の記載は実に奥深い
pythonで確かめてみた。Rだと分数表示が無理:(

import math
from fractions import Fraction
def choose(n, r):
return math.factorial(n) // (math.factorial(n - r) * math.factorial(r))
def dhyper(x,g,b,s):
return choose(g,x)*choose(b,s-x) / choose(g+b,s)
f69 = dhyper(36,56,69-56,45)
print (Fraction(f69))
print(f69)
f70 = dhyper(36,56,70-56,45)
print (Fraction(f70))
print (f70)

>>191
これでモード値が2個算出されたので気づいた。
g=56 ; s=45 ; x=36
N2p= function(N){
if(N < g + s - x) return(0)
b = N-g
dhyper(x,g,b,s) # choose(g,x)*choose(b,s-x)/choose(g+b,s)
}
pmf=Vectorize(N2p)

koi <- function(Nmax){
N=1:Nmax
y=pmf(N)
z=y/sum(y)
par(mfrow=c(2,1))
plot(N,z,type='h',col='gray',ylab='density',bty='l')
mode=N[y==max(y)]
mean=sum(N*z)
hdi = pmf2hdi(y,Print=FALSE)$indices
zc=cumsum(z)
median=which.max((zc>0.5))
abline(v=c(mode,median,mean),lty=c(1,2,3))
legend('topright',bty='n',legend=c('mode','median','mean'),lty=1:3)
plot(N,zc,type='l',col='gray',ylab='cdf',bty='l')
abline(h=0.5,lty=3)
qtl = c(min(which(zc>0.025)) , min(which(zc>0.975)))
list(mode=mode, median=median, mean=mean,CI.hdi=hdi,CI.Qqtl=qtl)
}

>>183
鉄則を思い出しましょう

算数事務員はド底辺の裏口バカだから
対話するだけムダである

pythonにも超幾何分布のモジュールがあった。

from scipy.stats import hypergeom
import matplotlib.pyplot as plt
# hypergeom.pmf(x,g+b,g,s)
print(hypergeom.pmf(36, 70, 56, 45))
print(hypergeom.pmf(36, 69, 56, 45))

>>193
そんなの書く暇があれば、これくらい即答できるはずなのに。

2人が自転車に乗って走っている。その速さの比は11:8である。
この2人が周囲480mの円形の池の同じ地点から同時に同方向にスタートしてまわるとき、速い人は遅い人を4分ごとに追い越す。
2人の毎分の速さを求めよ

即答できないって、馬鹿なんだね。

専門医スレで誰も正当できなかった>176の方に答えてくれてもいいぞ、国立卒ならこれくらいの四則演算はできるだろ？

正当 ＷＷＷ

発狂バカが やりがちの 漢字誤変換 ＷＷＷ

>>197
そういう指摘する暇があれば即答すればいいのに
やっぱり馬鹿なのね。

覆面算の　□/□　＊　□/□　＝　□□/□　
f0 分母に１を許さない
f1 分母に１がきてもよい

r0 = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[1..9],b<-[2..9],c<-[(a+1)..9],d<-[2..9],e<-[1..9],f<-[1..9],g<-[2..9],(a/b)*(c/d)==(10*e+f)/g,a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
r1 = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[1..9],b<-[1..9],c<-[(a+1)..9],d<-[1..9],e<-[1..9],f<-[1..9],g<-[2..9],(a/b)*(c/d)==(10*e+f)/g,a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
f x = map floor x

f0 = do
putStrLn "One is NOT permitted as denominator"
print $ map f r0

f1 = do
putStrLn "permissive of 1 as denominator"
print $ map f r1

main = do
f0
f1

タイムアウトせずにon lineでも動かせた。

http://tpcg.io/dbtTnK

これは最大値・最小値を求めてから組み合わせを出すことになるから時間がかかるなぁ。

--　max , min of □/□(□-□)　-　□（□-□）
f x = map floor x

-- permissive of as one as denominator
r1 = [(a/b)*(c-d)-e*(f-g)|a<-[-5..5],b<- [-5..(-1)]++[1..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5]
,a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
r1max = maximum r1
r1min = minimum r1

ans1 x = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[-5..5],b<-[-5..(-1)]++[1..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5],
a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g,a/b*(c-d)-e*(f-g)== x]

-- no permission of one as denominator
r0 = [(a/b)*(c-d)-e*(f-g)|a<-[-5..5],b<- [-5..(-2)]++[2..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5],
a/=b,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g]
r0max = maximum r0
r0min = minimum r0
ans0 x = [[a,b,c,d,e,f,g]|a<-[-5..5],b<-[-5..(-2)]++[2..5],c<-[-5..5],d<-[-5..5],e<-[-5..5],f<-[-5..5],g<-[-5..5],a/=b
,a/=c,a/=d,a/=e,a/=f,a/=g,b/=c,b/=d,b/=e,b/=f,b/=g,c/=d,c/=e,c/=f,c/=g,d/=e,d/=f,d/=g,e/=f,e/=g,f/=g,a/b*(c-d)-e*(f-g)== x]

{- To caluculate input and let it run for minutes:
map f (ans1 r1max)
map f (ans0 r0min)
-}

バックグラウンで放置してたら計算してくれていた。

Prelude> map f (ans1 r1max)
[[-5,-1,3,-4,5,-3,4],[-5,-1,3,-3,5,-4,4],[-5,-1,4,-4,5,-3,3],[-5,-1,4,-3,5,-4,3],[-5,1,-4,3,5,-3,4],[-5,1,-4,4,5,-3,3],[-5,1,-3,3,5,-4,4],[-5,1,-3,4,5,-4,3]
,[5,-1,-4,3,-5,4,-3],[5,-1,-4,4,-5,3,-3],[5,-1,-3,3,-5,4,-4],[5,-1,-3,4,-5,3,-4],[5,1,3,-4,-5,4,-3],[5,1,3,-3,-5,4,-4],[5,1,4,-4,-5,3,-3],[5,1,4,-3,-5,3,-4]]

>>191
数学板にこの問題とpythonのコードを貼ったら
ちゃんとコード内の関数を読んでレスがきた。

このスレだと漢字の誤変換を指摘するしかできないアホしかいない。

誤変換の指摘を書く暇があれば、これくらい即答できるはずなのに。それもできない馬鹿なのか？裏口入学かな？

2人が自転車に乗って走っている。その速さの比は11:8である。
この2人が周囲480mの円形の池の同じ地点から同時に同方向にスタートしてまわるとき、速い人は遅い人を4分ごとに追い越す。
2人の毎分の速さを求めよ

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

>>203

池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。


魚の総数を上限１万匹とし、その確率分布は一様分布を仮定。

再捕獲した４５匹中何匹に目印がついているかで推測される95%信頼区間(Highest Density Interval）をグラフにしてみた。

http://i.imgur.com/NKcQ61u.png

Rのコードはここに置いた（通知を変えて実行できる）

http://tpcg.io/TBD7MO

Uryuu fell 23 times in the national exam
It is an amateur virgin who is also failing in marriage
To the Uraguchi of the spinning parpurin
He is getting turned on
F class clerks condenced raw kid juice
The smell of the Doteihen does not decrease
NnnnnHooOoooOoooooooo

僕らの おち○ぽ

Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.

But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.

>>205
池の鯉の総数と調査します。
五郎君が名前に因んで５６匹を捕まえて目印をつけ、池にもどしました。
次の日に三郎君が自分の名前に因んで３６匹の目印のついた鯉を捕まえることにしました。
鯉４５匹めで予定の３６匹が捕まりました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。

負の二項分布で計算するとこっちはモード値が70の1個なんだなぁ。

>>209
このときの推測数の信頼区間の算出が次の課題だな。
３匹目印鯉捕獲目標が４５匹目で達成されたときと比較したい。

>>210
DRAFT

marked.fish2 <- function(.x,Nmax=1000, Print=FALSE){
# marked fish # to 95%CI
N2p= function(N,g=56,s=45,x=.x){ # N:total number of fish
if(N < g + s - x) return(0)
dnbinom(s-x,x,g/N) # choose(s-1,x-s)*(1-p)^(s-x)*p^x
}
pmf=Vectorize(N2p)
N=1:Nmax
y=pmf(N)
z=y/sum(y)
mode=mean(N[y==max(y)]) # can be multiple
mean=sum(N*z)
# hdi = pmf2hdi(y,Print=FALSE)$indices
hdi=NA
zc=cumsum(z)
median=which.max((zc>0.5))
if(Print){
par(mfrow=c(2,1))
plot(N,z,type='h',col='gray',ylab='density',bty='l')
abline(v=c(mode,median,mean),lty=c(1,2,3))
legend('topright',bty='n',legend=c('mode','median','mean'),lty=1:3)
plot(N,zc,type='l',col='gray',ylab='cdf',bty='l')
abline(h=0.5,lty=3)}
qtl = c(min(which(zc>0.025)) , min(which(zc>0.975)))
list(mode=mode, median=median, mean=mean,CI.hdi=hdi,CI.Qqtl=qtl)
}

marked.fish2(3)
marked.fish2(36)

非対称分布の信頼区間算出にパッケージないのかな？

pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95,Print=TRUE){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
if(Print) hist(pdf,breaks=length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index]) # if unimodal print lower and upper limit
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]]))
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}

>>210
> marked.fish(3)
lower upper
0.009921656 0.009682298
$`mode`
[1] 839

$median
[1] 1430

$mean
[1] 1963.967

$CI.hdi
[1] 295 5445

$CI.Qqtl
[1] 473 6825

> marked.fish2(3)
lower upper
0.0006438142 0.0006421482
$`mode`
[1] 840

$median
[1] 1445

$mean
[1] 1985.835

$CI.hdi
[1] 280 5525

$CI.Qqtl
[1] 463 6902

負の二項分布でも超幾何分布のときとさほど変わらないなぁ

さて来週の３本は

よくもこんな〇〇〇〇レコードを
これから毎日スレ上げしようぜ
んほおぉぉぉおぉぉ

でお送りしま~す、んっわっほっぅ

どうせ助からない（死ぬ奴）の集まりかよ 笑

数学板のこれ面白かった。情報量とか調べながら解答してきた。

789 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2018/11/17(土) 01:54:23.54 ID:SOe/0VMF
情報理論の問題です。（１）は解けるのですが、（２）でつまずいています...

＜問題＞
50人の生徒からなるクラスがある。
そのうち30人は男子、20人は女子であり、男子のうち18人、女子のうち2人は眼鏡をかけている仮定とする。

（１）男女の別、眼鏡の有無のそれぞれが持つ平均自己相互量を求めよ。
（２）男女の性別が判っているという条件のもとで、眼鏡の有無が持つ条件付き自己情報量を求めよ。

答えは、
（１）H(X) = 0.97ビット, H(Y) = 0.97ビット
（２）H(Y|X) = 0.77ビット
となっております。

得意な方がいましたら、（２）の答えを出すまでの計算過程を教えていただきたいです。
よろしくお願い致します。

数時間潰しての結果がこれ、わずか２行ｗ

Prelude> let entropy x = sum $ map (\i -> -i*(logBase 2 i)) ( map(/sum(x)) x )
Prelude> 30/50 * entropy [18, 12] + 20/50 * entropy [2, 18]
0.7701685941085136

>>219
再利用できるように関数化しておいた。

{-
＜問題＞
120(n)人の生徒からなるクラスがある。
そのうち90(m)人は男子、30(f)人は女子であり、男子のうち80(um)人、女子のうち10(uf)人は裏口入学であると仮定とする。

（１）男女の別、裏口の有無のそれぞれが持つ平均自己相互量をビット値で求めよ。
（２）男女の性別が判っているという条件のもとで、裏口の有無が持つ条件付き自己情報量（ビット値）を求めよ。
-}
entropy x = sum $ map (\i -> -i*(logBase 2 i)) ( map(/sum(x)) x )
entr_ura_gender n m f um uf = do
m/n*entropy[um,m-um] + f/n*entropy[uf,f-uf]

Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.

But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.

# https://logics-of-blue.com/information-theory-basic/
"予想がつかない→不確実性（情報エントロピー）が大きい→平均情報量も大きい"
entropy <- function(x){ # 情報エントロピー（平均情報量）
x=x/sum(x)
sum(x*(-log2(x)))
}

"各々の確率分布の情報量の差分の期待値をとります
確率分布が異なっていれば、情報量があるとみなすのが
カルバック・ライブラーの情報量です。"
KLd <- function(P,Q){ # Kullback?Leibler divergence, relative entropy,Information gain
n=length(P)
if(n!=length(Q)) return(NULL)
P=P/sum(P)
Q=Q/sum(Q)
sum(Q*(log2(Q)-log2(P)))
}
# 相互情報量は不確実性（情報エントロピー）の減少量とみなすことができます

KLd <- function(P,Q){ # Kullback-Leibler divergence, relative entropy,Information gain
n=length(P)
if(n!=length(Q)) return(NULL)
P=P/sum(P)
Q=Q/sum(Q)
sum(P*log(P)/log(Q)) # P relative to Q
}


kld p q = do -- Kullback-Leibler divergence
-- if length p /= length q
-- then return ()
-- else do
let pp = map (/sum(p)) p
qq = map (/sum(q)) q
in sum $ zipWith (\x y -> x * (log x)/(log y)) pp qq

Prelude> p = [80,10]
Prelude> q = [10,20]
Prelude> let pp = map (/sum(p)) p
Prelude> let qq = map (/sum(q)) q
Prelude> sum $ zipWith (\x y -> x * (log x)/(log y)) pp qq
0.6974120552208812


KLd <- function(P,Q){ # Kullback-Leibler divergence, relative entropy,Information gain
n=length(P)
if(n!=length(Q)) return(NULL)
P=P/sum(P)
Q=Q/sum(Q)
sum(P*log(P)/log(Q)) # P relative to Q
}
> KLd(c(80,10),c(10,20))
[1] 0.6974121

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

事務員で遊ぶのも飽きてきたし
そろそろコミケの原稿を書き始めなきゃなぁ

中学入試を難問化した問題で遊んでみる。

池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
(1)池の鯉の鯉の数の最尤値を述べよ（２つある）。
(2)最尤値が２つあるのは何匹の目印鯉が捕獲されたときか述べよ。

It is common knowledge among doctors and patients that Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school) graduates mean morons who bought their way to Gachi'Ura(currently called by themselves)

According to the experience of entrance exam to medical school in the era of Showa, when the sense of discrimination against
privately-founded medical schools were more intense than it is now,
all such schools but for Keio had been so compared to some specialized institution for educable mentally retarded kids that nobody but imbecile successors of physicians in private practice had applied for admission.

There had been NOT a single classmate who chose willingly against his/her common sense to go to the Do-Teihen(exclusively bottom-leveled medical school, currently also known as Gachi'Ura),
which would have cost outrageous money and its graduates are destined to be called Uraguchi morons who bought thier way into the Do-Teihen, by thier colleagues and even by thier own clients.

Although people won't call them names to their face,
certain 80-90% people of about my age have been yet scorning and sneering at Uraguchi graduates, speaking in the back of our mind,
" Uraguchi morons shall not behave like somebody."
We never speak out face to face in real life.

>>223
kld p q = do -- Kullback-Leibler divergence
if length p /= length q
then error "Not equal length"
else do
let pp = map (/sum(p)) p
qq = map (/sum(q)) q
in sum $ zipWith (\x y -> x * (log x)/(log y)) pp qq
main = do
print $ kld [1,1] [1,3]
print $ kld [1,1] [1,2,3]

>>227
pmf2hdi <- function(pmf,conf.level=0.95,Print=TRUE){ # pmf 2 higest density interval indices
pdf=pmf/sum(pmf) # sum(pdf)==1
if(Print) hist(pdf,breaks=length(pdf),ann=FALSE)
spdf=sort(pdf,decreasing=TRUE) # sort pdf from highest
cdf=cumsum(spdf) # culmutive probability
threshold=spdf[which(cdf>=conf.level)[1]]
# which(cdf>conf.level)[1] : cdf.index of 1st value when cdf > 0.95
# threshold : its corresponding spdf value
index=which(pdf>=threshold) # pdf.index whose value > threshold
clevel=sum(pdf[index]) # actual conf.level, a little bit greater than 0.95
n.index=length(index)
if(n.index==index[n.index]-index[1]+1){ # check if unimodal by its length
interval=c(index[1],index[n.index]) # if unimodal print lower and upper limit
print(c(lower=pmf[index[1]],upper=pmf[index[n.index]]))
}else{interval=index
}
list(indices=interval,actual.CI=clevel)
}

marked.fish <- function(.x,Nmax=10000, Print=FALSE){ # marked fish # to 95%CI
N2p= function(N,g=56,s=45,x=.x){ # N:total number of fishe
if(N < g + s - x) return(0)
b = N-g # g:genuine(marked) b:bogus(unmarked) s:re-sampled
dhyper(x,g,b,s) # choose(g,x)*choose(b,s-x)/choose(g+b,s)
}
pmf=Vectorize(N2p)
N=1:Nmax
y=pmf(N)
z=y/sum(y)

mode.idx=N[y==max(y)] # can be multiple
n.idx=length(mode.idx)
mode=min(mode.idx)+(n.idx-1)/10
mean=sum(N*z)
hdi = pmf2hdi(y,Print=FALSE)$indices
zc=cumsum(z)
median=which.max((zc>0.5))
if(Print){
par(mfrow=c(2,1))
plot(N,z,type='h',col='gray',ylab='density',bty='l')
abline(v=c(mode,median,mean),lty=c(1,2,3))
legend('topright',bty='n',legend=c('mode','median','mean'),lty=1:3)
plot(N,zc,type='l',col='gray',ylab='cdf',bty='l')
abline(h=0.5,lty=3)}
qtl = c(min(which(zc>0.025)) , min(which(zc>0.975)))
list(mode=mode, median=median, mean=mean,CI.hdi=hdi,CI.Qqtl=qtl)
}

marked.fish(36,Print=T)
marked.fish(3,Print=T)
n=0:45
Y=sapply(n,function(n) marked.fish(n))
y=matrix(unlist(Y["CI.hdi",]),nrow=2)
plot(n,y[2,],type='n',bty='l',xlab='re-sampled marked fish',
ylab='estimated size of total')
segments(n,y[1,],n,y[2,],lwd=3,col='gray')
points(n,unlist(Y['mode',]),pch=21)
points(n,unlist(Y['median',]),pch='+')
points(n,unlist(Y['mean',]),pch='*')
legend('center',bty='n',pch=c('○','+','*'),legend=c('mode','median','mean'))

result=data.frame(n,mode=unlist(Y['mode',]),median=unlist(Y['median',]),
mean=round(unlist(Y['mean',]),1))
result[1:20,]
result[21:40,]
tail(result)
n[floor(result[,'mode'])!=result[,'mode']] # multiple

>>227
(2)の答は4個あるな。

>>224
プログラミンの練習にpythonに移植、Rより面倒。

import math
def simplex(x): # convert vector to whose sum =1
s=sum(x)
return ([y/s for y in x]) # return(list(map( (lambda y: y/s) , x )))
def kld(p,q): # Kullback-Leibler divergence
if len(p)!=len(q):
raise Exception("Not equal length!")
p = simplex(p)
q = simplex(q)
return(sum(list (map (lambda x,y: x* math.log(x)/math.log(y), p,q))))

>>234
エラー処理はなしにして無理矢理、one-liner にすると

def Kullback_Leiber(p,q): return(sum(list (map (lambda x,y: x* math.log(x)/math.log(y), [i/sum(p) for i in p],[j/sum(q) for j in q]))))

i tried it in Showa u motherfucker. in that time niggers were supposed be in what niggahz were supposed to be motherfucking in, which we call a discrimination.
they pay shit loaded money to motherfucking niggers ass-bitch cocksucker fucking gringo homosexual hobo
i mean fuck you all go down hell

2^3はpythonで１を返す
ビット演算子(~, &, |, ^, <<, >>)
2**3　か　pow(2,3）で冪乗

練習に、これを移植したいなぁ。
http://www.geocities.jp/m_hiroi/puzzle/water_jug.html

すでにやった人がいた:P

http://dev.ariel-networks.com/Members/ohyama/haskell-6c345dee3057554f984c309289e3304f-with-perl-81ea7b547de8/

>>238
数が小さいので頭で考えると　(4L,3L)

[(0,0),(4,0),(1,3),(1,0),(0,1),(4,1),(2,3),(2,0)]

になるが、

Haskellの解は無駄な汲み出しをしている気がするなぁ。

[(0,0),(4,0),(0,3),(4,3),(1,3),(3,0),(1,0),(3,3),(0,1),(4,2),(4,1),(0,2),(2,3),(2,0)]

>>240

問題はこれ

問題 : ４ リットルと ３ リットルの容器を使って ２ リットルの水を測るにはどうすればいい？

こっちの方が断然、難関。

油分け算

[問題] 油分け算

14 リットルの容器 A に油が満杯に入っています。これを 11 リットルの容器 B と 3 リットルの容器 C を使って二等分してください。
容器 A と B には 7 リットルずつ油が入ります。油を二等分する最短手順を求めてください。

容器 B と C のサイズが 9 リットルと 5 リットルの場合の手順は？

>>239
WinGCHiで動作するように少し改変
import Data.List

basicState = (0,0)
actions = let xmax = 4
ymax = 3
in [(\(x, y) -> (xmax, y)),
(\(x, y) -> (x, ymax)),
(\(x, y) -> (0, y)),
(\(x, y) -> (x, 0)),
(\(x, y) -> if (x + y > xmax) then (xmax, y+x-xmax) else (x+y, 0)),
(\(x, y) -> if (x + y > ymax) then (x+y-ymax, ymax) else (0, x+y))]

main = print $ searchStates [basicState]

searchStates :: [(Int, Int)] -> [(Int, Int)]
searchStates states = let nexts = filter (not . (checkState states)) $ concat $ map (execSeek actions) states
in if length nexts > 0
then searchStates $ states ++ (nub nexts)
else states

execSeek :: [((Int, Int) -> (Int, Int))] -> (Int, Int) -> [(Int, Int)]
execSeek (f:fs) crnt | null fs = (f crnt : [])
| True = (f crnt : []) ++ execSeek fs crnt

checkState :: [(Int, Int)] -> (Int, Int) -> Bool
checkState states (crnt_x, crnt_y) = any isSameState states
where
isSameState :: (Int, Int) -> Bool
isSameState (x, y) = if (x == crnt_x && y == crnt_y) then True else False

>>239
これは可能な組み合わせを列挙しているだけで必ずしも手順をしめすプログラムじゃないな。

i tried it in Showa u motherfucker. in that time niggers were supposed be in what niggahz were supposed to be motherfucking in, which we call a discrimination.
they pay shit loaded money to motherfucking niggers ass-bitch cocksucker fucking gringo homosexual hobo
i mean fuck you all go down hell

>>240
[(0,0),(0,3),(3,0),(3,3),(4,2),(0,2)] というのが数学板で返された

>>246 は国試に２３回も落ちた挙句
婚活にも失敗してる素人童貞で
くるくるぱーの裏口バカに
なっちゃってるのらぁあぁぁ
Ｆラン事務員の濃ゆぅぅい生ガキ汁
ド底辺の臭いが落ちないよぉ
んほおぉぉぉおぉぉ

>>242
(14,0,0),(3,11,0),(3,8,3),(6,8,0),(6,5,3),(9,5,0),(9,2,3),(12,2,0),(12,0,2),(1,11,2),(1,10,3),(4,10,0),(4,7,3),(7,7,0)
これでできるけど、最短かどうかは自信がないなぁ。

>>247
ド底辺シリツ医大卒の知性を表すような文章だなぁ。

>242の答でもだせばいいのに、

馬鹿なのか？馬鹿なのにどうして大学に入れるわけ？

あれかな？

あれだよね？

あれ

あれ

う

ら

ぐ

ち

[問題]
30 リットルの容器 A に油が満杯に入っています。これを 1７ リットルの容器 B と １3 リットルの容器 C を使って二等分してください。容器 A と B には 15 リットルずつ油が入ります。油を二等分する手順を求めてください。
[30,0,0]
[13,17,0]
[13,4,13]
[26,4,0]
[26,0,4]
[9,17,4]
[9,8,13]
[22,8,0]
[22,0,8]
[5,17,8]
[5,12,13]
[18,12,0]
[18,0,12]
[1,17,12]
[1,16,13]
[14,16,0]
[14,3,13]
[27,3,0]
[27,0,3]
[10,17,3]
[10,7,13]
[23,7,0]
[23,0,7]
[6,17,7]
[6,11,13]
[19,11,0]
[19,0,11]
[2,17,11]
[2,15,13]
[15,15,0]

ネットで口汚くあちこちのスレを荒らしている国試浪人の事務員だが
この世に彼奴を下回るカスがいるだろうか
いや居ない
リアルではだれも口にしないが、みな思っていることだ

事務員本人も内心は自覚していることだろう
でなければ毎日毎日、専門医や開業医や皮膚科でもないのに
それぞれのスレを荒らしに来るはずがない

よっぽど妬ましいんだろうなW

rm(list=ls())

Amax=10 ; Bmax=7 ; Cmax=3
init = c(10,0,0)
stacks=t(as.matrix(init))
a2b <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+b > Bmax) c(a+b-Bmax,Bmax,c)
else c(0, a+b, c)
}

a2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+c > Cmax) c(a+c-Cmax, b, Cmax)
else c(0, b, a+c)
}

b2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+c > Cmax) c(a, b+c-Cmax,Cmax)
else c(a, 0, b+c)
}

b2a <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+a > Amax) c(Amax, b+a-Amax,c)
else c(b+a, 0, c)
}

c2a <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+a > Amax) c(Amax, b, c+a-Amax)
else c(c+a, b, 0)
}

c2b <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+b > Bmax) c(a, Bmax, c+b-Bmax)
else c(a, c+b, 0)
}

actions = c(a2b,a2c,b2c,c2a,c2a,c2b)

transfer <- function(x){
re=NULL
for(fun in actions){
re=rbind(re,fun(x))
}
unique(re)
}
transit=transfer(init)

is.vim <- function(vector,matrix){ # is vector in matrix
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==vector)))
}

http://ailaby.com/dfs_bfs/#id3

actions = c(a2b,a2c,b2c,c2a,c2a,c2b)

is.vim <- function(vector,matrix){ # is vector in matrix
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==vector)))
}

is.goal <- function(x){
all(x==goal)
}

transfer <- function(x){
re=NULL
for(fun in actions){
v=fun(x)
if(!is.vim(v,stacks)) re=rbind(re,fun(x))
}
unique(re)
}

transit=transfer(init)


push <- function(x){
n=nrow(x)
for(i in 1:n){
if(!is.vim(x[i,],stacks)) stacks=rbind(x[i,],stacks)
if(is.goal(x[i,])) break
}
return(stacks)
}
stacks=push(transit)

https://jprogramer.com/catealgo/999

>>251
期待に反して悪いが俺、事務員じゃないんだね。

臨床やってるからこういう議論もできる。
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1499746033/878

879 卵の名無しさん sage 2018/11/15(木) 07:18:18.94 ID:LT687Ilf
>>878
>875は脾弯越えの操作でpullする時の話。
http://i.imgur.com/ztM8yOL.png

んで、あんたどこ卒？
ド底辺シリツ医大へ裏口入学なんだろ？
中学入試を少し難問化した>227に答えてみ!

>>251
国立卒はちゃんとわかってる。

開業医スレのシリツ三法則（試案、名投稿より作成）

1.私立医が予想通り糞だからしょうがない

>https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1537519628/101-102
>https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1537519628/844-853
ID:RFPm1BdQ

>https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1537519628/869
>https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1537519628/874-875
>https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1537519628/874-880
>https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1537519628/882
ID:liUvUPgn

2.馬鹿に馬鹿と言っちゃ嫌われるのは摂理
実例大杉！

3.リアルでは皆思ってるだけで口に出してないだけ
http://ishikisoku.com/wp-content/uploads/2016/12/SQIR26V.jpg

Prudence, indeed, will dictate that "uraguchi" long established cannot be changed for light and transient causes;
and accordingly all experience has shown, that BMS are more disposed to suffer, while evils are sufferable, than to right themselves by abolishing the forms from which they can pursue profit.

But when a long train of misbehavior and misconduct , showing invariably the same Imbecility evinces a design to reveal themselves as absolute Bona Fide Moron ,
it is their right, it is their duty, to expel such "uraguchi", and to provide new guards for their future security.

>>251
統計スレに投稿するならこれくらい答えてみ。
話題のド底辺シリツ医大裏口入学を題材にした問題。

ド底辺シリツ裏口調査団が100人を順次調査した。
裏口判明人数をそのまま公表はヤバすぎる結果であったため、
連続して裏口がみつかった最大数は4人であったとだけ公表した。
公表結果が正しいとして裏口入学人数の期待値、最頻値、及び95%信頼区間を述べよ。

actions = c(a2b,a2c,b2c,c2a,c2a,c2b)

is.vim <- function(vector,matrix){ # 配列が行列に含まれるか
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==vector)))}

is.goal <- function(x){ 　#ゴール判定
all(x==goal)}

transfer <- function(x){ # 移動してにスタックにない配列のみ返す
re=NULL
for(fun in actions){
v=fun(x)
if(!is.vim(v,stacks)) re=rbind(re,fun(x)) }
unique(re)}

transit=transfer(init) #最初の移動

push <- function(x){ #新規のみスタックに積む
n=nrow(x)
for(i in 1:n){
if(!is.vim(x[i,],stacks)) stacks=rbind(x[i,],stacks)
if(is.goal(x[i,])) break #ゴールしてたらループをぬける
}
return(stacks) #新スタックを返す
}
stacks=push(transit)

>>251
んで、あんたどこ卒？

>>261
探索経路を記録するのと
移転で過去の状態に戻るのをカウントから外す必要があるなぁ。

ネットで口汚くあちこちのスレを荒らしている国試浪人の事務員だが
この世に彼奴を下回るカスがいるだろうか
いや居ない
リアルではだれも口にしないが、みな思っていることだ

事務員本人も内心は自覚していることだろう
でなければ毎日毎日、専門医や開業医や皮膚科でもないのに
それぞれのスレを荒らしに来るはずがない

よっぽど妬ましいんだろうなW

油分け算のRスクリプトようやく完成

rm(list=ls())
Amax=10 ; Bmax=7 ; Cmax=3 # capacity
t0 = c(10,0,0) # initial state
goal = c(5,5,0) # goal

.stack <<- t(as.matrix(t0)) # stack (converted to one row matrix)
.checked <<- .stack # checked list

# pouring methods
a2b <- function(abc){ # pour from A to B
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+b > Bmax) c(a+b-Bmax,Bmax,c)
else c(0, a+b, c)
}

a2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(a+c > Cmax) c(a+c-Cmax, b, Cmax)
else c(0, b, a+c)
}

b2c <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+c > Cmax) c(a, b+c-Cmax,Cmax)
else c(a, 0, b+c)
}

b2a <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(b+a > Amax) c(Amax, b+a-Amax,c)
else c(b+a, 0, c)
}

c2a <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+a > Amax) c(Amax, b, c+a-Amax)
else c(c+a, b, 0)
}

c2b <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
if(c+b > Bmax) c(a, Bmax, c+b-Bmax)
else c(a, c+b, 0)
}

actions = c(a2b,a2c,b2c,c2a,c2a,c2b) # all pouring method

is.rim <- function(row,matrix){ # is row in matrix?
any(apply(matrix,1,function(x) all(x==row)))　# comparble to %in%
}

is.goal <- function(x){ # goal reached?
all(x==goal)
}

pop <- function(){ # pop LIFO
if(is.null(.stack)) return()
LIFO=.stack[1,]
if(nrow(.stack)==1) .stack <<- NULL
else .stack <<- .stack[-1,] # changed GLOBALLY
return(LIFO)
}

push <- function(rows){ # push rows at head of stack
if(is.null(rows)) invisible(NULL) # no NULL show
else .stack <<- rbind(rows , .stack) # changed GLOBELY
}

transfer <- function(x){ # return unchekcked transferred state
re=NULL
for(fun in actions){ # try all methods
v=fun(x) # drop checked state and itself
if(!is.rim(v,.checked) & !all(v==x)) re=rbind(re,fun(x))
}
uni.re=unique(re) # delete duplicated
.checked <<- rbind(uni.re,.checked) # add to .checked GLOBELY
return(uni.re)
}

state=NULL
while(!is.goal(.stack[1,])){
push(transfer(pop()))
state=rbind(state,.stack[1,])
}

> state
[,1] [,2] [,3]
[1,] 3 7 0
[2,] 0 7 3
[3,] 3 4 3
[4,] 6 4 0
[5,] 6 1 3
[6,] 9 1 0
[7,] 9 0 1
[8,] 2 7 1
[9,] 2 5 3
[10,] 5 5 0

>>268
これだと無駄な手順も返しているな。

while(!is.goal(.stack[1,])){
tr=transfer(pop())
push(tr)
if(!is.null(tr))state=rbind(state,.stack[1,])
}
state

> state
[,1] [,2] [,3]
[1,] 3 7 0
[2,] 0 7 3
[3,] 6 4 0
[4,] 6 1 3
[5,] 9 1 0
[6,] 9 0 1
[7,] 2 7 1
[8,] 2 5 3
[9,] 5 5 0

i tried it in Showa u motherfucker. in that time niggers were supposed be in what niggahz were supposed to be motherfucking in, which we call a discrimination.
they pay shit loaded money to motherfucking niggers ass-bitch cocksucker fucking gringo homosexual hobo
i mean fuck you all go down hell

ようやくデバッグできた。

> state=t0
> while(!is.goal(.stack[1,])){
+ (p=pop())
+ (tr=transfer(p))
+ (.checked <<- unique(rbind(p,.checked))) # add to .checked GLOBELY
+ push(tr)
+ (.stack)
+ if(!is.null(transfer(.stack[1,]))) state=rbind(state,.stack[1,])
+ }
> rownames(state)=NULL
> colnames(state)=c(Amax,Bmax,Cmax)
> state
10 7 3
[1,] 10 0 0
[2,] 3 7 0
[3,] 3 4 3
[4,] 6 4 0
[5,] 6 1 3
[6,] 9 1 0
[7,] 9 0 1
[8,] 2 7 1
[9,] 2 5 3
[10,] 5 5 0

目的のノードを見つけたら終了する仕様だから、最短かどうかはわからないなぁ。

仕事しないとなぁ

>>264
>>251
んで、あんたどこ卒？
きっと凄いとこ出てますね、と言われるぞｗ

時給の良い仕事ないかなぁ？

ハローワークで警備の仕事があるなぁ。

# 問題 : 7 リットルと 3 リットルの容器を使って 5 リットルの水を測るにはどうすればいい？

> state
7 3
[1,] 0 0
[2,] 7 0
[3,] 4 3
[4,] 4 0
[5,] 1 3
[6,] 1 0
[7,] 0 1
[8,] 7 1
[9,] 5 3
[10,] 5 0