約 583,458 件
https://w.atwiki.jp/su-gaku/pages/26.html
・確率の意味
https://w.atwiki.jp/slot_idolmaster/pages/29.html
確率詳細 確率詳細ボーナス別確率 その他確率 通常時小役確率 ボーナス確率詳細小役同時成立確率 小役同時成立出現率 成立役別確率詳細 ボーナス別確率 設定 赤HBB 青HBB 赤NBB 青NBB 赤REG 青REG 1 1/1092.27 1/1170.29 1/1170.29 1/1337.47 1/612.49 1/601.25 2 1/1074.36 1/1149.75 1/1129.93 1/1337.47 1/585.14 1/580.00 3 1/1008.25 1/1074.36 1/1074.36 1/1337.47 1/546.13 1/579.96 4 1/963.76 1/1024.00 1/1024.00 1/1285.02 1/516.03 1/569.88 5 1/923.04 1/978.15 1/963.76 1/1213.63 1/489.07 1/560.14 6 1/897.75 1/949.80 1/949.80 1/1213.63 1/464.79 1/550.72 その他確率 設定 ART出現率 合成 ART中のハズレ 1 1/137.9 1/71.8 1/65536.00 2 1/129.8 1/68.9 1/21845.33 3 1/122.8 1/65.4 1/10922.67 4 1/113.0 1/61.3 1/5461.33 5 1/116.0 1/60.9 1/2370.67 6 1/104.7 1/56.9 1/1489.45 通常時小役確率 設定 3択ベル合算 共通ベル 弱ﾁｪﾘｰ 強ﾁｪﾘｰ 中段ﾁｪﾘｰ 1 1/4.61 1/28.99 1/120.03 1/228.35 1/2849.39 2 1/4.64 1/28.24 1/113.78 3 1/4.66 1/27.52 1/108.15 4 1/4.69 1/26.85 1/103.04 5 1/4.72 1/26.20 1/98.40 6 1/4.75 1/25.59 1/94.16 設定 ｽｲｶ ﾁｬﾝｽﾘﾌﾟA ﾁｬﾝｽﾘﾌﾟB 特殊役 通常ﾘﾌﾟ 1 1/105.36 1/198.59 1/130.81 1/65536 1/8.04 2 1/101.76 1/198.59 1/130.29 1/8.05 3 1/98.40 1/192.19 1/129.01 1/8.06 4 1/95.26 1/189.41 1/127.01 1/8.07 5 1/92.43 1/186.18 1/124.59 1/8.09 6 1/89.78 1/184.09 1/123.65 1/8.10 ボーナス確率詳細 小役同時成立確率 設定 共通ベル 強ﾁｪﾘｰ 中段ﾁｪﾘｰ 特殊役 通常ﾘﾌﾟ 1 0.49% 30.31% 100% 100% 0.29% 2 0.47% 0.29% 3 0.46% 0.30% 4 0.45% 0.30% 5 0.44% 0.30% 6 0.43% 0.30% 設定 ﾁｬﾝｽﾘﾌﾟA ﾁｬﾝｽﾘﾌﾟB 弱ﾁｪﾘｰ ｽｲｶ 1 24.24% 24.15% 8.42% 3.54% 2 24.24% 24.45% 8.85% 3.73% 3 26.69% 25.20% 9.24% 3.90% 4 27.75% 26.36% 9.59% 4.07% 5 28.98% 27.76% 9.91% 4.09% 6 29.78% 28.30% 10.20% 4.11% 小役同時成立出現率 設定 共通ベル 強ﾁｪﾘｰ 中段ﾁｪﾘｰ 特殊役 通常ﾘﾌﾟ 全設定 1/5957.82 1/753.29 1/2849.39 1/65536.0 1/2730.67 設定 ﾁｬﾝｽﾘﾌﾟA ﾁｬﾝｽﾘﾌﾟB 弱ﾁｪﾘｰ ｽｲｶ 1 1/819.20 1/541.62 1/1424.70 1/2978.91 2 1/819.20 1/532.81 1/1285.02 1/2730.67 3 1/720.18 1/512.00 1/1170.29 1/2520.62 4 1/682.67 1/481.88 1/1074.36 1/2340.57 5 1/642.51 1/448.88 1/992.97 1/2259.86 6 1/618.26 1/436.91 1/923.04 1/2184.53 成立役別確率詳細 同時成立役 設定 赤HBB 青HBB 赤NBB 青NBB 赤REG 青REG 単独 全設定 1/21845 1/21845 1/21845 1/32768 1/10923 1/13017 共通ベル 全設定 1/32768 1/65536 1/65536 1/65536 1/21845 1/21845 強ﾁｪﾘｰ 全設定 1/5957.5 1/6553.6 1/6553.6 1/6553.6 1/2849.4 1/2849.4 中段ﾁｪﾘｰ 全設定 1/10923 1/10923 1/10923 1/10923 ─ ─ 特殊役 全設定 1/65536 ─ ─ ─ ─ ─ 通常ﾘﾌﾟ 全設定 1/21845 1/21845 1/21845 1/32768 1/9362 1/10923 同時成立役 設定 赤HBB 青HBB 赤NBB 青NBB 赤REG 青REG ﾁｬﾝｽﾘﾌﾟA 1 1/7281.8 1/7281.8 1/7281.8 1/8192.0 1/2849.4 1/2978.9 2 3 1/5461.3 1/5461.3 1/6553.6 1/8192.0 1/2621.4 1/2730.7 4 1/5041.2 1/5041.2 1/6553.6 1/7281.8 1/2520.6 1/2621.4 5 1/4681.1 1/4681.1 1/5957.8 1/6553.6 1/2427.3 1/2520.6 6 1/4369.1 1/4369.1 1/5957.8 1/6553.6 1/2340.6 1/2427.3 同時成立役 設定 赤HBB 青HBB 赤NBB 青NBB 赤REG 青REG ﾁｬﾝｽﾘﾌﾟB 1 1/5041.2 1/5041.2 1/5041.2 1/5461.3 1/1872.5 1/1872.5 2 1/4681.1 1/4681.1 1/5041.2 1/5461.3 1/1872.5 1/1872.5 3 1/4369.1 1/4369.1 1/5041.2 1/5461.3 1/1820.4 1/1771.2 4 1/3855.1 1/3855.1 1/4681.1 1/5041.2 1/1771.2 1/1724.6 5 1/3449.3 1/3449.3 1/4096.0 1/4369.1 1/1724.6 1/1680.4 6 1/3276.8 1/3276.8 1/4096.0 1/4369.1 1/1680.4 1/1638.4 同時成立役 設定 赤HBB 青HBB 赤NBB 青NBB 赤REG 青REG 弱ﾁｪﾘｰ 1 1/10923 1/13107 1/13107 1/13107 1/6553.6 1/4369.1 2 1/4369.1 3 1/3276.8 4 1/2621.4 5 1/2184.5 6 1/1872.5 同時成立役 設定 赤HBB 青HBB 赤NBB 青NBB 赤REG 青REG ｽｲｶ 1 1/10923 1/10923 1/10923 1/16384 ─ ─ 2 1/8192.0 3 1/6553.6 4 1/5461.3 5 1/5041.2 6 1/4681.1
https://w.atwiki.jp/oppt/pages/28.html
非決定論的過程、すなわち、ある現象の次の状態は、部分的には前の状態から決定されるが、完全に前の状態には依存しておらず、確率的な予言しかできない偶然現象に対して数学的なモデルを与え、解析する数学の一分野である。17世紀にカルダノ、パスカル、フェルマー、ホイヘンス等によって数学の一分野としての端緒が開かれた。 現代数学の確率論は、アンドレイ・コルモゴロフの "確率論の基礎概念"（1933年）に始まる公理主義的確率論である。他の現代数学と同様に、この確率論では「確率」が何を意味しているのかという問題は追求せず、「確率」が満たすべき性質をいくつか規定し、その性質から導くことのできる定理を突き詰めていく学問である。この確率論の基礎には集合論・測度論・ルベーグ積分があり、確率論を学ぶためにはこれらの知識が要求される。 現在、確率論は解析学の一分野として分類されている。特にルベーグ積分論や関数解析学とは密接なつながりがある。もちろん離散数学との関係も依然として深いが、離散的な場合であってもその内容は解析的なものであることが多い（つまり、不等号を駆使する学問である）。また、確率論は統計学を記述する際の言語や道具としても重要である。 もともとサイコロ賭博といったギャンブルの研究として始まったが、今では保険や投資などの分野で実用されている。 引用元
https://w.atwiki.jp/novpat/pages/14.html
確率論の概要確率論とは 確率論を用いると分かること 例 確率論の基礎概念標本空間と確率 確率の有限加法性 確率変数 (Probabilistic variable) 条件付き確率 期待値 (Expectation) 共分散と相関係数（Covariance, Correlation coefficient） 確率論の諸定理チェビシェフの不等式 大数の弱法則 統計学確率モデル 共分散行列と主成分分析 確率論の概要 確率論とは 確率論は「確率があらかじめわかっている」ということを前提にスタートする理論である．確率が何によって定まるのかという問題は追求せず，確率が満たすべき性質をいくつか規定し、その性質から導くことのできる定理を突き詰めていく．確率分布（確率モデル）自体を，たとえば観測したデータから推定したり求めたりすることは，統計学の役割であり，確率論ではあくまで個々の確率は既知であるとして解析を始める． 確率論を用いると分かること ある事象の確率分布が明らかとき、それと因果関係のある事象の確率分布がどうなっているか。 ある因果関係の確率分布（条件付き確率分布）が明らかなとき、残りどんな確率分布が明らかになれば、所望の因果関係を表す確率分布が明らかになるか。 例 たとえば宝くじの場合，何枚売りに出され，そのうち当たりが何枚あるのかという情報は抽選前にあらかじめ決められている．その意味で，当選確率は既知である．その上で確率論を用いれば，宝くじを買うことによる損失あるいは逆に利益について，数理的に数値をあげて答えることができる． Ｅｘ．期待値や分散など 確率論の基礎概念 標本空間と確率 を可算集合として，の部分集合に，写像が与えられているとする． このとき，全体集合とその部分集合をそれぞれ標本空間，事象と呼び，部分集合（事象）の実数値への写像を確率という． 標本空間の元は根元事象と呼ばれる． いうまでもなく，は0と1の間の値をとる関数であり，である． 確率の有限加法性 事象（部分集合）を同時に満たすが存在しないとき，つまりならば，とは互いに排反であるという． が排反ならば，またはが起こる確率は，定義からそれぞれの確率の和になる． 確率の持つこの性質を加法性という． 確率変数 (Probabilistic variable) 標本空間の元（根源事象）が与えられたときに，値が一つ定まるような関数を確率変数という． 確率変数を用いると，がになるようなの集合（事象）をと表すことができる． 条件付き確率 事象に含まれる根源事象を集めたとき（），この中から事象が起きる確率を条件付き確率と呼ぶ． 条件付き確率は次式で定義される． 分母は規格化定数である． 条件付き確率の定義を用いると，結合（同時）確率は次のように展開することができる． また， も成り立つ．上式をベイズの定理という． は事後確率，は事前確率と呼ばれ，の関数は尤度関数と呼ばれる（確率の規格化条件を満たしていないので，確率と区別してこう呼ぶ）． ベイズの定理は，の確率モデルを作ることが困難な場合（例えば，事象の種類が非常に多いとき）に有用である． 期待値 (Expectation) 確率変数の期待値は次式で求めることができる． 共分散と相関係数（Covariance, Correlation coefficient） 確率変数の共分散は次式で定義される． 共分散は変数間の関連性を表す指標である． ただし，単位の異なる変数間の共分散では数値の意味がわかりにくい． そこで一般的には相関係数が用いられる． 相関係数の定義は次式のとおりである． 確率論の諸定理 チェビシェフの不等式 大数の弱法則 統計学 確率モデル 科学においてモデル化（単純化）には大きく分けて二つある．一つが力学モデルであり，もう一つが確率モデルである． 力学モデル（低次元化）が現象の時間変化を定式化するのに対し，確率モデルでは現象のダイナミクスまでも棄ててしまい，現象の出現確率のみを規定することで現象を表現する． 共分散行列と主成分分析 分散，共分散を行列として整理したものを共分散行列という．共分散行列の固有ベクトルは
https://w.atwiki.jp/nopu/pages/21.html
確率の哲学 確率の解釈 確率的(stochastic)か，決定的(deterministic)か コペンハーゲン解釈(Copenhagen interpretation) 確率的にしか分かりえない。 ラプラスの悪魔(Laplace s demon) ただ情報が足りない。 確率とは何か 統計学：相対度数 統計力学：場合の数 数学：公理的確率論 ←ヒルベルト，コルモゴロフ 統計の範疇 1. データ（有限個の試行結果）から元の分布を推定すること。 2. データから（分布に限らず）統計量を推定すること。 基礎付け 試行 現象の背景にある何らかの構造を調べる実験（村田） 実験，観測，調査など，結果が偶然によって左右され，その値や返答などを確実には予知しきれない操作（聖文社「数学定理・公式小事典」） 標本空間 Ω 試行の結果得られるもの（見本点，あるいは根元事象 ω）の全体 事象 Dの元を事象という。 Ω自体を特に全事象という。 確率測度 1. 2. 3. 確率空間 ３つ組み による測度空間 確率変数 ←可測関数のこと。 標本空間上定義された実数値関数で，任意の区間の逆像が確率事象（可測集合）になる関数のこと。 試行によって根元事象ωが決まると確率変数X(ω)の値も決まるので，変数と呼ばれる。 通常の関数f(x)の値をyと書くように，確率変数X(ω)の値はxと書かれる。紛らわしいので注意。 → 確率変数の見本空間 → 確率変数の確率測度 Ex.1.1 サイコロ Ω={1,2,3,4,5,6} Ex.1.2 サイコロ Ex.2 ルーレット Ω=[0,1) 確率分布 確率変数の取り得る全ての値に対して，その確率を対応させたもの。 ヒストグラム，数値表，分布関数，etc. 表現法は様々 分布関数 Rem. 分布関数は，右連続かつ広義単調増加関数であり， F(-∞)=0, F(∞)=1 密度関数 分布関数の Radon-Nikodym の意味での微分 → Rem. RNでは２つの測度の絶対連続が前提だが，厳密にはF(x)は測度ではない（集合関数でない）ので，絶対連続の条件を満たさない。 つまり，実際に裏でRNの成立を保証しているのは，ボレル集合（Rの区間による完全加法族）上の測度として絶対連続性を有する P(E) の方である。 Rem. 離散値確率変数の分布関数は右連続だが左連続ではない（要するに不連続関数）なので，当然 P(E) は絶対連続の条件を満たさない。 従って離散値確率変数の分布関数に対してはRN微分を考えることもできず，（通常の意味で）密度関数は存在しない。 村田先生は確かDirac-δによる密度について触れてた気もする。 Rem. 連続値確率変数であっても，至るところ微分可能でない分布が存在する（特異分布） Th.密度関数であるための条件(?) 期待値 分布関数 F(x) による x のLebesgue-Stieltjes積分 Rem. 分布関数は右連続・広義単調増加なので，対応するLS測度が存在する。 離散値確率変数の場合 連続値確率変数の場合 推定量 推定とは，真の分布が分からないときに，有限個のデータ点から割り出された統計量のこと。 標本平均：期待値の推定量 この式は，独立同分布に従う確率変数から作り出される新たな確率変数とみなすこともできる。 即ち，１本目の式 m は具体的な数字だが，実は確率変数 M の実現値なのである。 確率変数 M の期待値は真の期待値に一致する。 即ち， 不偏分散：分散の推定量 未知分布による期待値が真値に一致する。 これも，次のような確率変数の実現値であると捉えなおすことで， その期待値が真値 に一致する。 さまざまな分布関数 正規分布 多変量正規分布 複数の確率変数 多次元のときは，同時分布が基本。 の従う分布を とする。 の従う分布は が基本。 各変数が独立の場合に限って，次が成り立つ。 すなわち， Lem. 計算にあたっては次の変形が本質的 これを用いて，次のように の積分変数が曖昧なままでも公式が成立する。 定義（平均） 定義（分散） 定義（共分散） 定義（相関係数） 定義（分散共分散行列） 定義（相互共分散） 定義（相関行列） 収束いろいろ 概収束 強法則で使う。 確率論では次のように表記される。 これは次のように書き換えると通常の概収束の表現になる。 確率１で収束，almost surely (a.s.) とも書く。 Prop. 概収束の扱い方 とおいて（両辺が等しいことは自明でない）P(N)=0 を示す。 Prop. 上極限の扱い方 という表記はいかにもなので，次のようにワンクッション置いて考える。 即ち， とすれば，単調列の極限になる。 特に， 確率収束 弱法則で使う。 確率変数の測度収束のこと。 確率収束すればa.e.の意味で一意である。 法則収束 中心極限定理で使う。 確率収束⇒法則収束 確率変数Xの分布関数をFとする。 Fの連続点を端点とする任意の区間Iに対して以下が成り立つとき，法則収束するという。 Th. 法則収束は分布収束 分布関数列{Fn}がFに法則収束するための必要十分条件は， Fの任意の連続点で各点収束すること。 Th. Levyの連続定理 法則収束 ⇔ 特性関数 φ(t)がt=0の近傍で一様収束 特性関数とフーリエ変換 特性関数 確率変数X，分布関数F(X)とする。 X（またはF）の特性関数φとは， 大数の法則と中心極限定理 大数の弱法則 いろいろバリエーションがある。 実問題においては，確率変数の平均や分散の存在を保証することは難しいので， 様々な仮定で類似の定理（算術平均の確率収束）が証明された。 平均収束（L2ノルム収束）すれば確率収束（測度収束）するが， 大数の弱法則は平均収束に言い換えても成り立つ。 大数の弱法則（必ずしも独立でない場合） 確率変数列 {Xn}（必ずしも独立でない） 確率変数の和 ←和もまた確率変数 Snが平均 と分散 を持ち，次を満たすとする。 このとき測度収束極限が存在する（もとの確率変数列に平均があるわけではないので，収束先がナニモノかはよく分からない）。 [証明] Chebyshevの不等式において，とおけばよい。 これが任意のεについて成り立つから確率収束（測度収束）を表す。 Cor. 大数の弱法則（独立同分布で分散があるとき） 確率変数列に共通の分散σ2の存在を仮定すれば以下が示される。 これも観測値から分散を推定する方法として統計学で有用。 (Khinchin) 大数の弱法則（独立同分布で平均があるとき） 確率変数列 {Xn}（独立同分布） 確率変数の和 Xnが平均μを持つとする。 ←分散は無くてもおｋ このとき算術平均は元の分布の平均に確率収束する。 これは観測値から平均を推定する方法として統計学で有用。 [証明]はちょっと長い。 大数の強法則 強法則は概収束を主張する。 概収束⇒確率収束だから，強法則から弱法則が従う。 大数の強法則（同分布でない） 確率変数列 {Xn}（独立）必ずしも同分布でなくてよい。 各確率変数が平均と分散 を持つとする。 さらに以下が成り立つとする。 このとき，の平均として， [証明]はKolmogorovの不等式を使う。 大数の強法則（同分布） 確率変数列 {Xn}（独立同分布） 各確率変数が平均μを持つとする。 ←分散はいらない。 中心極限定理 弱法則の拡張（CLT ⇒ 弱法則） 算術平均は正規分布に法則収束する。 中心極限定理 独立な確率変数列{Xk}の従う分布列{Fk} 各 Xk は平均0で分散を持つとする。（平均μのときは中心化する。） 確率変数の和 の分散を とおく。 さらに，以下を満たすとする（Lindebergの条件）。 このとき算術平均Snの正規化は正規分布N(0,1)に法則収束する。 [証明]は特性関数を使う。PDE論的にやる方法，作用素論にやる方法もある。 ベイジアンと頻度主義 Fisher情報行列 Cramer-Raoの不等式 情報幾何
https://w.atwiki.jp/aniwotawiki/pages/33218.html
登録日：2015/12/02 (水) 01 22 16 更新日：2023/06/26 Mon 18 06 46NEW! 所要時間：約 5 分で読めます ▽タグ一覧 アミューズメントマシン クレーンゲーム グレーゾーン ゲーム ゲームセンター プライズゲーム 値段表記のない自動販売機 夢 攻略法＝金を積め 確率変動機 確率機 貯金箱 賛否両論 賽銭箱 ファンシーリフター！楽しいよ～♪ 確率機とは、確率によってゲームの設定が変動するアミューズメントマシンの事を指す。 解説 ゲームセンターやスーパーなどに設置されているアミューズメントマシン。 休日には、多くの幼い子供たちが遊びにやってくる光景は見慣れた物だろう。 そんな中でも、一際目立つ光景を持つアミューズメントマシンがある。 プレイステーション4やニンテンドー3DSのようなゲーム機や専用ゲームソフト。 音楽プレイヤーやipodのような高値段の機器。 ラジコンや仮面ライダーの変身ベルトと言った高額な玩具。 デュエル・マスターズのようなTCGのボックス・構築済みデッキやドラゴンボールヒーローズの強レアカード。 大人も子供も楽しめる、東京ディズニーリゾートのペアチケット。 そのような豪華な品を獲得できる夢のプライズゲーム。 しかも、そんな景品をルーレットやクレーンで楽しみながら獲得への挑戦ができる。 それは『確率機』と呼ばれるアミューズメントマシンなのだ。 さぁ、皆も確率機で豪華景品の獲得に向かおう!! ①コイン入れて景品を選ぶ ②ルーレットは、3回回せる ③ゲームが途中で終わってもコイン入れて続けてプレイすることができる ※コンティニュー続けてプレイする時はコインを入れてYESボタン押すと 同じところから再チャレンジ、コンティニューしないまたは、 景品セレクトに戻る時はNOボタン △メニュー 項目変更 -アニヲタWiki- ……世の中、そんな楽しんで高価な景品が貰えるほど甘くは無い。 確率機という名前で、何となく嫌な予感を覚えた人はいるだろう。 項目冒頭でも述べたように、確率機というアミューズメントマシンは確率によってゲームの設定が変動する。 要は、店側の設定によって景品獲得の難易度が調整されてしまうのが確率機なのだ。 確率設定は、機械に投入された設定金額によって決められる。 つまり、店側の決めた金額に到達しなければいくら挑戦してもほぼ失敗するという代物。 易しい言い方をするならば『金額が書いておらず、軽いゲーム性がある自動販売機』という所か。 汚い言い方をしてしまうと、詐欺まがいの商売に近い。 だが、それを忘れさせるかのように並ぶ豪華景品は頭からなかなか離れない。 都合の良い話などないと頭では分かっていながらも、確率機に挑む人は後を絶たない。 店側も確率機に挑む人を増やすために、確率機の筐体に景品を獲得した人の写真を撮って貼るなどの行為を行って、射幸心を煽ってくる。 なかなかゲーム機を購入できない子供にとってはかなり魅力的で、子連れの人は高確率でこの確率機をやらされる。 逆に言うと、この確率機の仕組みに気が付いた子供は、大人への成長を少しだけしたとも言える。 ちなみに、確率機をめぐる違法性に関してはたびたび議論される。 しかし現在のところ、確率機は違法では無い。 色々と理由はあるのだが、法律的にはパチンコと近い物だと考えてもらえば分かりやすいか。 ただし、風俗第八号営業では1000円を超える景品は違法という判断が下されている。 ゲームセンターなどで、あまり確率機を見ないのはこれらの理由のためである。 また、ゲームセンターに確率機が設置されていても、景品にゲーム機などが見られにくい理由もコレ(*1)。 ところが、デパートなどのゲームコーナーは風俗営業法を適用する必要が無い。 そのため、豪華景品が多数設置された確率機を稼働させていても特に問題にはならないのだ。 この事実は、未だに確率機が広く浸透している理由を作っていると言えるだろう。 余談だが、『確率機』という名前はユーザーの造語では無く、メーカー側が作った造語だったりする。 主な確率機の種類 クレーンゲーム型 皆に人気のクレーンゲームだが、確率機でも最もメジャーなタイプ。 このタイプの確率機の多くは『カリーノ』と呼ばれるシリーズのクレーンゲームである。 『クレーンゲーム型確率機＝カリーノシリーズ』と覚えてもらっておいてもあんまり問題は無い。 また、三本爪で大きなぬいぐるみを掴むタイプの筐体も確率機であることが多い。 鍵の同封されたカプセル型やぬいぐるみの景品を、三本爪のクレーンで掴むという物が一般的。 このクレーンゲームの隣には、豪華景品の入った番号が振りあてられた鍵付きのボックスが用意されている。 そしてそれを、カプセルから取り出した鍵で対応する番号の鍵穴を開けて商品ゲット……という流れ。 (写真撮影や確認の為に、店員を呼んで開けてもらわないといけない形式の事も多い) カプセルは重いものの、クレーンゲームの得意な人ならばそう掴むのには苦労しない。 …しかし、大抵の人間は掴んでもそれを運ばせるまでには至らないことが多い。 何故ならば、このクレーンゲーム型確率機は持ち運べないように仕掛けられているのだ。 実は、このクレーンゲーム型は一定のお金の量に応じてアームの強さを設定できる。 要は、どんなに腕があろうが店側の設定した金額設定にならないとほぼカプセルを獲得できない。 しかも、アーム設定が容易なことから『あと一歩で取れそうだ…!』という演技まで可能な鬼畜。 このクレーンゲーム型の貯蓄金額の設定は、大体1000～99999円であると言われている。 よほど在庫処分したい状況でないと、1000～10000範囲内という良心的設定であることはまずない。 さらに言うと毎日金額設定はリセットできるので、よほど客入りの良い店に置かれていないといけない。 確率機で一番スタンダードなタイプだが、同時に一番注意が必要である。 ルーレット型 ルーレットの数字によってリフトを上下させるタイプで、クレーンゲーム型に次いで主流。 ルーレット型では『ファンシーリフター』シリーズなどが有名。 リフトの上に景品やそれに関する引換券が置かれており、筐体の上にはルーレットが設置されている。 それでストップボタンを押して点滅するルーレットを止め、出た数字(マイナスもあるよ)でリフトが上下する。一定の数字まで上がれば景品ゲット。 出た数字によってその結果を音声で煽ったり、景品獲得までいかなかったらコンティニューを求めるパターンも。 当然このタイプにも金額設定による確率が存在し、ルーレット自体がインチキに近い。 そう、一定の金額に届かないと最高の数字までリフトが上昇してくれないのだ。 ルーレットの結果は内部で既に決まっており、目押しが絶対に不可能である……それってルーレットなの？ 逆に言うと、一定金額が溜まれば目押し関係なしに攻略が可能ということである。 技術が絡まない分、上記のクレーンゲーム型よりはまだ希望のあるタイプとは言える。 プッシュ型 パネルに開いた奥の板を押し倒すタイプ。 『ミラクルPush Look On』シリーズなどが有名。 〇や△など独特の形をした穴が開いており、その奥には数字が記載された板が置かれている。 その穴の奥の板に対して、棒で狙いを定めて押し倒す。 すると、両脇の景品が置かれたボックスの数字と板の数字が一致している扉が開いて商品獲得となる。 板を押し倒すのがクリアの条件なので、仮に穴を通って棒で突いても板が倒れなければ意味が無い。 正直な話、このプッシュ型も確率機では相当厄介な種類。 設定金額に到達するまでは、穴に棒が入らないように必ず棒が滑ってしまう罠が仕掛けられている。 つまり、設定金額に到達するまではどんな技術があっても棒を穴に突き刺すことは不可能。 しかも、棒が滑っている動きを判別することも極めて難しいというのも憎たらしい。 設定金額まで行くと滑りが解除されるが、ここでも注意が必要。 滑りが無くなったところで、棒を穴に通さないと行けないので一定の技術は求められる。 卑劣な仕掛け＋ある程度の技術力が求められるという面倒な筐体。 カット型 商品をぶら下げている紐を切って景品を獲得するタイプ。 『バーバーカットシリーズ』が有名な代表例。 隙間のある機械で紐を切り、ぶら下がっている景品を獲得できる。 紐でぶら下げるという条件からか、重い箱になりがちなゲーム機や大型玩具は敬遠されがち。 大きさの割に軽めなぬいぐるみなどが景品として投入されやすい。 このタイプもプッシュ型同様、一定金額に到達しないと滑りが起きる。 ただ、プッシュ型とは違い機械の動きがはっきりとしているので滑っている様子を確認しやすい。 また、高額商品が避けられる傾向から金額設定は比較的緩めなことが多い。 景品の価値は下がるが、上記のタイプよりは金銭的ダメージは少なくなりやすいか。 攻略方法 お金をかける以外に正当な攻略方法は存在しない確率機。 しかし、一応わずかにでも確率を上げる(?)手段はある。 実践するかしないかは自身で決めてほしいが、その方法を記載しておく。 まず最初に考えられる手段は『ハイエナ戦法』である。 上述したが、確率機は一定の金額に達すると難易度設定が緩くなる。 つまり、金額設定が上限に達したところでゲームに挑めばよいのだ。 でも、金額設定が上限に達するまで金をつぎ込める人なんかいるわけがない。 いや、つぎ込めるくらいお金のある人はいるのかもしれないが、そんな人はこんな確率機に手を出さない。 ではどうしろというのか……答えは、ハイエナをすることなのだ。 金額設定を満たせないのならば、他の人がお金を採取された後の確率機を狙うのだ。 汚い言い方ではあるが『他人を利用して金額設定を満たしちゃおう』という訳である。 実際なところ、一日の内に金額設定の上限に到達できるとは保証できない。 (上記でも述べたが、多くの店では閉店と同時に金額設定をリセットすることがある) しかし、休日や祝日の時のショッピングモールの確率機はバンバンお金が吸い込まれていくので到達できる可能性がある。 こうして、ある程度他の人がお金を費やして諦めた後の確率機に狙いを定めて景品を獲得するのがハイエナ戦法である。 ただし、この戦略にはいくつもの難点がある。 まずは、ハイエナに際して費やす莫大な時間。 金額設定は店によって異なるが、まず上限に届くのに時間が必要なことは間違いない。 ぶっちゃけ、朝から根を張る覚悟で確率機に挑んでいった方が良い。 また、ハイエナを行う様子を不審者扱いされる可能性がある。 学生などの子供はともかく、成人が確率機の近くでウロウロしすぎるとさすがに怪しい。 自分が変な人扱いされると、確率機に人が集まってこなくなる逆効果が発生するので注意しよう。 そして一番大切なのは、マナーである。 確率機に挑んでいる人が小銭を無くして両替している間にハイエナ行為を行うのは大変よろしくない。 他の人が一時的に場を離れたからと言って、すぐに確率機に挑まないようにしよう。 そもそも、ハイエナ自体が立派な行為では無いことを自覚しておいた方が良い。 また、知恵を駆使して強引に攻略する者もいる。 例を挙げると、三本爪クレーンの場合、徐々に穴の方まで動かして落としたりぬいぐるみの隙間に爪を入れてがっちりホールドしたりなどという確率を無視した方法が使える場合がある。 その他、筐体の仕様を逆手にとって、アームの移動距離を誤認させる(アームの力を維持したまま獲得口まで運ぶ)などの手法も登場した。 もっとも、これらは簡単に真似出来るものではなく、動画サイトなどで強引な攻略法が周知された結果、筐体側の対策も進んでいる。 また、不正な遊び方であるとして店舗や業者から交換を拒否されたりする、迷惑行為として出禁になる、通報されるなどのトラブルも考えられる。 他に考えられる攻略法としては、『適当な設定をしてそうな雰囲気の店を狙う』『店員と繋がりを持ち、筐体設定に関する話を聞く』などが考えられる。 確実に取れるとは限らないが、頭に入れておこう。 追記・修正は、確率機でゲーム機を獲得した人にお願いします。 △メニュー 項目変更 この項目が面白かったなら……＼ポチッと/ -アニヲタWiki- ▷ コメント欄 [部分編集] 昔プッシュ型を一発であてて以来かなりつぎ込んだなぁ -- 名無しさん (2015-12-02 02 26 38) これと金のタマゴ（カプセル）にカモられた子供たちは多くないはず… -- 名無しさん (2015-12-02 02 53 36) クレーンの設定知らなかったな・・・あの時は煽てて悪かったよK君 -- 名無しさん (2015-12-02 03 48 32) ハイエナ戦法を防ぐため最大金額になったら即リセットされそうだな -- 名無しさん (2015-12-02 07 37 59) クレーンの設定聞くと、クレーンゲームがやたらと上手い人っていったい何なんだろう -- 名無しさん (2015-12-02 09 31 55) カット型がやたらうまい奴いたな...曰く1クレで滑りの範囲さえわかればある程度ボタン調整してやればさほど難しくないそうな -- 名無しさん (2015-12-02 13 56 18) ↑↑あくまでも確率機の話だから普通のクレーンゲームとは別じゃない？ -- 名無しさん (2015-12-02 19 54 50) ルーレット型はこれ絶対当たらないんだろうなーって思うんだけどクレーン型は実力で取れそうに見えて実際はルーレットとやってることが変わらないってのが性質が悪い。 -- 名無しさん (2015-12-02 22 32 39) カリーノでカプセル落ちる前提で -- 名無しさん (2015-12-02 23 05 01) ↑ミス 取り出し口付近のカプセル狙う→円筒形のカバーの上部に落とし(厳密には落ち)反動で取り出し口に落とすと言う荒技で取ってた友人が居たが、ぶっちゃけ運。多分中古買ったほうが安いって言ってた -- 名無しさん (2015-12-02 23 11 50) トリプルキャッチャーもこれ。自由にアームを動かせるという利点があるものの、中々取れない。ちなみに自分は3回もトリプルキャッチャーで景品を1発でゲットしたことがある -- 名無しさん (2016-01-12 20 06 22) 田舎だとまず取れない -- 名無しさん (2016-09-21 06 56 22) カット型は景品が前後2列のタイプの後ろなら片刃を紐に当てたまま限界まで前進させて切る方法もある。重いのなら5,6回で切れたりする -- 名無しさん (2016-09-29 21 22 41) 取った人間の写真掲載して取れますよ感を演出するのが憎たらしいｗ -- 名無しさん (2016-09-29 21 30 32) new３DSLLをクレーンタイプで２０００円で取れた時は年甲斐もなく叫んじまった -- 名無しさん (2016-10-19 15 46 54) デカクレ、ジェミニビッグといったやつも一応これなんだよな -- 名無しさん (2016-12-14 21 27 28) 昔プッシュタイプでセイバー・リリィのフィギュアを200円で仕留めてしまったことがあったが、それでプライズゲーの運が尽きたのか、以降何をやっても景品が取れなくなった。まぁ今思えば確立機を卒業する良い機会だったのだが。 -- 名無しさん (2016-12-14 23 46 26) 写真撮影を逆手に取って出そうな日付を逆算する方法もある。閉店リセットがないのが前提だけど、コンスタントに獲得者が出てればかなり出費が抑えられるよ。 -- 名無しさん (2017-09-07 16 53 38) クレーンゲームのツメの良し悪しはいわばパチンコの釘調整と同じ -- 名無しさん (2017-09-07 17 25 51) マジで警察が規制しないかな、こういうの。海外だったらこんなの裁判で訴えてもいいレベルだし。いかに日本人が犯罪に甘いか分かるわ -- 名無しさん (2018-07-17 14 05 19) クレーンゲームにも確率機があるとは思わなかった。いや明らかに取らせる気ないだろコレとは思ってたけど金額に応じてアームの強度が変わるとか考えもしなかった -- 名無しさん (2019-08-08 18 04 20) ↑デカクレ、ジェミニビッグといった奴だな。因みにこれらは稀に2連続で確率が発生して連続ゲットが出来るというようなプレイヤーが得する不具合が発生する事がある（実際、自分がよく行くゲーセンのクレーンがセガ製になる前はたまに見る事があった）。直後に店のスタッフが直してしまうのがオチだが -- 名無しさん (2021-01-03 19 29 48) Ike -- 名無しさん (2022-10-29 23 20 41) 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/oppt/pages/29.html
標本空間 Ω と事象の全体 F と確率測度 P の組を確率空間と呼ぶ。確率の問題を確率論的に定式化するということは、この確率空間を定めることである。しかし、通常はその問題にはどのような確率変数が存在するかということを調査し、必要となる確率変数をすべて含むことができるぐらい巨大な Ω を定める。 引用元 関連項目 確率測度
https://w.atwiki.jp/wiki1_test/pages/3345.html
完全独習 統計学入門 はじめての統計学 統計的方法のしくみ―正しく理解するための30の急所 統計学のための数学入門30講 直感的統計学 カオスと偶然の数学―ランダムネス、確率、そして複雑性へ 偶然の確率 偶然を活かす発想法 偶然の本質―パラサイコロジーを訪ねて 本当にあった嘘のような話―「偶然の一致」のミステリーを探る 確率革命―社会認識と確率 確率論史 確率論の黎明 確率・統計で世界を読む 確率とデタラメの世界―偶然の数学はどのように進化したか 統計学を拓いた異才たち―経験則から科学へ進展した一世紀 偶然を飼いならす―統計学と第二次科学革命 統計学とは何か―偶然を生かす 偶然とは何か―北欧神話で読む現代数学理論全6章
https://w.atwiki.jp/akb48otoge/pages/282.html
▲ダスコンテンツにおけるレアリティ出現割合 ■簡単ダス（通常） 「通常のダス」及び「10連ダスの中央の金のサプライズポット以外」に下記の確率が適用されます。 ★5 5% ★4 25% ★3 70% ■簡単ダス（ボーナステーブル） 「10連ダスの中央の金のサプライズポット」に下記確率が適用されます。 ★5 18% ★4 82% ■叩いてかぶって勝負! 叩いてかぶって勝負!に敗北した際は1回戦前の確率が適用されます。 ※例えば2回戦で負けた場合は1回戦目の確率で衣装の抽選が実施されます。 勝利数 ☆毎の出現確率 勝負数 ★3 ★4 ★5 ■1回戦目 99.49% 0.5% 0.01% ■2回戦目 98.47% 1.5% 0.03% ■3回戦目 89.8% 10% 0.2% ■4回戦目 74.5% 25% 0.5% ■5回戦目以降 - 96% 4%
https://w.atwiki.jp/sms20120113/pages/55.html
日時 原則として毎週木曜21 00~22 30 テキスト メイン：伊藤清『確率論』岩波基礎数学選書 サブ：佐藤坦『はじめての確率論 測度から確率へ』共立出版株式会社 ※現在メインテキストは一時中断中です。サブテキストにより測度論の基礎を扱います。 形式 毎週発表者を決めて、輪講形式をとる。 発表者に疑問点などをどんどん質問しよう。 例題を扱うかどうかは発表者に委ねる。しかし、定理など重要なものや具体例となりうるものは発表することが望ましい。 聴講も歓迎する。聴講者からの質問も可。 前提知識 集合・位相の事実はある程度既知とする。 テキストでは測度論はほぼ前提とされているが、このセミナーでは確率論に必要な分はすべて補足をする。 参考書など 小針晛宏『確率・統計入門』岩波書店 ルベーグ積分をまったく仮定しない確率・統計の入門書。証明に飛躍はほぼないといえるので、確率論を簡単に概観するには適していると思われる。 高橋敏『確率論』共立出版 こちらは測度論を仮定する確率論のテキストである。なお、測度論・積分論は前提とされているので、完全初学者には適していないように思う。しかし、証明は丁寧。このテキストは大数の強法則と中心極限定理に詳しいイメージである。 森真『入門 確率解析とルベーグ積分』東京図書 このテキストでは集合位相の知識があれば、ゼロからルベーグ積分と確率論をやれるといっても過言ではないだろう。当ゼミで測度論の基礎を扱う際のテキストの候補にもなった。個人的に読みやすいのでおススメ。 備考 発表者は一応3人で回す方向に。もちろんやりたいという方を募集しています。 サブの佐藤本で測度論の基礎を扱ったうえで第２章「確率測度」へと進みます。 予定としては、メインテキストに戻った後のことも考えて全部読み切ってしまいたいところである。 リンク Whiteboad Fox セミナー用のホワイトボード作成用 確率論の基礎Ⅰ, 確率論の基礎Ⅱ, 確率論の基礎Ⅲ 経済系の授業のレジュメの一部であるが、１章の範囲を広くカバーしている。復習等に。 次回予告 2016/11/21(Thu) 第39回 §1.4 確率変数(概収束(残り) 確率収束)(担当 雄来) ※伊藤本は一時中断し、測度論の基礎を佐藤本で扱います。 活動報告 メインテキスト1章 第1回 2016/1/7(Thu) セミナーの流れを簡単に確認した後、確率空間に関する定義を行った。WB画像 第2回 2016/1/14(Thu) §1.1の残りを扱ったあと、例題1.1の議論を行った。(完全版は次回)その後、実確率変数を導入し、Xの確率法則が確率測度であることを確かめた。WB画像 第3回 2016/1/21(Thu) 例題1.1を完全に終了。その後は諸事情のため今後のセミナーについての議論を行った。WB画像 第4回 2016/1/28(Thu) 確率ベクトルと関数を定義した。その後、期待値を定義し、性質を確認した。また、指示関数を定義し、その性質の証明をした。WB画像 第5回 2016/2/4(Thu) 分散・共分散・標準偏差・相関係数を定義し、性質を確認。また、「almost surely」を定義。WB画像 第6回 2016/2/11(Thu) a.s.に関する定理並びにチェビシェフの不等式など、§1.2の残りを消化。例題1.2を2つ扱った。(次回あと2つ扱う予定) WB画像 第７回 2016/2/18(Thu) 例題1.2をもう２つ扱い、§1.2を終了。§1.3の(a)と(b)で一般の確率変数および試行の混合について考えた。WB画像 第8回 2016/2/25(Thu) §1.3(c)の試行の直結合を定義。乗法律とエントロピー最大の原理を公理として認めた上で、エントロピー最大の原理から乗法律を導いた。WB画像 第9回 2016/3/3(Thu) 主催者の私用により休講。 第10回 2016/3/10(Thu) §1.3(d)の樹形結合を扱い、例題1.3を解いた。その後、§1.4の序盤を扱い、条件付確率の定理を1つ示した。WB画像 第11回 2016/3/17(Thu) §1.4の条件付確率の続き。について、AをXの見本点xと集合Bの関数とみてさらに掘り下げた。WB画像 第12回 2016/3/24(Thu) 主催者欠席のため休講。 第13回 2016/3/31(Thu) 樹形結合と条件付確率の関係性を扱い、§1.4を終了。§1.5の独立性に入り、部分系が独立であることと確率変数全体が独立であることの関係を見た。WB画像 第14回 2016/4/7(Thu) §1.5続き。集合列の独立性を定義し、それに関する同値な命題を扱った。(証明の完全版は次回) WB画像 第15回 2016/4/14(Thu) 前回の証明の残りを終わらせ、直結合との関連を述べて§1.5を終了。例題1.5を扱った。WB画像 第16回 2016/4/21(Thu) 平均値の乗法性、分散の加法性を示した。生成関数を定義し、その乗法性および例を扱った。WB画像 第17回 2016/4/28(Thu) §1.7の大数の法則を扱い、その後大数の弱法則・大数の強法則の話に触れて第1章を終了。 WB画像 サブテキスト15章 第18回 2016/5/5(Thu) 距離空間を復習する回Part1。距離空間であることの定義とその例を確認した。また、点列とその収束性、およびコーシー列の定義を確認した。WB画像 第19回 2016/5/12(Thu) 距離空間を復習する回Part2。距離空間が完備であることの定義と、完備である距離空間の例を扱った。 WB画像(仮) 第20回 2016/5/19(Thu) 参加者の都合が合わず休講。 第21回 2016/5/26(Thu) 距離空間を復習する回Part3。距離空間上の開部分集合と閉部分集合の定義を確認し、それにまつわる定理や命題を示した。 WB画像 第22回 2016/6/2(Thu) 距離空間を復習する回Part4。距離空間上でのコンパクト性やε-網、全有界を定義し、コンパクトであることと同値な条件を述べ、証明を行った。 WB画像 第23回 2016/6/9(Thu) 距離空間を復習する回Part5。前回の残りのハイネボレルの定理を示し、連続関数や閉包、内部、一様連続を定義した。その後、それらにまつわる性質を扱い、距離空間の復習を一通り終了。 WB画像 サブテキスト1章 第24回 2016/6/16(Thu) 発表者の都合により休講。 第25回 2016/6/23(Thu) コイン投げの例を通して、なぜ測度論が必要なのかの導入を簡単に行った。また、σ-集合体の定義と例について述べた。WB画像 第26回 2016/6/30(Thu) 前回の続きとしてσ-集合体の性質を示した。その後、σ-集合体の生成に関する定理とその例をみた。ボレル集合の定義と例も扱った。WB画像 第27回 2016/7/7(Thu) 前回の続きとして、関数族から生成されるσ-集合体の定義とその例を見た。その後、直積σ-集合体を定義した。それを用いて、d次元ボレル集合体が1次元ボレル集合体の直積σ-集合体であることを示した。WB画像 第28回 2016/7/14(Thu) 演習問題2を解いた。その後、§1.3に進み、確率測度の定義といくつかの例を見た。WB画像(演習問題2) WB画像(確率測度) 第29回 2016/7/21(Thu) 確率測度の性質をいくつか述べた。それらの帰結として、単調連続性およびボレル・カンテリの定理を示した。WB画像 第30回 2016/7/28(Thu) 発表者の都合により休講。 ※以下休講の場合は除く。 第31回 2016/8/11(Thu) ボレル確率測度を定義し、その性質を見た。 第32回 2016/9/1(Thu) 諸事情により、いったん分布関数を飛ばして確率空間の完備化の話に進んだ。その後、測度についての議論に入った。 第33回 2016/9/8(Thu) 前回の測度の残りの議論をし、分布関数に戻った。ボレル確率測度から分布関数を定義した。 第34回 2016/10/6(Thu) 分布関数の残りの議論を済ませ、§1.3を終了。§1.4の確率変数の節に入った。可測関数および可測写像の定義と例を見た。 第35回 2016/10/27(Thu) 前回に引き続き、可測関数の性質を見た。 第36回 2016/11/3(Thu) 可測関数の性質の残りを示し、単関数に進んだ。単関数の定義や性質を見た。 第37回 2016/11/10(Thu) 単関数の残りの議論を済ませ、確率変数とは何かについて述べた。また「a.e.」についても触れた。 第38回 2016/11/17(Thu) 確率変数列の概収束について、定義や性質、同値な言いかえの議論を行った。 今後の予定(願望) (null)