「細かいポイ活」は時間の無駄です。 【ポイ活のデメリット】 ①とにかく時給が低い ②獲得できるポイントが分散されていて扱いづらい ③期待値が低くてイライラする、朝から地味にストレスが溜まる ④朝の「ゴールデンタイム」を無駄にする ↓ 【辞めてよかったポイ活】 seigi-mikata.com/%e3%80%90%e8%b…

・高配当(年4%超) ・時価総額1,000億超 ・優待あり 時価総額降順で分散クロスしたらめちゃくちゃ期待値高そう 2%*15%＝0.3% これに優待利回りが加算される

返信先:@hashigo_pkchやはりレートを最大化するって発想なら結局上振れを引かないといけないので、分散を取って1位や2位の確率を特に気にするべきなんだろうなってのは感覚としてありますね〜 まあ焦らずレート期待値だけ追ってればいつかは踏めるでしょう〜のスタンスでがんばりますん

昨日もゴールドは激しいボラだったのですね。私はゴールドEAさ稼働させていなかったので、あまり、気にしていなかったのですが 入金ボーナス毎に、コツコツ稼ぐQQQ SNOWと、変動小のMOON環境を増設するのが、一番期待値が高いのではと思ってきました😊 分散をどうするか、という観点はありますね🤔

✏️二項分布の期待値と分散を定義に基づいて求めました 上記問題が余裕で解ける方も、意外に厳密にやろうとすると負の階乗について学べる記事になっているので、意外な学びがあるかもしれません ichi-waka.com/archives/binom…

麻雀に長期で取り組んでいく上で、打牌選択の期待値と、抽選結果の分散への理解を深めることってメチャクチャ重要だと思っているのですが、体系化が難しいのかアウトプットをほとんど見たことがない… このあたりは、ポーカーやパチンコ・スロットに精通している人が長けているイメージがありますね

#統計 上の問題は連続分布版のMann-WhitneyのU検定で使う検定統計量Uの期待値と分散を求める問題です。 連続分布云々の部分を除けば、本質的に高校レベル以下の易しい確率の問題に過ぎません。Uの分散は var(U) = E[U²] - E[U]² で求める。E[U²]の計算の途中でこのスレッドトップの方法を使います。

返信先:@cyanine_期待値はぼちぼちで、分散が小さいって気がする。

プログラムで確率のPMFをmapで定義して期待値や分散を求めたりした後、joint PMFで似たようなことをやったりlaw of total probabilityを確認してみたりするのは娘氏は楽しいかもしれないなー。そもそもまだプログラムで集合を扱ってないかもしれない。やるか。

FANG+推しの私が作成した 現状のFANG+のパラメーター ●上昇期待値　SNOWがいる時点で2244より上はありえない ●下落耐性　常時下がっていたSNOWがいる時点で2244より上はありえない ●分散　10銘柄ではこんなもの ●透明性　3ヶ月毎のリバランスでの失望を経験した人なら納得の数値でしょう 続く pic.twitter.com/MXGO7BPeXZ x.com/kazemaru8082/s…

企業発展の必須要素としてヒト・モノ・カネに続いて情報（データ）があげられますが、未だ情報はPOS、EC、顧客管理など目的別システム内に分散し横断的に活用中な企業は少ない印象です。 350百万米＄は分散データに悩む人たちの期待値。期待に応えられるよう引き続きCDataの一員としてがんばるです💪 x.com/CDataJapan/sta…

10枚もでたわね 分散わからないけど3%なら100連の期待値は1枚〜2枚くらいか 外れ値とは許せんな平均回帰性からいってこれから爆死します pic.twitter.com/eq4Lb0zptg

【数学B｜確率変数の和と積の計算】独立性と期待値・分散｜統計的な推測２／７ akiyamath.com/2023/09/tokeit…

返信先:@tapazou29たぱぞうさんの場合、期待値の高いドル建で資産を最初形成。資産が大きくなってから円建の不動産で円高ヘッジもされていますので、アセット分散と通貨分散どちらにも効いており素晴らしいと思います。

返信先:@otnashiその通りです！次のレバーオンの結果は誰にもわからないので、期待値プラスの立ち回りがそれなら、やった方が良いですね🙌 いろいろなやり方があるので、ご自身に合ったやり方を見つけてほしいです。資産や立場でも変わってきます。私は時間分散せず、債券に振り分けてケアしています。

返信先:@toutlargentFXや先物で負ける人は「特定銘柄」に集中してるから。 だから「その銘柄が上がると」 「あ、早く買わなきゃ！」 と焦るし、 下がり出すと「やばい！」と思う。 FXトレードでさえ「分散」が基本だからね 安定して勝つなら👀 中長期投資なら尚更( ´ ▽ ` ) 期待値プラス領域とマイナス領域の差がある

統計の学び直しの３回目は、「なぜ(n-1)で割るのか」で有名な #不偏分散 の期待値が母分散になる理由です。母集団数＝４で計算したら全然合わなくて困っていたら、その理由は「#有限母集団 では標本平均の分散に修正項が必要」でした。スッキリ！ sekara-kurabu.cocolog-nifty.com/blog/2024/06/p…

衛兵の分散の大きさが嫌という感情と衛兵の期待値の高さを頼ることは両立する！（拾ってゆくスタイル）

二項分布の証明…？ 期待値…？分散…？ナニソレオイシイノ？

パチンコ1面の期待値、最頻値、分散を出す 宮下連動とパチンコの分布の違いを見る 宮下とパチンコの使い分けをする条件を見出す 控えがある状態のシミュをする 2-4から飛ばす場合の確率を出す

正確に言うと最初は足手まといだから期待値を上回ったところで感はあるけど、そこで期待値のギャップを埋めるため以外の作業を積まれても分散したリソース分、私の将来の期待値の達成を難しくするので賢明な人間はうけんてなぁ。

返信先:@mi14rinおはりんちゃん☺☀ 相場の天井や底て誰にもわからないから、自分は売られすぎで分散して買ってるだけだよ☺ 売られすぎで買ってたら長期で見れば利益になる可能性が高いから😄 下がるなら被害も少ないしね😄 期待値の問題😊

レバ練37日目 PF1.2 （5株→分散利確）46手数31勝12敗3分けｴﾝﾄﾘ勝率72.1% +410円 勝った😮‍💨どうしても高値更新に疑念、逆張り気味。実際、高期待値は押し目in。躊躇なく損切したおかげでプラス感。損を引張っていたら負けてたか。成長？🤤でも勝つべくして勝つ感覚には至れずたまたま感が否めない🧐 pic.twitter.com/RgZjgOyVo0

返信先:@saki_gourmet期待値より分散の話なのかなと思いました

返信先:@lacucaracha期待値だと株100%がベストなんですけど、中央値とかで見たらある程度分散したほうが値がリターンは大きいんじゃなかったでしたっけ? (少なくともランダムウォークモデルを仮定した場合) 実際の株価は平均へ回帰する性質があるので、ランダムウォークほど乖離しないと思われますが。

昔は期待値さえあれば分散覚悟で必ず取りに行ってたけど、下振れが続いた時の感情面のコストを甘く見てた気がする +101万、-100万を繰り返して金は増えても負の感情のダメージの方が圧倒的に大きいし、それを抱えて日々生活すると重要な判断を誤ったり色んな悪影響が出てくる

【数学B｜確率変数と確率分布の基本】期待値・分散・標準偏差｜統計的な推測１／７ akiyamath.com/2023/09/tokeit…

ほんとにクジ引きだった。1/6でドリンク無料😆 非復元抽出で6本のアイスの棒から2本引いた。期待値は一緒だけど分散が小さくなるやつやな pic.twitter.com/zdrLJQtf3K x.com/essphere/statu…

二項分布の期待値と分散めんどくさい

逆にからくりサーカスの終了画面8％あるらしいところから5万とか負けるから期待値いいわけないだろと思ってたけど、上位ATがおかしいからたくさん打って上位ATの分散を減らさないといけなくて、結局20万とか勝ってるから8%あるんだなと思い知らされた。

不偏分散がなぜn-1で割るかと言うと，標本平均\bar{X}に対してΣ_i (X_i-\bar{X})^2/(n-1)としたら標本分散の期待値がσ^2になるからかな

X_1,..,X_n 標本　i.i.d.　N(μ,σ^2) 標本平均\bar{X}=(X_1+...+X_n)/n～N(μ,σ^2/n) 標本分散s^2=Σ(X_i-\bar{X})^2/nとしたとき，ns^2/σ^2～χ(n-1) ns^2/σ^2の期待値はn-1なのでE[s^2]=(n-1)σ^2/n さらにs^2と\bar{X}は独立 t分布U～N(0,1)とV～χ(n-1):互いに独立についてT=U/sqrt(V/(n-1))

【ブックマーク推奨！】確率の勉強をしている方は、九大数理科学研究所の「確率論 I」の資料を見た方がいいです。 ざっとみた感じ、 ・Webで無料で見られる ・確率論が初めてでも大丈夫なように、各定義から入る。 ・期待値と分散、大数の法則、中心極限定理あたりの章を見るだけでも十分価値がある… pic.twitter.com/VsEcxIMAG8

今日は講座『数理統計学【統計検定1級「統計数理」対策】』の第11回でした！条件付き分布とそれに関連する話題、特に - 条件付き分布やその期待値・分散の定義 - 期待値のタワー公式 について解説しました o(^ ^)o どれもイメージができるように工夫して説明してみました！#すうがくぶんか pic.twitter.com/rSumzEO3rk

バントに関して、自分は打席結果の分散を抑えながら、期待値を微マイナスにする作戦として捉えている。この微マイナスって所がミソで、プロスペクト理論を組み合わせて考えると、監督の主観的にはバントの方が良い結果をもたらすように感じられるのでは、みたいな仮説。

#ノックアウトオプション 月曜日の期待値ランキング(6月24日) <マイルール枠> 🥇ドル円ブル 🥈金ブル ランクイン銘柄が増えてきましたね 分散投資ができるので良い傾向です (昨日は過去一の負けでヘコミ中) #IG証券

標準正規分布(期待値0、分散1) Z=(X-μ)/σ

返信先:@sonicconic0加法定理と条件付き確率について ベイズの定理 確率変数と確率密度関数（離散型）（連続型１） 同時密度関数 代表的な確率分布 経験的データと統計的推論の性質 標本平均と標本分散の性質 期待値の性質 標本平均の分布と正規分布の再現性 仮説検定の考え方 平均値と分散の検定など 標本数 こんなの

今日昼休みからずっと不偏分散の期待値が母分散に一致する証明考えてて今やっとできた