とみーよって、スプレッドの極限分布は次のようになります。f_X(x)$ここまでで、必要な式はすべて揃いました。比例することが分かります。直感的には客はランダムに到着するので観測される到着間隔もランダムになるはずと思われますが、この結果が示しているのは到着間隔が長ければ長いほど遭遇しやすいということです。直感に反するこの現象は、インスペクションパラドックスと呼ばれます。本来ならランダムである到着間隔のうち、長間隔の部分を優先的に選んでしまうという意味で、サンプリングにバイアスがかかるとも言われます。今回は、再生過程に関連するインスペクションパラドックスについて解説しました。混んでいるバスほど遭遇しやすいという結論が導かれます。再生過程の再生関数は、到着間隔の確率分布を使って表すことができます。運行本数や頻度を増やすのには限界がありますよね。Theorem:ERT)という定理が存在します。Theorem:ERT)という定理が存在します。Process)という確率過程を扱う再生理論と呼ばれる分野があります。確率論の1分野である再生理論で登場する再生過程は、シンプルで分析しやすいものの、シンプルすぎて逆に応用が効きにくいという問題があります。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。付いている欄は必須項目ですEEA領域内の方はGDPRによる個人情報保護のため、コメント機能をご利用いただけません。※サイト次回のコメントで使用するために名前、メールアドレスを保存する。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。lastClientHeight=0;document.addEventListener("scroll",()=>{if(lastClientHeight!==document.body.clientHeight){init();lastClientHeight=document.body.clientHeight}})})タイトルとURLをコピーしました。