さて何のグラフでしょう？
こんなことやってるのは、アルゴリズムの確認のためです。
Rを使えば、あっさり計算結果が求められるし、グラフにするのも容易。
でも、それで全部揃えても、Rの操作がうまくなったという結果だけ。
理解の一歩としては、やはり自分で書いてみて、描いてみる。そういう取り組みが必要だと思っています。
だから、エクセルのワークシートでアルゴリズムの確認を行い、VBAで再現するんです。
ちなみに、３つ目のグラフは、ラグナロクオンラインという昔やっていたネットゲームのレアアイテムの出現確率の最尤推定量を知りたかったので試してみました。
（最尤推定量はググッてください。）
確率０．０２％の事象が１回生起する確率が最も高くなる事象の試行回数を求めています。
分解すると、
｛確率０．０２％の事象が１回生起する確率｝
を最も高くする試行回数はいくつか？→最尤推定量
を求めます。
最尤推定量として求めるものは、確率（文で言うと”確率０．０２％"の確率）を求めるのが一般的なようです。
今回は尤もらしい回数です。
ちなみに、最も尤もらしい試行回数は、１７１回です。
記事書いてて思ったのですが、
３．２８％の確率について、これが観測出来る最尤推定量も求められますよね？
確率３．２８％が１回生起する最も尤もらしい試行回数は？それが観測出来る確率は？
→３１回で観測出来る確率は３７．３８％。
じゃあそれが１回生起する最も尤もらしい試行回数とそれが観測出来る確率は、？？？
繰り返していくと、
ブレながら、ある値に収束していく・・・・
図解してみる。
それぞれの円には、
一回だけ観測する確率、２回だけ観測する確率、、、が入っているはず。。
図解違うかも。こっちっぽい。それぞれが標本だ。
とは言ったものの、標本の母集団の性質が違うので、
どちらかというと、こっちがイメージに合ってるっぽい。
終わり。
答え
①カイ二乗分布
②自己相関と偏自己相関
③、④最尤推定量の関数分布
[1回]
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