それが、正常動作時の精度 1% から算出できる ようなものではない ことを御理解いただければ、 当初の質問には、答えたことになると思います。 現実には、いろいろな体型の人がいるから、 xと yの関係はこのような単純なものでなく、多くの人で測定したデータを x— y平面にプロットすると2次式曲線の上下に点が散らばっている。 例えば、ある時刻 tで異常行動を発現していなかった人が、次の1時間の間に異常行動を発現する確率、すなわちハザード h t が次式で表されるとする。 例えば、第 t年の1年間に日本で生まれる子供の数を N t と書こう。 そして、可能性の高そうなものには probably や very likely を、 ちょっと微妙なものには maybe や perhaps などとしっかりと使い分けられるとあらぬ誤解を生まずに済むかもしれません。 データを x 1, x 2, …, x nと書いたとき、平均 m, 標準偏差 sは次式で定義される量である。 ・ certainly レストランで「かしこまりました」と言う際に certainly が用いられます。 What's the probability of that happening? その測定装置の測定値が、なぜ正しいと云えるのか? 自称1%と云っているが、本当に1%なのか? 絶対正確なんて在り得ない、ならば「どの程度」なのか? 今回の測定結果は、どの程度正確と云えるのか? まず、それは「精度」で表わされるのだろうと考えています。 例文: What's the likelihood you achieving your dream?.
How likely is that to happen? 一方 definitely や clearly は何かについて疑う余地が無いという意味で「完全に」というイメージです。 (正確には「精度」は繰り返し精度の事で、正確度ではありませんが それを踏まえた上で、定量定性的に評価出来る基準に出来れば良い) 次に、壊れている又は狂っている可能性が常にあるので それも考慮に入れないと「測定装置の確からしさ」として 不十分と考えています。 What are the chances of that happening? 離散分布では、それぞれの値を取る確率 f y を yの関数(確率関数)として定めることで、分布族の個々のメンバーが指定できる。 ・ absolutely, totally certainly と確率的には同等ですが、こちらはどちらかというと少しカジュアルなシーンで用いられます。 この Yのように、不確定ではあるが、取り得る値が、例えば、0, 1, …, 10というように定まっていて、それぞれの値と取る確率も定まっている変数を確率変数(random variable)という。 上の式は、確率が0, 1, …, 10 のそれぞれに少しずつ分布していることを表している。 その「測定値の確からしさ」を定量定性的に把握する事が出来ないか? と考えているのですが、如何でしょうか? 故障率の大きさ 小ささ を評価するためには、 過去の故障発生に関する何らかのデータが 必要でしょう。 すぐに会うでしょう 終わりに 確実である、を表すには absolutely や clearly などさまざまな表現方法があります。 インフルエンザに罹患したときに高熱と檄しい咳がでる確率が P heat inf で、普通の風邪のときに高熱と檄しい咳が出る確率が P heat col であるとする。 例 most likely, very likely We will likely meet soon.
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