>>695-696

貴方がた、二人のHigh level peopleと、キチガイサイコパス（別名ピエロ >>1)
（テンプレ>>3ご参照）
は、結局は、大学レベルの確率過程論が、全く分ってない！

独立同分布（IID）さえ分ってない（下記ご参照）
そういう低レベルの方々は、>>21-22を実行して、まずは大学教員から「なにが正しいのか」を教えて貰え！ｗ（＾＾

ここで、私が確率過程論の講義をするわけにはいかないし
それをしても、理解できるレベルにないでしょ（＾＾

なにが「出力値Y(X(w))」ですか？　笑止ｗ（＾＾
そんなものは、標準的な「確率過程論」には出てこない。「固定」も出てこない！

いやはや、素晴らしい独創的なあさって理論ですね
はいはい、スレ28 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1483314290/ (High level people が自分達で勝手に立てた時枝問題を論じるスレ)
ここで、独創の続きをどうぞ！！！ｗ（＾＾

（参考）
http://www.ms.u-tokyo.ac.jp/kyoumu/math_curriculum.html
独立同分布
(抜粋)
独立同分布（どくりつどうぶんぷ、英: independent and identically distributed; IID, i.i.d., iid）や独立同一分布（どくりつどういつぶんぷ）とは、確率論と統計学において、確率変数の列やその他の系が、それぞれの確率変数が他の確率変数と同じ確率分布を持ち、かつ、それぞれ互いに独立している場合をいう[1]。

目次
1 定義
2 例
2.1 モデリングでの使用
2.2 推論での使用
3 一般化
3.1 交換可能な確率変数
3.2 レヴィ過程
4 ホワイトノイズ
(引用終り)
以上