>>30
大学レベルの確率論の単位を落としたオチコボレさんｗ
分かってないね、お主はｗｗ

確率論以外では、実行可能性はあまり問題にならない
しかし、確率論ではそうではない

例えば、実行可能性*)が担保されないと
（注*)株価のディリバティブ（下記）などでは、現実の株価変動で代用できる）
下記の大数の法則（たいすうのほうそく）の検証ができないし

モンティ・ホール問題（下記）では、
プログラムのシミュレーションが可能だが、時枝>>1ではそれもできない

だから、
こんなデタラメが長く生き残るのだがｗ

（参考）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87
大数の法則（たいすうのほうそく、英: Law of Large Numbers, LLN、仏: Loi des grands nombres[1]）とは、確率論・統計学における基本定理の一つ。公理的確率により構成される確率空間の体系は、統計学的確率と矛盾しないことを保証する定理である。
たとえばサイコロを振り、出た目を記録することを考える。この試行回数を限りなく増やせば、出た目の標本平均が目の平均である 3.5 の近傍から外れる確率はいくらでも小さくなる。これは大数の法則から導かれる帰結の典型例である。より一般に、大数の法則は「独立同分布に従う可積分な確率変数列の標本平均は平均に収束する」と述べられる。

つづく