あつ森のカブの期待値は約2倍!? 期待値を計算してみた

確率論雑学

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いま大人気の｢あつまれどうぶつの森｣には，｢カブ｣というシステムがありますね．

この｢カブ｣は現実世界の｢株｣をマネているもので，そして非常に儲かるのです!

今回は，｢カブ｣運用による期待値を具体的に求めていきたいと思います!!

(もし他の人が先にやっていたらごめんなさい!!)

損保数理の各章ごとの感想

損保数理のテキストは各章でテーマが異なっていて，人によって理解しやすい章と理解しにくい章に分かれると思います．例えば，私のように数学科出身の方はバリバリ数式を扱う章のほうが理解しやすいでしょうし，暗記が得意な方は単語や公式がたくさん出てくる章のほうが得意かと思います．

そのため，これから損保数理を勉強する方に向けて，各章の内容と特徴について書いていこうと思います．

確率論アクチュアリー

アクチュアリー数学の教科書には｢しっぽ確率｣(tail probability)というものが登場します．

しっぽ確率とは，非負確率変数 $X$ に対して， $P (X \geq k ) \ (k \geq 0)$ のことを言います．これを使うことで，期待値 $E [ X ]$ を求めることが出来るんですね．こんなのアクチュアリー試験でしか使ったことありませんが…

非負確率変数 $X$ に対し，次が成り立つ．

$\displaystyle E [ X ] =\int_0^\infty P(X \geq \lambda) d\lambda$

今回は，この一般化のお話です．

私は昨年度，初めてアクチュアリー試験を受験しました．

科目は数学･損保の2科目です．初めてなので(受験料も高いですし)控えめな科目数にしました．

結果は嬉しいことに2科目とも合格，研究会員に仲間入りです．

受験の前には数多くの先輩方の合格体験記･勉強法を読ませていただきました．これらは役立つ情報ばかりで，合格の1つの要因になりました．

そこで，これからアクチュアリー試験(特に数学･損保)を受験する方に少しでも役立てればと思い，私の体験記を残したいと思います．

その他

今年の春，確率論の研究室に所属が決まりました．

私が1番興味のある分野でしたので，嬉しい限りです．

しかしながら，コロナの影響で私が思い描いていた研究室生活も崩れてきています．

このままでは良くないと思い，いくつかの理由でブログを始めることにしました．