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85 件の記事（7 / 8 ページ）
仮想通貨ウィークリー 2026-W22: 米軍イラン空爆で BTC ETF 設定来最長 9 取引日連続流出
米軍イラン空爆起点のリスクオフで BTC −4.4%、現物 ETF が設定来最長 9 取引日連続 2.8B ドル流出。BTC を平時・ストレス時の局面別に読み、CLARITY Act の進展と既存の ETHB を当週の値動きから分けて追う。
Dell +42.6% と SOX +5.14% が示した「AI 実績化」、9 週連続上昇は breadth 縮小と共存する
Dell 週次 +42.6%（5/29 前日比 +32.8%）・AI サーバー +757% が示した「AI 実績化」を軸に、SPX 9 週連騰が breadth 縮小と共存する構造を解説。NVDA 調整は Mag7 内ローテーション、日経週次 +4.73% は米 AI 直輸入と原油安の二重効果として読む。
USD/JPY 91 銭幅に押し込まれた週（介入 11.7 兆円の鉛と日米中銀の綱引き）
USD/JPY が週レンジ 91 銭幅で膠着した週。介入 11.7 兆円の実弾公表が上値の鉛、日米金利差 3.00pt が下値の床として両側から挟む構造を、FOMC 反対 4 票・ECB 利上げ観測まで含めて分解する。
今週の総評: 停戦 MOU と AI サーバー +757% が同日に交差した週（SPX 9 週連続プラス、BTC は ETF 9 日連続流出）
停戦 MOU と Dell の AI サーバー +757% が同日に交差した週の総評。エネルギーから AI への資金再配分と「動けない FRB・孤立する日銀」の 2 本の横串で、SPX 9 週連続プラスから来週 NFP までを俯瞰する。
大数法則と中心極限定理
コインを 100 回投げて表がちょうど 50 回でも、それは偶然の一致にすぎません。10,000 回投げれば表の割合は 0.5 のすぐ近くまで安定します。大数の法則 (LLN) は標本平均が母平均に確率収束することを、中心極限定理 (CLT) は標本平均の分布が元の分布によらず正規分布に近づくことを保証します。両者は同じ標本平均についての別方向の主張で、LLN は中心への収束、CLT は分布形の収束です。ばらつきがサンプル数の平方根に反比例して縮む構造が Part 3（標本誤差・信頼区間・検定）の土台になります。LLN には有限期待値、通常の CLT には有限分散が必要です。平均が未定義の Cauchy では両方が崩れ、有限平均・無限分散では LLN は成立しても通常の CLT は崩れます。独立性の崩壊にも別途注意が必要です。
条件付き確率とベイズの面積
感度 90% の検査で陽性が出ても、本当に病気である確率は約 9.2% にとどまります。条件付き確率とベイズの定理を 1×1 矩形の4セル分割として扱い、事前確率・尤度・事後確率の関係を面積比として読み解きます。ベイズの定理は条件付き確率の定義から直接導かれる初等的命題で、同じ同時確率を異なる条件で割る関係として導出します。独立性は「条件付けても確率が変わらない関係」として定義し、排反性との混同・基準率の無視・確率の更新までを離散の範囲で整理します。
期待値
サイコロを 1 回振ったときの期待値は 3.5 ですが、3.5 という目はサイコロに存在しません。「期待値」が指すのは 1 回の結果ではなく、無限回繰り返したときの平均値です。stats-01 の度数分布表で度数が果たしていた重みを stats-05 の確率に置き換えた構造、確率変数と実現値の記号区別、独立でなくても成り立つ線形性、二項分布の期待値を 2 行で導く威力までを離散の範囲で整理します。
確率の直感
コインを 100 回投げて 57 回表が出たら、このコインは偏っているのでしょうか。素朴な「半分のはず」は確率という言葉の中身を取り違えた直感で、無限回試行の極限（頻度主義）と賭けに応じる比率（主観確率）の 2 つの中身に切り分ける必要があります。両者は Kolmogorov 三公理という共通の土台で計算され、別の問いにそれぞれ答えます。
標準化と z スコア
単位もスケールも違う数字を 1 つの軸に乗せる道具が標準化です。平均を原点に、標準偏差を 1 単位に置き直すと、数字は「平均から何 σ 離れているか」だけで語れます。stats-03 の歪度・尖度が「すでに標準化された量」だったことまで回収します。
分布の形を見る
平均と標準偏差が同じでも、分布の形が違えばデータの意味は違います。ヒストグラムから密度関数まで、形を見る道具と、形を 1 つの数で要約する歪度・超過尖度を順に学びます。
散らばりの測り方
範囲・四分位・分散・標準偏差。「なぜ二乗するのか」を平方完成で証明し、絶対値ではなく二乗を選ぶ構造的な理由を掘ります。
平均値と中央値の使い分け
外れ値の大きさで平均は大きく動きますが、中央値は中央順位の外側にとどまる値の変化には頑健です。所得分布・バイト時給の例で、2 つの代表値がいつ食い違い、どちらを使うべきかを掘ります。