參數統計模型基礎 · 脈衝 R04
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batch-20261014-advance-20261103-r04-parametric-statistical-model-foundations · 2026-10-14 · 100 題
1. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,4],[1,4],[2,4]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/4, 1/4, 1/2], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/4, 1/4, 1/2], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-qualification · candidate
2. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,5],[1,5],[3,5]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/5, 1/5, 3/5], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/5, 1/5, 3/5], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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3. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,6],[1,6],[4,6]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/6, 1/6, 2/3], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/6, 1/6, 2/3], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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4. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,7],[1,7],[5,7]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/7, 1/7, 5/7], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/7, 1/7, 5/7], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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5. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,8],[1,8],[6,8]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/8, 1/8, 3/4], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/8, 1/8, 3/4], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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6. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,9],[1,9],[7,9]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/9, 1/9, 7/9], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/9, 1/9, 7/9], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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7. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,10],[1,10],[8,10]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/10, 1/10, 4/5], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/10, 1/10, 4/5], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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8. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,11],[1,11],[9,11]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/11, 1/11, 9/11], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/11, 1/11, 9/11], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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9. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,12],[1,12],[10,12]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/12, 1/12, 5/6], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/12, 1/12, 5/6], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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10. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,13],[1,13],[11,13]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/13, 1/13, 11/13], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/13, 1/13, 11/13], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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11. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,14],[1,14],[12,14]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/14, 1/14, 6/7], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/14, 1/14, 6/7], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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12. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,15],[1,15],[13,15]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/15, 1/15, 13/15], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/15, 1/15, 13/15], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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13. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,16],[1,16],[14,16]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/16, 1/16, 7/8], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/16, 1/16, 7/8], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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14. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,17],[1,17],[15,17]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/17, 1/17, 15/17], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/17, 1/17, 15/17], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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15. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,18],[1,18],[16,18]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/18, 1/18, 8/9], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/18, 1/18, 8/9], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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16. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,19],[1,19],[17,19]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/19, 1/19, 17/19], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/19, 1/19, 17/19], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
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17. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,20],[1,20],[18,20]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/20, 1/20, 9/10], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/20, 1/20, 9/10], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
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18. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,21],[1,21],[19,21]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
查看答案與解釋
(2, 3, [[0, [1/21, 1/21, 19/21], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/21, 1/21, 19/21], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
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19. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,22],[1,22],[20,22]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/22, 1/22, 10/11], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/22, 1/22, 10/11], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-qualification · candidate
20. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,23],[1,23],[21,23]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/23, 1/23, 21/23], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/23, 1/23, 21/23], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-qualification · candidate
21. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,24],[1,24],[22,24]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/24, 1/24, 11/12], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/24, 1/24, 11/12], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-qualification · candidate
22. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,25],[1,25],[23,25]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
查看答案與解釋
(2, 3, [[0, [1/25, 1/25, 23/25], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/25, 1/25, 23/25], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-qualification · candidate
23. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,26],[1,26],[24,26]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
查看答案與解釋
(2, 3, [[0, [1/26, 1/26, 12/13], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/26, 1/26, 12/13], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-qualification · candidate
24. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,27],[1,27],[25,27]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/27, 1/27, 25/27], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/27, 1/27, 25/27], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-qualification · candidate
25. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,28],[1,28],[26,28]],[[1,2],[1,3],[1,6]]]}。請依 [parameter_count,outcome_count,law_rows,qualified,common_space] 欄序回答。
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(2, 3, [[0, [1/28, 1/28, 13/14], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)
Wave5第三層核對=(2, 3, [[0, [1/28, 1/28, 13/14], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]], 是, common_sample_space)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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26. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,4],[1,4],[2,4]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(0, 0, 1/4, 是)
Wave5第三層核對=(0, 0, 1/4, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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27. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,5],[1,5],[3,5]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(1, 1, 1/3, 是)
Wave5第三層核對=(1, 1, 1/3, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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28. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,6],[1,6],[4,6]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(0, 2, 2/3, 是)
Wave5第三層核對=(0, 2, 2/3, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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29. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,7],[1,7],[5,7]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(1, 0, 1/2, 是)
Wave5第三層核對=(1, 0, 1/2, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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30. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,8],[1,8],[6,8]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(0, 1, 1/8, 是)
Wave5第三層核對=(0, 1, 1/8, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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31. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,9],[1,9],[7,9]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(1, 2, 1/6, 是)
Wave5第三層核對=(1, 2, 1/6, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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32. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,10],[1,10],[8,10]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(0, 0, 1/10, 是)
Wave5第三層核對=(0, 0, 1/10, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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33. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,11],[1,11],[9,11]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(1, 1, 1/3, 是)
Wave5第三層核對=(1, 1, 1/3, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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34. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,12],[1,12],[10,12]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(0, 2, 5/6, 是)
Wave5第三層核對=(0, 2, 5/6, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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35. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,13],[1,13],[11,13]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(1, 0, 1/2, 是)
Wave5第三層核對=(1, 0, 1/2, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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36. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,14],[1,14],[12,14]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(0, 1, 1/14, 是)
Wave5第三層核對=(0, 1, 1/14, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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37. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,15],[1,15],[13,15]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(1, 2, 1/6, 是)
Wave5第三層核對=(1, 2, 1/6, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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38. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,16],[1,16],[14,16]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(0, 0, 1/16, 是)
Wave5第三層核對=(0, 0, 1/16, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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39. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,17],[1,17],[15,17]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(1, 1, 1/3, 是)
Wave5第三層核對=(1, 1, 1/3, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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40. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,18],[1,18],[16,18]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(0, 2, 8/9, 是)
Wave5第三層核對=(0, 2, 8/9, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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41. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,19],[1,19],[17,19]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(1, 0, 1/2, 是)
Wave5第三層核對=(1, 0, 1/2, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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42. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,20],[1,20],[18,20]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
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(0, 1, 1/20, 是)
Wave5第三層核對=(0, 1, 1/20, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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43. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,21],[1,21],[19,21]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
查看答案與解釋
(1, 2, 1/6, 是)
Wave5第三層核對=(1, 2, 1/6, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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44. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,22],[1,22],[20,22]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
查看答案與解釋
(0, 0, 1/22, 是)
Wave5第三層核對=(0, 0, 1/22, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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45. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,23],[1,23],[21,23]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
查看答案與解釋
(1, 1, 1/3, 是)
Wave5第三層核對=(1, 1, 1/3, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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46. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,24],[1,24],[22,24]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
查看答案與解釋
(0, 2, 11/12, 是)
Wave5第三層核對=(0, 2, 11/12, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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47. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,25],[1,25],[23,25]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
查看答案與解釋
(1, 0, 1/2, 是)
Wave5第三層核對=(1, 0, 1/2, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
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48. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,26],[1,26],[24,26]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
查看答案與解釋
(0, 1, 1/26, 是)
Wave5第三層核對=(0, 1, 1/26, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
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49. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,27],[1,27],[25,27]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
查看答案與解釋
(1, 2, 1/6, 是)
Wave5第三層核對=(1, 2, 1/6, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
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50. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-law-lookup；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,28],[1,28],[26,28]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,probability,model_qualified] 欄序回答。
查看答案與解釋
(0, 0, 1/28, 是)
Wave5第三層核對=(0, 0, 1/28, 是)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-law-lookup · candidate
51. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,4],[1,4],[2,4]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":0}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(0, [[0, 1/4], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, [[0, 1/4], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-likelihood · candidate
52. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,5],[1,5],[3,5]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":1}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(1, [[0, 1/5], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, [[0, 1/5], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-likelihood · candidate
53. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,6],[1,6],[4,6]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":2}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(2, [[0, 2/3], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(2, [[0, 2/3], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-likelihood · candidate
54. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,7],[1,7],[5,7]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":0}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(0, [[0, 1/7], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, [[0, 1/7], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-likelihood · candidate
55. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,8],[1,8],[6,8]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":1}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(1, [[0, 1/8], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, [[0, 1/8], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
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56. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,9],[1,9],[7,9]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":2}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(2, [[0, 7/9], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(2, [[0, 7/9], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
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57. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,10],[1,10],[8,10]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":0}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(0, [[0, 1/10], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, [[0, 1/10], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-likelihood · candidate
58. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,11],[1,11],[9,11]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":1}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(1, [[0, 1/11], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, [[0, 1/11], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-likelihood · candidate
59. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,12],[1,12],[10,12]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":2}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(2, [[0, 5/6], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(2, [[0, 5/6], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-likelihood · candidate
60. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,13],[1,13],[11,13]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":0}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(0, [[0, 1/13], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, [[0, 1/13], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-likelihood · candidate
61. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,14],[1,14],[12,14]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":1}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(1, [[0, 1/14], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, [[0, 1/14], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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62. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,15],[1,15],[13,15]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":2}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(2, [[0, 13/15], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(2, [[0, 13/15], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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63. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,16],[1,16],[14,16]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":0}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(0, [[0, 1/16], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, [[0, 1/16], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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64. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,17],[1,17],[15,17]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":1}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(1, [[0, 1/17], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, [[0, 1/17], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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65. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,18],[1,18],[16,18]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":2}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(2, [[0, 8/9], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(2, [[0, 8/9], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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66. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,19],[1,19],[17,19]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":0}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(0, [[0, 1/19], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, [[0, 1/19], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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67. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,20],[1,20],[18,20]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":1}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(1, [[0, 1/20], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, [[0, 1/20], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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68. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,21],[1,21],[19,21]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":2}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(2, [[0, 19/21], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(2, [[0, 19/21], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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69. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,22],[1,22],[20,22]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":0}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(0, [[0, 1/22], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, [[0, 1/22], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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70. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,23],[1,23],[21,23]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":1}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(1, [[0, 1/23], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, [[0, 1/23], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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71. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,24],[1,24],[22,24]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":2}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(2, [[0, 11/12], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(2, [[0, 11/12], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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72. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,25],[1,25],[23,25]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":0}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(0, [[0, 1/25], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, [[0, 1/25], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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73. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,26],[1,26],[24,26]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":1}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(1, [[0, 1/26], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, [[0, 1/26], [1, 1/3]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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74. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,27],[1,27],[25,27]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":2}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(2, [[0, 25/27], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(2, [[0, 25/27], [1, 1/6]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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75. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-likelihood；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,28],[1,28],[26,28]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"outcome":0}。請依 [outcome,likelihood_rows,boundary] 欄序回答。
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(0, [[0, 1/28], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, [[0, 1/28], [1, 1/2]], likelihood_as_function_of_parameter_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-likelihood · candidate
76. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,4],[1,4],[2,4]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(0, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/4, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/4, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
77. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,5],[1,5],[3,5]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(1, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/3, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/3, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
78. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,6],[1,6],[4,6]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
查看答案與解釋
(0, 2, parameter_index, observed_outcome, 2/3, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 2, parameter_index, observed_outcome, 2/3, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
79. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,7],[1,7],[5,7]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
查看答案與解釋
(1, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/2, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/2, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
80. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,8],[1,8],[6,8]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
查看答案與解釋
(0, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/8, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/8, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
81. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,9],[1,9],[7,9]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
查看答案與解釋
(1, 2, parameter_index, observed_outcome, 1/6, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 2, parameter_index, observed_outcome, 1/6, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
82. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,10],[1,10],[8,10]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
查看答案與解釋
(0, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/10, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/10, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
83. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,11],[1,11],[9,11]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
查看答案與解釋
(1, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/3, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/3, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
84. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,12],[1,12],[10,12]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
查看答案與解釋
(0, 2, parameter_index, observed_outcome, 5/6, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 2, parameter_index, observed_outcome, 5/6, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
85. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,13],[1,13],[11,13]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(1, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/2, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/2, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
86. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,14],[1,14],[12,14]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
查看答案與解釋
(0, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/14, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/14, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
87. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,15],[1,15],[13,15]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
查看答案與解釋
(1, 2, parameter_index, observed_outcome, 1/6, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 2, parameter_index, observed_outcome, 1/6, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
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88. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,16],[1,16],[14,16]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(0, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/16, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/16, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
89. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,17],[1,17],[15,17]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(1, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/3, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/3, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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90. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,18],[1,18],[16,18]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(0, 2, parameter_index, observed_outcome, 8/9, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 2, parameter_index, observed_outcome, 8/9, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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91. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,19],[1,19],[17,19]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(1, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/2, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/2, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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92. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,20],[1,20],[18,20]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(0, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/20, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/20, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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93. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,21],[1,21],[19,21]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(1, 2, parameter_index, observed_outcome, 1/6, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 2, parameter_index, observed_outcome, 1/6, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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94. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,22],[1,22],[20,22]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(0, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/22, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/22, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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95. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,23],[1,23],[21,23]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(1, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/3, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/3, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
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96. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,24],[1,24],[22,24]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(0, 2, parameter_index, observed_outcome, 11/12, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 2, parameter_index, observed_outcome, 11/12, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
97. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,25],[1,25],[23,25]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(1, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/2, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/2, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
98. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,26],[1,26],[24,26]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":1}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(0, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/26, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 1, parameter_index, observed_outcome, 1/26, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
參數統計模型 · qf-mod34-statmodel-parameter-observation-boundary · candidate
99. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,27],[1,27],[25,27]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":1,"outcome":2}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(1, 2, parameter_index, observed_outcome, 1/6, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(1, 2, parameter_index, observed_outcome, 1/6, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
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100. 參數統計模型
共同有限sample space與每個parameter的完整law row。操作=statmodel-parameter-observation-boundary；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,28],[1,28],[26,28]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"parameter":0,"outcome":0}。請依 [parameter,outcome,parameter_role,observation_role,law_value,same_role,boundary] 欄序回答。
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(0, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/28, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)
Wave5第三層核對=(0, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/28, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior)；依完整明示資料重算；每列非負且精確總和1，parameter與observation分離；likelihood是parameter函數而非posterior；不暗示prior或identifiability。
本題逐步詳解（AI 二次覆核）
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原始題目 JSONL · 驗收報告