# 第 17863 題：參數統計模型 [返回所在分頁 90](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/page/90/) [← 逐題詳解目錄](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/) · [原題批次](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/practice/batch-20261014-advance-20261103-r04-parametric-statistical-model-foundations/#q-20261014-advance-20261103-r04-parametric-statistical-model-0088) 本頁是已完成第二對話 AI 數理與中英語義覆核的教學詳解，只支持本題明示的模型與前提。沒有人工審查或新 Lean 證明，也不提升原題或 MKO 的 Canonical 真值狀態。 R0034-17863 · q-20261014-advance-20261103-r04-parametric-statistical-model-0088 ## 原題與已知條件 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。 - G001 — 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。 ## 定義與適用範圍 沿用原題明示的論域、假設與來源 MKO 定義。本題已完成第二對話數理與中英語義覆核，並由原始參數逐題獨立重算模型、答案與每個算術步驟；原題仍為 candidate。 - [mko-parametric-statistical-model](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/mko/mko-parametric-statistical-model/) ## 逐步推導 S001 · calculation操作前 parameter0 complete outcome mass sum := sum(1/16, 1/16, 7/8) 操作後 parameter0 complete outcome mass sum = 1 條件：無 依原始角色及已核中間量精確計算，保留分母、正負號、索引與嚴格條件。 步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001 S002 · implies操作前 original parameter row=0;SAME outcome carrier Fin(3);original aligned rational entries=[[1, 16], [1, 16], [14, 16]] 操作後 reduced rational candidate entries=[1/16, 1/16, 7/8];sum=1;nonnegative=是;row qualified=是 條件：無 每個parameter都要同一sample space上的完整非負總和1之law；未合格候選列保留數值與False，不因叫law table就自動正常化。 步驟識別與依賴規則：statmodel_every_parameter_law_same_observation_space · 依賴：G001, S001 S003 · calculation操作前 parameter1 complete outcome mass sum := sum(1/2, 1/3, 1/6) 操作後 parameter1 complete outcome mass sum = 1 條件：無 依原始角色及已核中間量精確計算，保留分母、正負號、索引與嚴格條件。 步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S002 S004 · implies操作前 original parameter row=1;SAME outcome carrier Fin(3);original aligned rational entries=[[1, 2], [1, 3], [1, 6]] 操作後 reduced rational candidate entries=[1/2, 1/3, 1/6];sum=1;nonnegative=是;row qualified=是 條件：無 每個parameter都要同一sample space上的完整非負總和1之law；未合格候選列保留數值與False，不因叫law table就自動正常化。 步驟識別與依賴規則：statmodel_every_parameter_law_same_observation_space · 依賴：G001, S003 S005 · implies操作前 original parameter carrier Fin(2);common outcome carrier Fin(3);ALL original row audits=[[0, [1/16, 1/16, 7/8], 1, 是], [1, [1/2, 1/3, 1/6], 1, 是]] 操作後 whole model qualified=是;common_sample_space;no parameter prior or posterior supplied 條件：無 把所有列資格合取，parameter索引不因此成為帶機率的隨機變數；沒有給prior或posterior，不跨parameter自動正規化。 步驟識別與依賴規則：statmodel_whole_table_qualification_no_parameter_prior · 依賴：G001, S004 S006 · implies操作前 original parameter index=0;original observed-outcome index=0;candidate full row=[1/16, 1/16, 7/8] 操作後 raw candidate cell=1/16;whole-table qualification remains=是 條件：無 按parameter選列、outcome選欄；無效候選表的raw cell不自動成為合格機率，也不能修好整個model。 步驟識別與依賴規則：statmodel_original_row_column_cell_not_model_repair · 依賴：G001, S005 S007 · implies操作前 numeric labels parameter=0;outcome=0;numeric equality=是;same raw cell=1/16 操作後 parameter role=parameter_index;outcome role=observed_outcome;same semantic role=否;parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior 條件：無 同為整數0也屬不同角色：parameter索引挑law，outcome是該law下的觀察；No是語義不相同，並非數字不相等的測試。 步驟識別與依賴規則：statmodel_distinct_semantic_roles_even_equal_numbers · 依賴：G001, S006 ## 逐步反向核對 - S007 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。 - S006 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。 - S005 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。 - S004 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。 - S003 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 parameter1 complete outcome mass sum，不以小數近似替代。 - S002 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。 - S001 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 parameter0 complete outcome mass sum，不以小數近似替代。 ## 結論 (0, 0, parameter_index, observed_outcome, 1/16, 否, parameter_not_observation_and_likelihood_not_posterior) 依上列完整代值及條件核對得到原題答案；原題編號、格式與狀態保持不變。 ## 本題覆核與來源綁定 覆核日期：2026-10-26 原題、答案、步驟表達式、數值 AST 與既有歷史保持原樣；原來的候選狀態屬於來源歷史，不覆寫為形式化證明。 來源雜湊與覆核憑證 - input commit: 0f7be61e2c22317a4075561dc822c87d881a50db - original question SHA-256: ae2146cb3baa03b348bd4e64c8cfea4cca84aaa1a5e8f23f8cfee26006aeea22 - candidate record SHA-256: 924a48baebd75f7bf8123ca40c9c37c1cc6f93712bf1acc3d6384dc8c2540112 - semantic review receipt SHA-256: f73d099ebe3ff1c69a5d96f08c75b11b9e5b05120af40cf3ef388fce3b5c5336 - question-first witness SHA-256: 22675ffb6209b4fea076032b29b96e3dc19aad4244c54493f5f65f5e5d875699 - Lean: NOT_RUN · human review: NOT_PERFORMED [同源完整 JSON](https://ocme.evemisslab.com/data/question-derivations/questions/q-20261014-advance-20261103-r04-parametric-statistical-model-0088.json)