小沢検察審査会の平均年齢が2度34.55歳になる確率は？　何と185万分の1だった！

小沢

以前、「イカサマ検察審査会！小沢検察審査会の平均年齢が2度34.55歳になる確率を数値シュミレーションで計算してみた。」という記事を書きましたが
http://www.asyura2.com/11/senkyo121/msg/280.html

その際は、平成22年度の国勢調査の集計がまだだったため、平成17年の国勢調査の数字を使いましたが、その後、小沢検察審査会が行われた、平成22年度の国勢調査の集計が出たため、再度、小沢検察審査会の平均年齢が2度34.55歳になる確率を計算したところ、その確率は、何と185万分の1だった！

こんな事って、普通にあり得ないよね〜〜！

審査員自体が不正に再任されたか、審査会自体が、本当は開かれていなかった可能性が濃厚ですね！


■小沢検察審査会の1回目と2回目の審査会については、検察審査会法の定めによる審査員の任期により、審査会の議決日を考慮すると全く別人であるはずなので


小沢検察審査会のあった、平成22年度の東京都の国政調査のデータ

http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?bid=000001034991&cycode=0
3-1 年齢(各歳)，男女別人口，年齢別割合，平均年齢及び年齢中位数(総数及び日本人)−全国※，全国市部※，全国郡部※，都道府県，20大都市


をもとに、東京都の20歳から69歳までの成人が審査会に参加可能として、検察審査会が発表した1回目、2回目の検査審査会の平均年齢が2度とも34.55歳になる確率を計算してみたところ、何と185万分の1だった！

（計算の解説は以下も参照）
http://www.asyura2.com/11/senkyo121/msg/280.html


各年齢ごとの、検察審査会が２度同じ年齢が続く確率

なお、検査審査会の平均年齢が34.55歳以下のどの年齢でもかまわないので2度とも同じ年齢になる確率は22万分の1しかありません。


$ python
Python 2.7.1 (r271:86832, Jul 31 2011, 19:30:53) 
[GCC 4.2.1 (Based on Apple Inc. build 5658) (LLVM build 2335.15.00)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> from matplotlib.pyplot import *
>>> 
>>> b = np.array([133462,138552,147113,153442,159208,169794,176453,178951,178701,181390,188863,191698,197788,199520,206418,213065,223990,229781,225045,220671,216168,213969,207926,207464,165357,197218,182329,172212,162575,155338,153107,148865,142700,134772,136532,140027,139171,144981,153862,162738,177466,195524,200406,193778,122112,130516,158997,157007,157961,152968],dtype=np.float64)
>>> 
>>> x=b/sum(b)
>>> 
>>> z =np.convolve(x, x)
>>> z =np.convolve(z, x)
>>> z =np.convolve(z, x)
>>> z =np.convolve(z, x)
>>> z =np.convolve(z, x)
>>> z =np.convolve(z, x)
>>> z =np.convolve(z, x)
>>> z =np.convolve(z, x)
>>> z =np.convolve(z, x)
>>> z =np.convolve(z, x)
>>> z=z**2
>>> print 1/z[160]
1848278.50434
>>> print 1/sum(z[0:160])
223501.238137
>>> 
>>> 
>>> a=np.linspace(220,759,540)
>>> a1=a/11.
>>> 
>>> plot(a1, z)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x10e54e6d0>]
>>> stem(a1[160], z[160])
>>> grid(True)
>>> show()