10ステップの範囲を使用すると、ヒストグラムはPmax=0.0217, k = 0.0217^0.1=0.68178, Pmin=0.0225, k = 0.0225^0.1=0.684255 と表示されるようになります。0.65と大差はない。しかし、ここでは、私が上の投稿でステップアップの確率を話していたのに対し、あなたはトレンド継続の確率を正確にkしていることがわかります。
10ステップの範囲を使用すると、ヒストグラムはPmax=0.0217, k = 0.0217^0.1=0.68178, Pmin=0.0225, k = 0.0225^0.1=0.684255 と表示されるようになります。0.65と大差はない。しかし、ここでは、私が上の投稿でステップアップの確率を話していたのに対し、あなたはトレンド継続の確率を正確にkしていることがわかります。
一般に、プロセスについてはほとんど知られていませんが、ここでは、次のステップが前のステップに依存し、継続の確率が65％程度であるようなシーケンスを意図的に生成しました（正確には覚えていません）。つまり、継続確率の設定→配列の生成→分布の取得を行ったが、今度は継続確率のパラメータを分布から取得したい。
解析的に計算することはできそうにない。モンテカルロ・シミュレーションで、分布（分散など）が継続確率にどのように依存するかをおおよそ確認してみてはいかがでしょうか。
一般に、私はプロセスについてあまり知らないので、次のステップが前のステップに依存し、継続確率が65％程度であるようなシーケンスを意図的に生成しました（正確には覚えていません）。つまり、継続確率の設定→配列の生成→分布の取得を行ったが、今度は継続確率のパラメータを分布から取得したい。
最初の投稿では、「それゆえ、確率密度 プロットだけを持って、各ステップでの逆転の確率をどのように計算するかという質問」でした。
つまり、すべてのステップに共通する1つの数値（例では65％）を見つけたいのですね。各ステップでの逆転の確率（同じとは限らない）はいらないのでは？
元の投稿では、"ceince of how, only aprobability density plot, to calculate the probability of reversal in each step. "となっていました。
つまり、すべてのステップに共通する1つの数値（例では65％）を見つけたいのですね。各ステップでの逆転の確率（同じとは限らない）はいらないのでは？
ヒストグラムの意味は、10ステップ（1ステップは上昇でも下降でもよい）のサンプルをとり、この10ステップについて、プロセスが出発点から動いた距離を測定することである。そして、そのようなサンプルを1万個取り、出発点から-10段階（下方向）、次に-8段階、-6段階と進んでいったのが何％だったかを計算するのです。このパーセンテージはヒストグラムに書き込まれ、-10～10の値はヒストグラムの下部に書き込まれます。
なぜ、最内周の10点に絞ったのか。各ステップ番号iにおける非ゼロ確率範囲P <> 0の辺（到達可能点）については、等式P(max)=k^iが成立し、kはステップアップ方向の必要定数割合である。 したがって、P(min)=(1-k)^iとなる。また、この摂動伝搬フロントからkを推定することができる。ただ、真ん中（1万人中10人）ではなく、端っこを取るべきでしょう。
10ステップの範囲を使用すると、ヒストグラムはPmax=0.0217, k = 0.0217^0.1=0.68178, Pmin=0.0225, k = 0.0225^0.1=0.684255 と表示されるようになります。0.65と大差はない。しかし、ここでは、私が上の投稿でステップアップの確率を話していたのに対し、あなたはトレンド継続の確率を正確にkしていることがわかります。
ステップ数を増やすと推定誤差は小さくなります。しかし、確率PmaxとPminはまだ妥当な大きさのオーダーである必要があり、iが大きくなると急激に減少する。30ステップの場合、k=0.7では約0.00002、k=0.3では約2.00E-16となる（kはステップアップの確率）。
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そこで、確率密度プロットだけで、各ステップでの逆転の確率をどう計算するかという問題が出てくる。
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中央のバーの片側＋中央のバーの半分の和を、すべてのバーの和の合計で割ったもの。確率的に
...
次のような確率密度グラフがあるとする。
ここでは、X軸に、ある人が出発点から-10（左）から+10（右）まで何歩歩いたかを示し、それを何％の確率で行ったかを符号で示しています。 各ステップでUターンする確率はどのくらいだったのか、どうやって調べるのですか？
また、Uターンとはどういうことでしょうか？- 逆方向の一歩か、その後のすべての逆方向の一歩か？
一見すると、マルコフ連鎖の領域からは、初期分布の時間発展が通常の問題である。連鎖が2次であるため、多少複雑になる（n時点の価格の確率は、n-1時点の価格だけでなく、n-2時点の価格にも依存する）。
計算は数値で行う必要があります。 優雅に（解析的に）定常分布を計算する以外にはないのですが、ここでは明らかに定義されていないのです。
アレクセイ、そして有限ステップの確率のグラフと次のステップp=50%という事実が与えられたとき、定常表分布として解くことはできないのでしょうか？
ap：50％でないことはわかった。しかし、分布が正規分布のままで、この確率がこのサンプルで一定であると考えれば、解析的に計算することは可能だと思います。
そして、もしそれが一定でないなら、この問題は多くの解決策を持つことになる。
10ステップの範囲を使用すると、ヒストグラムはPmax=0.0217, k = 0.0217^0.1=0.68178, Pmin=0.0225, k = 0.0225^0.1=0.684255 と表示されるようになります。0.65と大差はない。しかし、ここでは、私が上の投稿でステップアップの確率を話していたのに対し、あなたはトレンド継続の確率を正確にkしていることがわかります。
ステップ数を増やすと推定誤差は小さくなります。しかし、確率PmaxとPminがまだ妥当な大きさのオーダーである必要があり、それらはiの増加とともに急速に減少する。30ステップの場合、k=0.7では約0.00002、k=0.3では約2.00E-16となる（kはステップアップの確率）。
Uターンとはどういう意味ですか？- 逆方向の一歩か、その後のすべての逆方向の一歩か？
Alexeyさん、そして、与えられた有限ステップの確率のグラフと、次のステップp=50%ということは、定常表の分布として解くことはできないのでしょうか？
ap：50％でないことを理解した。しかし、分布が正規分布のままで、この確率がこのサンプルで一定であると考えれば、解析的に計算することは可能だと思います。
そして、もしそれが一定でないなら、この問題には多くの解決策があることになります。
Uターンとはどういう意味ですか？- 逆方向の一歩か、その後のすべての逆方向の一歩か？
Alexeyさん、そして、与えられた有限ステップの確率のグラフと、次のステップp=50%ということは、定常表の分布として解くことはできないのでしょうか？
ap：50％でないことを理解した。しかし、分布が正規分布のままで、この確率がこのサンプルで一定であると考えれば、解析的に計算することは可能だと思います。
そして、もしそれが一定でないなら、この問題には多くの解決策があることになります。
定義上、定常分布は各ステップで変化しないはずです。この場合、どのような分布も各ステップで「広がり」、分散が大きくなります。