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【統計学】尤度って何?をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita

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bow-end
い、い・・尤度

その他
RM233
尤度って毎回、解説聞くときには理解できるんだけど、しばらく時間をおいて「尤度って何?」って聞かれると自分ではまったく解説できない...。身についてないなぁ。

その他
shibacow
ゆうどがまず読めない。

その他
sky-y
尤度は統計や機械学習においてつかみ所がなくつまづきやすい概念なので、こういう可視化はありがたい。

その他
tetzl
まず読めなくてそこでつまづく人がいると思うのよね...「ゆうど」って...

その他
androidzaurus
わんわn(ry

その他
IthacaChasma
大学一年の時にコレ見てたら、少し統計学の理解が楽だっただろうなあ。素晴らしい説明。

その他
wackyhope
わかりやすい。参考に。

その他
raitu
統計学において「サンプリングしてデータが観測された後、そのデータは元々どういうパラメーターを持つ確率分布から生まれたものだったか?」を示すための「尤もらしさ」を示すための値が「尤度(ゆうど)」

その他
tjnet555
尤度について、グラフを用いて超わかりやすく説明している

その他
zyxwv
尤度の考え方

その他
teddy-g
尤度ってのは観測されたデータがあるときに、それらが所属してる集団のμとσがいくらかを推定するもの、ってことでいいかしら

その他
lochtext
matplotlibだ

その他
kwms
#数学

その他
psfactory
【統計学】尤度って何?をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita

その他
yoshinagayoshi1
【統計学】尤度って何?をグラフィカルに説明してみる。 by @Kenmatsu4 on @Qiita

その他
hadzimme
学生のとき以来だなあ。復習しよう/尤があゐいていゑよ〜

その他
cpw
アニメーションが分かりやすい

その他
gunstarheros
【統計学】尤度って何?をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita

その他
sky-y
sky-y 尤度は統計や機械学習においてつかみ所がなくつまづきやすい概念なので、こういう可視化はありがたい。

2015年11月18日 リンク

その他
sudo1101
わかりやすい

その他
kaz_uki_1014
統計学や機械学習をを勉強していると「尤度」という概念に出会います。 確率関数や確率密度関数を理解していれば数式的には処理はできると思うのですが、少し直感的な理解のためにグラフィカルに解説を試みたいと思

その他
IthacaChasma
IthacaChasma 大学一年の時にコレ見てたら、少し統計学の理解が楽だっただろうなあ。素晴らしい説明。

2015年11月18日 リンク

その他
ogatatsu
犬度もグラフィカルに説明おね。

その他
b84g
なるほどわかりやすい

その他
androidzaurus
androidzaurus わんわn(ry

2015年11月18日 リンク

その他
bow-end
bow-end い、い・・尤度

2015年11月18日 リンク

その他
RM233
RM233 尤度って毎回、解説聞くときには理解できるんだけど、しばらく時間をおいて「尤度って何?」って聞かれると自分ではまったく解説できない...。身についてないなぁ。

2015年11月18日 リンク

その他
shibacow
shibacow ゆうどがまず読めない。

2015年11月18日 リンク

その他
tetzl
tetzl まず読めなくてそこでつまづく人がいると思うのよね...「ゆうど」って...

2015年11月18日 リンク

その他

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【統計学】尤度って何?をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np ... %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np import seaborn as sns import numpy.random as rd m = 10 s = 3 min_x = m-4*s max_x = m+4*s x = np.linspace(min_x, max_x, 201) y = (1/np.sqrt(2*np.pi*s**2))*np.exp(-0.5*(x-m)**2/s**2) plt.figure(figsize=(8,5)) plt.xlim(min_x, max_x) plt.ylim(0,max(y)*1.1) plt.plot(x,y) plt.show() この図は、平均$\mu$、標準偏差$\sigma$

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