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第I部 確率そのものの話 第1章 確率とは 第2章 複数の確率変数のからみあい 第3章 離散値の確率分布 第4章 連続値の確率分布 第5章 共分散行列と多次元正規分布と楕円 第II部 確率を役立てる話 第6章 推定と検定 第7章 擬似乱数 第8章 いろいろな応用 付録 付録A 本書で使う数学の基礎事項 付録B 近似式と不等式 付録C 確率論の補足 第I部 確率そのものの話 第1章 確率とは 1.1 数学の立場 1.2 三つの扉(モンティホール問題) ――― 飛行船視点 1.2.1 モンティホール問題 1.2.2 正しい答とよくある勘違い 1.2.3 飛行船視点への翻訳 1.3 三つ組(Ω,F, P) ――― 神様視点 1.4 確率変数 1.5 確率分布 1.6 現場流の略記法 1.6.1 確率変数の記法 1.6.2 確率の記法 1.7は裏方 1.7.1の正体にはこだわらない 1.7.2のと
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都会の喧騒の中、忙しい日常に追われる佐藤さんは、いつもスーパーのレジ前で立ち止まる。彼は、ふと「どっちの行列が早く進むんだろう?」という疑問を抱いた。人が多く並ぶ中で、ふたつのレジ。時には、前の列があっという間に消えていくのに、またある時はじわじわと進む。そんな日常のミステリーに、佐藤さんは心を奪われたのだ。 ある日、ふと立ち寄ったカフェで、友人が差し出した一冊の本に目が留まる。表紙には「はじめての統計学 レジの行列が早く進むのは、どっち?」と、大胆なタイトルが飾られていた。友人は笑いながら、「これ、君の疑問にぴったりだよ!」と勧める。その瞬間、佐藤さんは直感した。これこそ、自分の中にある小さな探求心を満たす鍵だ、と。 家に帰ると、彼はその本を手に取り、ページをめくる。そこには、レジの行列が早く進む理由を、日常のエピソードとともに、統計学の基本概念で解説する楽しいストーリーが綴られていた。
2022年11月07日 ベルヌーイシフト写像と長期予測不能性について注釈を追加 2023年03月28日 ディールシャッフルの引用文献について追記 (※(注記)1)の内容を一部修正 セルフカットになってからシャッフル後にトップ解決するとめっちゃ気まずい。 墓地0枚の相手にポクチンちん、chapuddingです。 時の流れは早いもので、大型感染症が流行し始めてからもうすぐ3年が経過しようとしています。 感染症拡大防止の観点からTCGでは相手のカードに触れることが禁忌として扱われるようになりました。 これにより不正防止のために行われていた相手の山札をシャッフルする行為は禁止され、対戦相手のシャッフル後に山札を指定通りに操作してもらう方式に切り替わりました。 しかしこの方式では相手の不正な山札操作を防ぐ行為として十分に機能していない場合が多く、大型大会の配信卓ですら不正を疑われるような行動が散見されるのが現状
どの分野をやっていても頻繁に現れるポアソン分布について、ポアソンの極限定理による導出を含め、詳しく解説しました ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 確率統計のおすすめ参考書はこちら 「プログラミングのための確率統計」 https://amzn.to/2u4VZAf →教科書であって教科書でない面白い本。本文の途中に挟まれるQ&Aの数が尋常じゃない ※(注記)上記リンクURLはAmazonアソシエイトのリンクを使用しています --------------------------------------------------------------------------------------------
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【確率統計】確率変数の周辺化や周辺分布を具体例で分かりやすく解説 Posted: 2022年09月23日, Category: 確率分布 統計学や確率の勉強を始めると、周辺化(marginalization)や周辺分布(周辺確立分布, marginal probability distribution)という概念がしばしば登場します。 確率や統計学を扱うテキストであれば、周辺化について扱っていないテキストはほとんどないと思うくらい、超重要な概念ですが、実際理解するのは結構難しいと思います。 今回はできる限り、この周辺化や周辺分布について分かりやすく解説していきます。
第I部 確率そのものの話 第1章 確率とは 1.1 数学の立場 1.2 三つの扉(モンティホール問題) ――― 飛行船視点 1.2.1 モンティホール問題 1.2.2 正しい答とよくある勘違い 1.2.3 飛行船視点への翻訳 1.3 三つ組(Ω,F, P) ――― 神様視点 1.4 確率変数 1.5 確率分布 1.6 現場流の略記法 1.6.1 確率変数の記法 1.6.2 確率の記法 1.7は裏方 1.7.1の正体にはこだわらない 1.7.2のとり方の流儀 1.7.3なし(神様視点なし)の確率論 1.8 念押しなど 1.8.1 何がしたかったのか 1.8.2 面積なんだから...... 1.8.3 言い訳 コラム:モンティホール問題のシミュレーション 第2章 複数の確率変数のからみあい 2.1 各県の土地利用(面積計算の練習) 2.1.1 県別・用途別の集計(同時確率と周辺確率の練習) 2.1.2
今や機械学習などで大活躍の「ベイズの定理」、 この基本や考え方をしっかりマスターしましょう٩( 'ω' )و 動画の内容に関する質問はコメント欄へどうぞ。また、今までの質問についての回答をまとめたQ&Aは各動画の固定コメントにあります ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 確率統計のおすすめ参考書はこちら 「プログラミングのための確率統計」 https://amzn.to/2u4VZAf →教科書であって教科書でない面白い本。本文の途中に挟まれるQ&Aの数が尋常じゃない -----------------------------------------------------------------
私たちを取り巻く環境は日々複雑に絡まり、不確実性を増しています。 我々の前にいつも立ち塞がるのは、VUCA四天王です。 ・Volatility(変動性) ・Uncertainty(不確実性) ・Complexity(複雑性) ・Ambiguity(曖昧性) そんなVUCA時代を生きている我々に手を差し伸べてくれるのはそう...確率/統計です。 今こそ確率/統計を学んでVUCA時代を強く生き抜いていこうではありませんか!! ※(注記) この記事はnote株式会社 Advent Calendar 2022の3日目の記事です。前回は Sunochiさんの「note株式会社のOKRとデイリースクラムを振り返る」でした。 ※(注記) note社員がQiitaのAdvent Calendarの記事をZennで書くという愉快な試みです。 はじめに 今まで確率や統計を勉強してきたのでここらへんで面白さをまとめたいなぁと思
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