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モデル構築する上で必ず知っておくべき『過学習』。複雑すぎるモデルは、未知のデータをよく予測しない。

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『交互作用』を完全マスター！計算式の意味が理解できる！

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『同様に確からしい』の意味を正しく理解し、正しく確率計算しよう！

6:34

サンプルサイズが大きいとなぜp値が小さくなりやすいのか？視覚的に腹落ちできる！

7:50

Hampel Identifierを使えば、外れ値があっても妥当な管理限界を設定できる！

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AI技術を進展させる上で対処が必要な重要な難問『フレーム問題』とは？

今回は、フレーム問題についてわかりやすく解説します。
近年、AI（人工知能）の技術は飛躍的に進歩し、私たちの生活の中に浸透してきました。
スマートフォンの音声アシスタントやお掃除ロボットなど、さまざまな場面でAIが活躍しています。
しかし、これらのAIはあくまでも限定されたフレームの中で機能するものであり、人間のように自律的に判断し、複雑な状況に対応することはまだ実現していません。
その背景には、フレーム問題と呼ばれる難問が存在します。
この動画では、フレーム問題の基本概念を解説しています。
皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）
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【関連動画】
▼AI、機械学習、ディープラーニングの違いと関係がわかる！
　ruclips.net/video/hBpgeDwwgoQ/видео.html
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『枝分かれ実験』の問題を解くことが苦手な方向けの裏技（^m^）

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今回は、枝分かれ実験の分散分析表を埋める裏技について解説します。枝分かれ実験は、試験で出題されることが比較的多い手法ですが、平方和の計算や自由度の計算が非常にややこしいですよね。統計学を学習中の方にとって、苦戦する単元の1つなのではないかと思います。この動画では、枝分かれ実験の分散分析表を機械的に埋めることができる裏技を紹介しています。 QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝【関連動画】 ▼枝分かれ実験の仕組みがわかり、分散の推定値が計算できるようになる！　ruclips.net/video/shafJDrH9dA/видео.html ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝チャンネル登録はこちら ☞ruclips.net/ch...

モデル構築する上で必ず知っておくべき『過学習』。複雑すぎるモデルは、未知のデータをよく予測しない。

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モデル構築する上で必ず知っておくべき『過学習』。複雑すぎるモデルは、未知のデータをよく予測しない。

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今回は、過学習についてわかりやすく解説します。実測値と予測値がよく一致することと、そのモデルが使えるモデルであることとは、必ずしもイコールではありません。重要なのは、未知のデータでよく予測できることです。モデル構築に使った訓練データではよく予測できているが、未知のデータではよく予測できていない状態のことを『過学習』と言います。複雑すぎるがゆえに、未知のデータをよく予測できないモデルは、実運用では使えません。モデルの学習に使った訓練データのみではモデルの良し悪しを判断することはできないので、モデルの学習に使っていない、テストデータ（未知のデータ）を用いたモデルの予測性能の評価が重要です。 QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝【関連動画】 ...

7:07

『交互作用』を完全マスター！計算式の意味が理解できる！

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今回は、交互作用についてわかりやすく解説します。交互作用の平方和（SA×B）を計算する際に、主効果の平方和（SA、SB）を引き忘れる経験をしたことがある方は少なくないのではないでしょうか。このような凡ミスで悔しい思いをしないためには、交互作用の平方和の計算式を覚えるのではなく、データの構造式のイメージとセットで理解することが重要です。 QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝【関連動画】 ▼［解答テクニック］二元配置分散分析の肝である交互作用。これでもう間違えない！　ruclips.net/video/EH_pMI1nXV0/видео.html ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝チャンネル登録はこちら ☞ruclips.net...

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『同様に確からしい』の意味を正しく理解し、正しく確率計算しよう！

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今回は、同様に確からしいについて、わかりやすく解説します。確率の勉強をしていると出てくる「同様に確からしい」という表現は、ふわっとしており、理解できているような理解できていないような…という方は多いのではないでしょうか。この動画では、「同様に確からしい」を正しく理解できていないと正しく解答することが難しい「最短経路の問題」を取り上げて、「同様に確からしい」の本質を解説しています。 QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝【関連動画】 ▼事象の独立、試行の独立、確率変数の独立、の定義と違いと関係性がわかる！　ruclips.net/video/e_ZFra-5_RM/видео.html ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝チャンネ...

7:50

サンプルサイズが大きいとなぜp値が小さくなりやすいのか？視覚的に腹落ちできる！

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今回は、サンプルサイズとp値についてわかりやすく解説します。「サンプルサイズが大きいとp値が小さくなりやすいのでよくない」ということを聞いたことがある方は多いのではないかと思いますが、その理由まで理解している方は多くはないのではないかと思います。この動画では、サンプルサイズが大きいとp値が小さくなる理由を、視覚的に解説していますので、その理由がわかり、実務で仮説検定を行い結果を解釈する際の注意点をしっかり自分化できると思います。 QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝【関連動画】 ▼標本平均が従う分布の平均と分散、意外と簡単に導出できちゃいます！［証明］　ruclips.net/video/mUP-LdiBwbI/видео.html ▼p...

Hampel Identifierを使えば、外れ値があっても妥当な管理限界を設定できる！

12:09

Hampel Identifierを使えば、外れ値があっても妥当な管理限界を設定できる！

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今回は、Hampel Identifierについてわかりやすく解説します。工程に異常原因によるばらつきが発生していることにいち早く気づくことができる便利なツールに「管理図」がありますが、管理図の管理限界を計算する際に注意しなければいけないのが「偶然原因のみによってばらついている正常時のデータのみを使う必要がある」ということです。現実世界において、異常原因によるばらつきを完全に特定することは難しく、よって、妥当な管理限界を設定することは意外と難しいです。この問題を解決する方法の1つに「Hampel Identifier」があります。とても便利な上に簡単なので、実務にも応用しやすく非常に有用な手法です。 QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ...

7:50

パチンコの確率を幾何分布を使って統計的に考えてみよう！

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今回は、パチンコの確率についてわかりやすく解説します。例えば、大当たり確率が1/319であった場合、前回の大当たりまでの回転数も前々回の大当たりまでの回転数も500回を超えていたとしたら、次は早くに当たりそうと感じてしまいますよね。（実際には、パチンコの抽選は、過去の抽選結果の影響を受けない独立試行なので、いつ、どこででも、各抽選で大当たりをひく確率は1/319です。）また、300回回っている台があった場合、もうすぐ当たりそうと感じてしまいますよね。（319回回すと毎回の大当たりまでの回転数の期待値は319ですが、これは、319回回すと必ずあたるということを示しているわけではありません。）この動画では、パチンコの確率を幾何分布を使ってシミュレーションしてみました。幾何分布の本質の理解に役立つ内容になっていると思います。 QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立て...

5:52

AI、機械学習、ディープラーニングの違いと関係がわかる！

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今回は、AI、機械学習、ディープラーニングについてわかりやすく解説します。 AI、機械学習、ディープラーニングは、似たようなイメージを持つため、混同されがちですが、それぞれ異なる概念です。この動画では、AI、機械学習、ディープラーニングのぞれぞれの概要と関係性について解説しています。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝【関連動画】 ▼教師あり学習と教師なし学習の違いと代表的なアルゴリズムがわかる！　ruclips.net/video/O9APb0818Do/видео.html ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝チャンネル登録はこちら ☞ruclips.net/channel/UC9CZ_z2S17I46EjoOtlYrRw #QC検定1級成績優秀表彰者が解説します

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よく使われる分類モデルの評価指標『AUC』の具体的な計算方法がわかる！

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今回は、AUCについてわかりやすく解説します。 AUCは分類モデルの評価指標としてよく使われます。 ROC曲線を1つの数値で表現したのがAUCなので、AUCを理解する上でROC曲線の成り立ちを理解する必要があります。この動画では、簡単な例でROC曲線の具体的な描き方を説明していますので、ROC曲線およびAUCについて、スッキリ理解できると思います。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝【関連動画】 ▼超絶便利なデータマイニング手法である『決定木』の概要と仕組みがわかる！　ruclips.net/video/LCkAeZLo8p8/видео.html ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝チャンネル登録はこちら ☞ruclips.net/channel/UC9CZ_z2...

10:09

相加平均、相乗平均、調和平均、計算方法と違いと使い分けがわかる！

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今回は、相加平均、相乗平均、調和平均についてわかりやすく解説します。一般的に「平均」と言われているのは相加平均ですが、状況によっては相乗平均や調和平均を使うのが適切な場面もあります。調和平均は、一見計算が複雑に見えますが、なぜそのような計算をするのかの原理がわかれば、すんなり理解できると思います。 QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝【関連動画】 ▼検査陽性のパラドックスを通して、正解率、適合率、再現率、F値がわかる！　ruclips.net/video/Jajiw0K5-Kc/видео.html ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝チャンネル登録はこちら ☞ruclips.net/channel/UC9CZ_z2S17I4...

モンテカルロ法は、複雑な問題の近似解をシンプルなアプローチで探索できる強力な手法！

6:47

モンテカルロ法は、複雑な問題の近似解をシンプルなアプローチで探索できる強力な手法！

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今回は、モンテカルロ法についてわかりやすく解説します。解を求める問題を解くときに、ある決まった計算方法によって解を求めるのではなく、乱数を使って近似解を探索する、というのがモンテカルロ法のアプローチです。世の中には、現象が複雑すぎて、数式で表現することが難しい、または数式で表現しようとするとものすごく複雑な数式になってしまうような現象がたくさんありますが、モンテカルロ法はそのような問題に対してもシンプルに近似解を求めることができる便利な手法であり、この手法の理解と活用は、様々な課題解決に役立つと思います。 QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝チャンネル登録はこちら ☞ruclips.net/channel/UC9CZ_z2S17I46Ejo...

11:42

最適水準の区間推定をする際に重要な『有効反復数』の本質を解説します！

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今回は、有効反復数についてわかりやすく解説します。実験計画法の問題では、分散分析表の作成とセットで、最適水準における点推定と区間推定までが出題されることが多いと思います。この、最適水準における点推定と区間推定は、分散分析の原理を理解していないと、やっていることの意味を見失いがちです。区間推定においては、有効反復数を求めることが重要になってくるので、有効反復数の本質の理解は重要です。一度理解できれば、多元配置実験であっても、直行配列実験であっても、最適水準の区間推定の問題をスラスラ解けるようになります。 QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝【関連動画】 ▼二元配置実験において、交互作用を無視するかしないかで、母平均の推定の計算が異なる理由...

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枝分かれ実験の仕組みがわかり、分散の推定値が計算できるようになる！

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今回は、枝分かれ実験についてわかりやすく解説します。枝分かれ実験は、通常の要因配置実験とは考え方が異なるので、計算のイメージがわきにくいのではないかと思います。そこで、この動画では、三元配置実験との比較の形で枝分かれ実験の仕組みを解説しています。平方和の計算も、自由度の計算も、分散比の計算も、通常の要因配置実験とは異なるので、参考書に記載してある計算方法が複雑に感じるかもしれませんが、仕組みがわかれば、迷うことなくスラスラと計算できるようになると思います。 QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝【関連動画】 ▼平方和を分解できる仕組みが腹落ちするよくわかる解説！　ruclips.net/video/HlkDo-AH_R0/видео.ht...

MTBFと指数分布の関係性がわかり、信頼度と不信頼度を求めることができるようになる！

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MTBFと指数分布の関係性がわかり、信頼度と不信頼度を求めることができるようになる！

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今回は、MRBFと指数分布の関係についてわかりやすく解説します。 MTBFは修理系に用いられる壊れにくさを示す指標です。指数分布はランダムなイベントの発生間隔が従う分布です。 MRBFは、偶発故障期間における連続稼働できる時間の平均です。1回1回の故障の間隔は異なりますが、平均するとどのくらいかを示しているわけです。ここで、偶発故障期間では、1回1回の故障の間隔は指数分布に従います。つまり、指数分布の平均はMTBFであるということです。 MTBFと言えば、アベイラビリティの計算のイメージがあるかもしれませんが、指数分布とからめた問題も試験にちょくちょく出ている印象があるので、理解しておいて損はないと思います！ QC検定のお勉強にもお役立てください。皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^）［訂正］表紙に誤記がありました。申し訳ござ...