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厳密なものだと理解が進まなくてつらいからこうゆうのすごく助かります

待ってました🎉 またいろいろ楽しみです！

🎉

3:35　「はしょている」部分かと思いますが、この2つの式は異なることに注意が必要ですね。この説明だとrとKは相関していますから、rとKを独立の定数として扱うことはできません。また、a=0のときは上の式だけで定義できます。

6:36付近のスライドにおける右のq1'はq2'の間違いです

＜訂正＞ 2:50 「x」は「n」の間違えです

＜訂正＞ #10:18 次世代の雌クラスのa頻度は「1/4」は「3/4」の間違いです

so good

個体は幻想。

配信お疲れ様でした🥰 ゆる～く楽しい対談ありがとうございます✨✨✨ いろいろ知れて勉強になり週末の夜をまったり過ごせました👏👏👏

＜訂正＞後半で独立で同分布に従う確率変数の和が中心極限定理で正規分布に従うという説明がありますが、これは正しくありません（あくまで正規分布に従うのは標本平均であり和ではない）。

院試の過去問でアイソクラインが出て頭の中が？？？状態だったので助かりました。

朱さん。声が小さいです…

???👍💗

難しいですが、、興味深いので頑張って理解してみます！

大数の法則と中心極限定理の関係のイメージは分かり易かったです。 「前屈の分布が正規分布に従っているように見える」→「前屈の分布は正規分布に従う」と推論するなら、次は「前屈が正規分布に従うメカニズム」が何なのか、が気になりますね。 コメントの方が仰っていたように、「母集団としての中学生からランダムサンプリングして前屈の平均値を計算する」という操作を繰り返した時、「その平均値の分布が正規分布に収束する」というのが中心極限定理の主張だったと思います。この主張は数学的に考えやすいです。 では、「前屈が正規分布に従うメカニズム」があるとしたら何なのか、ですが、簡単のために前屈に影響する要因を遺伝子だけと考え、そのような遺伝子は量的遺伝子（ポリジーン）として多数の遺伝子座（X1、X2、…、Xn）に散らばっており、それぞれ多数の対立遺伝子（x1、x2、…、xn）を持っている、と考える。そして、それらのポリジーンが前屈のスコアに対して「相加的」に働くと考えた時、ある一人の中学生の前屈のスコアは「母集団としてのポリジーン（X1、X2、…、Xn）から前屈遺伝子達をランダムサンプリング（x1、x2、…、xn）して平均値を計算したもの」と考えられます。 環境因子についても同じく、前屈に対して相加的に働くと考えれば、「前屈の分布は正規分布に従う」と言えるのでは。 こういう解釈でどうでしょうか？ もちろん、実際の生体のメカニズムや環境因子の働き方を「相加的」と断定するのは「暴論」なのですが。。。

すごく勉強になりました。1カ所だけ正数か整数かわからないところがありました。

No 1

Very like

😓 𝓅𝓇𝑜𝓂𝑜𝓈𝓂

どっかで見たことあるレイアウトが随時見られましたね〜

These are pretty good!

教科書を見てみましたが、微分方程式(応用数学)は継続的利息の問題も扱うのですね。話が少し変わりますが、収入や支出、貯蓄も微分方程式の安定性で扱えそうですね。

こんにちは。数理生物学は好みの分野です。ダイナミクスシステムや安定性自体が好みの技術分野ですので。システムの安定性が固有値あたりで解けるのは改めて驚きです。

このシステム解析できるプログラムはpythonですか？pythonでしたら解析システム貰いたいです！

にわか失礼しますm(._.)m この「式？」が分かれば親から受け継ぐ「病」の可能性もある程度だせて リスクに備えられるのかな？

#14.56 「Taylor展開により～」における式の分子の符号にミスがあります（内容には影響なし）

紀伊半島や伊豆にやってくる熱帯の海水魚（クマノミなど）の幼魚であるとが、多摩川に現れたアザラシ「タマちゃん」などを「死滅個体群」とか「無効分散」とか呼ぶのにずっと抵抗がありましたが、数理的に理解が進んでいるのですね。 架橋がその子息を世界中の先進国に分散留学させてるのって、この知恵があるのかな？ でも、最初に置いた仮定って、ちょっと強すぎじゃないですかね？　こんなくらい極端な単純化した方が計算しやすいのか、それとも結果が現実を説明してくれているからこの仮定で良しとしているのか、その辺りはどうなんでしょう？

14:33 固有多項式中の「tr[M]」は「tr[M]λ」の間違えです

アイソクラインの矢印の束は教科書で見たことはありましたが、動画の最後の「双安定」や「共存の条件」の解釈は頭に入っていませんでした。勉強になりました。アイソクライン法はポアンカレが考案したのでしたっけ？

勉強になりました。まだ耳学問のレベルですが。

真の確率分布、真のパラメータ、というのは、プラトンのイデア界みたいなイメージだな、と思いました。 私たちのこの現実界の背後というか天上というか、には、理想的で理念的だが直接観測はできないイデア界があって、現実界はイデア界からデータか何かがダウンロードされて生じた歪んだものだ、というプラトンによるイデア界と現実界の二項対立。これって統計学では「頻度主義」と呼ばれるやつでしょうか？ ベイズ主義は今回の議論とはずいぶん違う手法なのでしょうか。頻度主義とベイズ主義の世界観と思想と手法の違いは大きいものなのでしょうか。

アリー効果がロジスティックモデルの変形で得られるということが分かりました。ありがとうございます。

いつもありがとうございます

西あかね氏の動画を見る目的でチャンネル登録してましたが、こういう活動もされるんですね

「私は帰ってきた！」のポーズはスーパーマリオワールドのクッパのパロディーですの？

個体群生態学を学びたくて受験をしたのにその研究ができなくて萎えてました💦 めっちゃ面白いです！！

大学の授業でつまっていたのですごく助かりました

チャンネル登録しました！ 専門的な内容を上げてくださるのは非常に助かります。

32:51　ここ長女AI

今回も可愛いサムネですね

7:22 n回引いてを最低1度当たる？

とても分かりやすいです！いつも助かっています！

めちゃ分かりやすかったです。

巌佐教授を知っていますか？もしかしたら、本人の著書からかもしれませんが、先生の講演を直接見るとこのRUclipsでの編集も変わってくるのでは無いでしょうか？少し、長くなっていると思います。初心者には難しく端的な方がいいと思います。私も大学の時に、長年講演を続けた巌佐先生曰く指摘されました。

どうでもいいことですが今動画始めの挨拶を理解できました！ 「皆さん、お晩です！」←お晩です、という方言（？）初めて知りました笑 いつも投稿ありがとうございます！楽しく見させてもらってます。

訂正：12:51 ※の式にあるavg[GAa]avg[GBb]はavg[GAa]avg[R]の間違いです

ためになりました ありがとうございます！

（訂正）21:42 くらいの下の式：微分計算においてwAAとwaaが逆になっています