数B統計的推測の仮説検定に必要なこと全てを教えます【母平均と母比率の検定】
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- Опубликовано: 4 фев 2025
- ーーーーーー概要ーーーーーー
統計レクチャーの続きです。
前回は統計検定の話が出来なかったので今回詰め込みました。
両側検定とか片側検定とかなんとなくでやりがちなんですが、理解しておくとええですよ、ということです。
帰無仮説とか対立仮説とかベーシックなお言葉の説明はしてません。ごめんね
ーーーとんすけ'sプロフィールーーー
中学：ネトゲ廃人（2万時間プレイ）
高校：偏差値43の公立で英語欠点連発
大学：立命館大学数理科学科首席卒
大学院：ワシントン大学大学院（確率専門）
鬱発症・難病発覚からの退学
いま：データサイエンティスト・業務コンサル
ーーーーー参考・出典ーーーーー
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#統計
#数学
#統計学
これ見て共テ頑張ります
抽象的議論だけでズンズン進むとこんなに頭疲れるんだな
これは一通り理解していて一気に復習したい人向けかな
初めてがこれだと多分挫折する
現役高二生で私たちからこの課程が始まりましたが、先生が熱心な方で自らこの分野を学び直し、教えてくださって自分もこの分野を(恐らく)理解出来ました。この動画を見ると難しいことをしていたんだなと感じ、それをこなせた自分が少し誇らしくなりました。
高2です、明日テストの片側検定わかんなくて泣きそう
がんばれええええ
中身を理解するのは大変なので、目下目標のためにはまあ覚えちゃいましょう
この動画はちょっとオーバーかもしれないです
χ^2分布、t分布、ｆ分布とかの定義って数bまでの知識じゃ絶対ムリだよね。
数ｂじゃ無理ですねえ
今の高校生はこのレベルまで求められるんですね。凄い時代になった・・・。年取っても勉強しなといけないというモチベーションになりますね。
待ってましたよ、とんすけ先生！
へいらっしゃああい
ウホッ🦍いい身体😍
🍌🍌🦍
今日前編とこれを初めて見ました。すごいわかりやすいし、飽きなかったです！ありがとうございます！
文科省の本音が見えないまま履修させることになったこの分野。
きちんと理解して生徒に伝える能力のある高校教師が少なすぎて、
破綻している高校が少なくない。
数Aでも仮説検定のイントロみたいなのさせるし、
どこのどいつの思い付きで開始したのか知らんけど、準備不足も甚だしいです。
しかも、本当に生徒や日本の将来の為になるという認識なのかも怪しい。
高橋洋一あたりに唆されただけかもしれないｗ
大学で統計系科目必須でもなかったでしょうし、現場教師は大変だろうなと思います🧐
最近の高校生はここまで勉強しているんですね〜これは10年後が楽しみ（そして恐ろしい、、笑
おそろしいですよね
段々高校生に求めるものが多くなってきてるきがします
試験には問われないのでここまでやる人は少ないです
とんすけさんに解説してほしいことがあります。
広島県安芸高田市の石丸市長と市議会議員の一部が対立関係にあります。そんな中、令和4年9月の質問で山根温子議員がアンケートの取り方が悪いと質問しました。そこで統計学的にも問題があるというような主張もしました。対して石丸市長は統計学的に問題ないという答弁です。
やりとりを見る限りほぼ無知な山根議員が知識のある石丸市長に無謀な喧嘩を仕掛けてたように見えます。しかし石丸市長が完全に正しいのかは検証してほしいなと思ってました。そこでとんすけさんに解説をお願いしたいです！解説してほしい内容は政治的主張はどうでもよくて、統計学の双方の理解度は何%くらいか？統計学に基づいたロジックで討論度してるのはどちらか？
統計学の解説として動画をあげてもらえると幸いです。
例のやつですね
面白そうですが、すごい層の人たちがコメント欄で暴れそうでちょっとどきどきしますねえ
@@tonnsuke 早速の返信ありがとうございます！
とんすけさんの動画のコンセプトに合うかどうかわかりませんが、統計学の勉強の題材としては面白いかなとも思いました。
何卒宜しくお願いします。
信頼区間と採択域の双対性に言及されているのは好印象ですね．ただ，高校では片側信頼区間を扱わないので一言あっても良かったかも知れません．また，母比率の標本比率による代用ではSlutskyの定理などに触れると教科書の曖昧さの軽減に役立ったかと思います．
ええ！？
高校では両側だけなんですか😧😧😧😧
「数B統計的推測の仮説検定」って、漢字が多い⋯。(；一_一)
たしかに🦀
どこの大学学部に行けばよいのでしょう？
トニー・ブルームさんに憧れがあります。彼は統計学を用いて、ポーカーで世界1位になり、今現在は統計学を用いてサッカーのチーム運営で素晴らしい成績を残しています。
学生時代は、数学物理選択によって統計を学んだみたいですが、やってることはデータサイエンスに近いのかなと勝手に思っています。その後のキャリアによって、得たものももちろんあると思います。
実際自分はどちらに行くべきなのでしょうか？
データサイエンスは応用思考が強く、数学物理は理論から理解してくとのことです。
理論を理解していないと、同じように応用しようとしても、できないデータサイエンスの要素などはあるのでしょうか？
もしかして、彼がやったことは既存の手法を組み合わせただけではなく、新たな統計を作ったとかそういうこともあり得るのでしょうか？
必要に応じて理論を学ばなければ頭でっかちになるので、まずは応用ありきでいいと思います。
@@tonnsuke わかりました！データサイエンスを目指します！ありがとうございます🙇
うおおおおおおまってました
おくれました😋