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待ってました！素晴らしいです！降雨イベントの間隔や、イベント毎の降雨量がまさに指数分布に従うので（実際、結構美しいです）、その背景の数学を丁寧に説明して頂けて大変ありがたいです。
違和感への説明を丁寧にしていただいたので、よく理解できた気がします
マジで天才的に分かりやすいです
なにか起きる確率＝1/4なにも起きない確率＝3/4だとして、「１回目：起きない → ２回目：起きる」確率は3/16「１回目：起きる」確率は1/41/4 > 3/16ということか。
わかりやすい！
納得です
幾何分布ですね
ポアソン過程って名前だけ聞くと断熱っぽい
12:00「教育に役立つツイートしてるのでファボが300くらいきます」←なるほど「なので渾身のボケをつぶやいてファボがくるまでの時間をはかります」←おいおい前提が違うやろ
まさにx=0が最大になることが疑問で調べていたので、サイコーでした
ポアソン分布と指数分布の違いが分からない〜ってなりそうでしたが両者の関係性もレクチャーしてくださってポッ❤︎てなりました☺️
丁度X~指数分布のP(X≦a+x|X≧a)を求めようと思っていたので助かりました。
オークション理論を勉強してる途中で指数分布が出てきたので、動画を見ました！文系にもわかりやすいです！
1時間に平均300ファボのアカウントで1分間ファボがつかない確率は0.7%なんで激レアですね！！本題とずれますが平均30人来るお店で確率を出すとグループを無視してることになるので平均30組の方がよさそうな気がしたんですがどうでしょう
編集のやすさん、飛ばさずに視ました！絶妙テロップ！
指数分布の講義面白かったです。ポアソン分布との関係も。あと、指数分布のλでα崩壊の半減期の式を思い出しました。半減期も指数分布に従うはずなので。
指数分布の導出の仕方知ってるとこの動画すごい分かりやすい
て思ってたら後半で導出しとる
確率"密度"だから、段々密度が薄くなるって事かな。
例 故障率がわかっている時に、ある一定期間で機械が壊れるか分かる。便利ですね。保険をかけるかかけないかの基準にもなりそうですね😀。
テスト前で絶望していたのですが、この動画のおかげで単位取れるかもしれません！！
アンパンマンは1週間に平均1回ばいきんまんに負けるが、30分の放送の冒頭でばいきんまんに負けたのち、再びその回で返り討ちにされる確率を求めよ。ただし、放送外の時間は仲良くしているものとする。なんか計算したら0.3%だったけど、たくみさんがんばって
良くわかりました。無線の受信入力がガンマー分布すること、仕事で勉強しました。四十年前です。
すごい！！！わかりやすいです！
バチクソわかりやすい
非常に面白かったです
最後に出てきた同じ物事を扱っているのに注目する事象（回数、間隔）によって違う方程式というのは、物理の量子の2重性みたいですね。
やっぱりヨビノリみたいに具体的な問題を解いてから式の意味説明したり証明した方がわかりやすい。大学の教授問題の解き方説明しないでずーと式の意味説明してるから理解に苦しむ
統計検定を勉強中だけど、どの動画を見ても最後のネイピア数の計算を省略していて答えまでたどり着けません…
最近仕事で統計の勉強を始めた社会人ですが、凄く勉強になってます！ 多変量解析までやって頂けると嬉しいです。しかし先生は上手いビジネスを考えましたね。今先生の授業を見て勉強している高校生は多分大学生になってからこの動画を見るでしょうし、一過性のブームに終わらず毎年再生数伸びるでしょうね笑
コイツには無記憶性があるが、俺には無気力性がある
待ち行列理論は、itパスポートやらにでてきますね仕事上、オンラインサービスの統計や調査によく話に出てくる気がします
今回のボケ、クオリティ高いやん！！
いくらクオリティが高くても「ファボゼロのボケ」であることには変わりないが。
これは教科書みながら導出したけど意味わからなかったからありぎゃたい
なるほど、結局どこかのタイミングで事象が起きる訳で、その起きる時までに起きない確率を掛け合わせるより、即起きて何も掛け合わせない方が確率は高いと…しかし積分して累積確率を求めて行くと、どんどん当たる確率は上がって行くという
12:09〜13:07 講義サボりタイム13:07 講義サボりの言い訳タイム
確率統計シリーズ，線形代数みたいにもっとシリーズ化してほしいです！
分布の導出の式で次の点が疑問です。①左辺では起こらない確率が考慮されていないのではないでしょうか？②(①と関連して)説明の限りでは、f(x)⊿x ＝ λ⊿X のように聞こえます (f(x)⊿x : この区間(⊿ｘ)で起こる確率 ⇔ λ⊿X : ⊿Xの間に怒る確率)お時間があれば教えてください。
導出の方針: 時刻xからx+Δxの間にイベントが発生する確率を二通りの方法で求め、方程式を作る。①確率密度関数の定義から求める。確率密度関数f（x）を時刻xからx+Δxで積分する。Δxは十分小さいので、長方形の面積に近似できる。高さf（x）×底辺Δxより、f（x）Δx②x時間あたり、平均λ回起こるということから、求める。以下略。①で起こらない確率が不要なのは、分かるかと思うので、理解すべきはむしろ、何故②で起こらない確率が必要なのかということです。②で、単にλΔxとしてしまうと、任意の微小区間の間にイベントが発生する確率となってしまいますね。
@@RR-fq4fd ありがとうございます。どうも問題の前提が曖昧だから今一つ理解できていないように思います。イベントが起こらない期間の始点・終点では必ずイベントが起こっているということですか？（統計学のテキストで単純に「イベントが起こらなかった期間」のような記述がありましたのでそう理解していました）しかし始点で必ずイベントが起こっているという前提なら「無記憶性」と整合しないような気もします。（無記憶ならば始点でイベントが起こっていてもいなくても結論は同じはず）
@@myfairc-girls2305 「始点と終点では〜」↑いいえ、そうではありません。無記憶性を誤解しています。無記憶性とは、これから起こる事象の確率が過去の事象に影響されない性質のことです。例）サイコロを6の目が出るまで振り続けて、4回目まで出なかったとします。このとき、次に6の目が出る確率はいくらでしょうか？1/6ですね。このように、過去の結果に依らず、各試行においてサイコロの各目が出る確率は変わりません。
@@myfairc-girls2305 導出で時刻xまでイベントが起こらない確率が出てきますが、この始点は任意の任意の時刻です。なぜなら、いつイベントが起きるかは過去いつイベントが起きたかに影響されないためです。
@@RR-fq4fd 正月休みの間考えて何とか疑問解消しました。ありがとうございました。
どなたか、理解の一助をお願いします 下記の理解は正しいでしょうか？信頼性工学の方で、故障率λと平均故障時間MTTFの関係でλ＝1/MTTFだから、平均故障時間だけ経過した時の故障していない残存率は、直感的な50%ではなくexp(-1)から36.8%になるとありますこれは今回のたくみさんの説明で言うと、時間が短い方が故障する確率は高い（『起きる』と『起きない、起きない、…、起きる』の違いより）との理解でいいでしょうか？つまり、平均故障時間が例えば100時間だとしても、100時間より短い時間で故障する確率の方が高いってことですよね？
ハザード関数の導出もやってほしい
やすさん渾身の宣伝で草
同時確率分布、同時確率関数周辺確率関数らへんの解説も期待しています。(2変数の確率分布が既出でしたら失礼)
素晴らしーーー😭✨
ヨビノリさん字がお綺麗ですね
確率変数を変換したときにdx/dy？みたいなのがくっつくのがよく分かりません。そこの講義もして下さると嬉しいです。。
ガンマ分布との関連性はあるのでしょうか。指数分布の確率変数をλにした分布はガンマ分布の一種だと思いました。
たくみ自身、1年に2回ぐらい壊れていると思う
どうやって計算したら0.993になるんですか。
リアルファボゼロの現場を見せつけられた我々はどうすればよいのだろう。
行列と聞いて待つ方より線形代数のほうが出てくる俺はヨビノリ中毒者
頑張ります。
9:57 アハ体験
ラプラス味が深い式やな
「確率密度」は「確率」ではありませんよ。
次はガンマ分布ですかね！？
寄付型クラウドファンディングが寄付金控除の対象になればいいのに
アンパンマンの平均密度を調べてみたいですねぇ^q^
プロ野球で 10日以内にノーヒットノーランが 2試合起きる確率も概算なら計算できるわけですね。なんとタイムリーな。
経済物理学をやってほしい。
16:18この辺の説明って、f(x)=λと考えていいの？
絶対違うわ、理解した
指数分布の確率変数Xを2倍した2Xの確率分布はどーなりますか？
Twitterに投稿してからフォボがつくまでの時間は、投稿されてからフォロアーが読むまでの時間があるので、厳密には指数分布には従わないですよね？
サムネの式、どっかでみたことあるなだと思ったら、アレニウスの式でした。全く関係なくて草
すご
関係ないこともないのでは
ありがてぇ～～～～～！
ファボゼロのボケは指数分布に従わないことが証明された。
IT開発で性能要件あげるとき、一時間あたり3600件、秒間に直すとき2倍とか3倍とかにするけど、ポアソン分布で計算で導けるのかな？
飛行機は2日連続で墜落する、ってパラドックスですよね。
君のハートを僕で積分
私はべき分布が好物です
f'(x)=-λf(x)df/dx=-λf(変数分離によって解く)∫(1/f)df=∫-λdxln|f|=-λx+C (Cは積分定数)(fは確率密度関数なのでf>0であるとすると)ln(f)=-λx+Cf=Ce^(-λx)Cは...知らんけどλ回起こるからそれでいいんじゃね？(適当)
そうだった確率密度関数だから全体積分して1にならんといけんってとこから導けるんか
参考になりましたm(_ _)m
7:10 自分も外に出しちゃったけどλ/λで約分できるねw
確率とかとか・中学数学からはじめる確率統計 → ruclips.net/video/K2cJofUJVO8/видео.html・同様に確からしいとは何か → ruclips.net/video/SU7F2cGyX5Y/видео.html・【確率統計】中心極限定理の気持ち → ruclips.net/video/CHOLN1tAJWI/видео.html・推定・検定入門①(母集団と標本) → ruclips.net/video/Bj8fkq533Dc/видео.html・ベイジアンネットワーク【機械学習】 → ruclips.net/video/zYKOL5RpVbo/видео.html・ベイズの定理【確率統計】 → ruclips.net/video/oUN_GhB00fU/видео.html・簡単な計算で物事の終わりの時期を見積もる【ゴットの推定】 → ruclips.net/video/8cjPClcnv50/видео.html・期待値が無限大な賭け(サンクトペテルブルクのパラドックス) → ruclips.net/video/B__gzT-rQjw/видео.html・確率論はここからはじまった【メレの問題】 → ruclips.net/video/pnF1q_RW0WQ/видео.html・確率論の歴史【QK×はなでん×ヨビノリ】 → ruclips.net/video/XINKsrZFggU/видео.html・直感に反する確率６選【世界のヨコサワ×ヨビノリ】 → ruclips.net/video/GEoCTDiXHt8/видео.html・パロンドのパラドックス【世界のヨコサワ×ヨビノリ】 → ruclips.net/video/b3g4sn5ZSnM/видео.html・マルチンゲール法はなぜ破綻するのか → ruclips.net/video/jfk42-0meJQ/видео.html・想像の100倍は破産します【破産問題】 → ruclips.net/video/AfJnUUGQDE0/видео.html&t・誰でも分かる！バルサラの破産確率 → ruclips.net/video/eQTgPPAMD-U/видео.html・ギャンブルに潜む逆正弦法則【勝ち越す人と負け越す人】 → ruclips.net/video/4iMIydZM2RE/видео.html・シンプソンのパラドックス【初見殺しの統計学の罠】 → ruclips.net/video/HcDOr5dlUQM/видео.html・数学史上最も議論を巻き起こした問題(モンティ・ホール問題) → ruclips.net/video/1MuwwFipX9o/видео.html・場合の数で実現可能局面数を見積もる【将棋と数学】 → ruclips.net/video/7QcpShRfqGA/видео.html・知って得する確率6選【ヨビノリ×棋士】 → ruclips.net/video/JVG9IAMdWXU/видео.html・全受験生が理解するべき！偏差値とは何か → ruclips.net/video/Xt7VN0xCbt8/видео.html・相関は必ずしも因果を意味しない【疑似相関】 → ruclips.net/video/BiM29w4vgBc/видео.html・最小二乗法(回帰分析) → ruclips.net/video/Zz1sgYxrA-k/видео.html・ゲーム理論の基本 → ruclips.net/video/-UulHZPFo2M/видео.html&t・ポアソン分布 → ruclips.net/video/1r_tSjZCNzg/видео.html・指数分布 → 本動画
追加・【大学数学】チェビシェフの不等式【確率統計】 → ruclips.net/video/d-ugoDdXWrU/видео.html
おきにゃい に聞こえてきた
途中ただの休憩時間やん笑笑
10:00~の例で、e^(-1/6)の小数表示は、6乗根の計算があると思うのですが、計算機を利用しているのでしょうか？
計算機です
統計検定の前に見たかった！！←落ちた
ヨビノリサイコー
ふぁぼゼロの例題作るな笑
例題右側の「１ヶ月」が大きくなった！
どんだけ傘使うの下手やねん
イイネ
18:08 λΔx の意味21:50 ポアソン分布との関係
まんまるいお顔
まずλの定義を言わなければ。
ファボゼロのボケすんな
ホントにわかりやすいです
わかりやすいしすごく面白い！
待ってました！素晴らしいです！降雨イベントの間隔や、イベント毎の降雨量がまさに指数分布に従うので（実際、結構美しいです）、その背景の数学を丁寧に説明して頂けて大変ありがたいです。
違和感への説明を丁寧にしていただいたので、よく理解できた気がします
マジで天才的に分かりやすいです
なにか起きる確率＝1/4
なにも起きない確率＝3/4
だとして、
「１回目：起きない → ２回目：起きる」確率は3/16
「１回目：起きる」確率は1/4
1/4 > 3/16
ということか。
わかりやすい！
納得です
幾何分布ですね
ポアソン過程って名前だけ聞くと断熱っぽい
12:00「教育に役立つツイートしてるのでファボが300くらいきます」←なるほど
「なので渾身のボケをつぶやいてファボがくるまでの時間をはかります」←おいおい前提が違うやろ
まさにx=0が最大になることが疑問で調べていたので、サイコーでした
ポアソン分布と指数分布の違いが分からない〜ってなりそうでしたが両者の関係性もレクチャーしてくださってポッ❤︎てなりました☺️
丁度X~指数分布のP(X≦a+x|X≧a)を求めようと思っていたので助かりました。
オークション理論を勉強してる途中で指数分布が出てきたので、動画を見ました！文系にもわかりやすいです！
1時間に平均300ファボのアカウントで1分間ファボがつかない確率は0.7%なんで激レアですね！！
本題とずれますが平均30人来るお店で確率を出すとグループを無視してることになるので平均30組の方がよさそうな気がしたんですがどうでしょう
編集のやすさん、飛ばさずに視ました！絶妙テロップ！
指数分布の講義面白かったです。ポアソン分布との関係も。
あと、指数分布のλでα崩壊の半減期の式を思い出しました。半減期も指数分布に従うはずなので。
指数分布の導出の仕方知ってるとこの動画すごい分かりやすい
て思ってたら後半で導出しとる
確率"密度"だから、段々密度が薄くなるって事かな。
例 故障率がわかっている時に、ある一定期間で機械が壊れるか分かる。便利ですね。
保険をかけるかかけないかの基準にもなりそうですね😀。
テスト前で絶望していたのですが、この動画のおかげで単位取れるかもしれません！！
アンパンマンは1週間に平均1回ばいきんまんに負けるが、30分の放送の冒頭でばいきんまんに負けたのち、再びその回で返り討ちにされる確率を求めよ。ただし、放送外の時間は仲良くしているものとする。
なんか計算したら0.3%だったけど、たくみさんがんばって
良くわかりました。無線の受信入力がガンマー分布すること、仕事で勉強しました。四十年前です。
すごい！！！わかりやすいです！
バチクソわかりやすい
非常に面白かったです
最後に出てきた同じ物事を扱っているのに注目する事象（回数、間隔）によって違う方程式というのは、物理の量子の2重性みたいですね。
やっぱりヨビノリみたいに具体的な問題を解いてから式の意味説明したり証明した方がわかりやすい。大学の教授問題の解き方説明しないでずーと式の意味説明してるから理解に苦しむ
統計検定を勉強中だけど、どの動画を見ても最後のネイピア数の計算を省略していて答えまでたどり着けません…
最近仕事で統計の勉強を始めた社会人ですが、凄く勉強になってます！ 多変量解析までやって頂けると嬉しいです。
しかし先生は上手いビジネスを考えましたね。今先生の授業を見て勉強している高校生は多分大学生になってからこの動画を見るでしょうし、一過性のブームに終わらず毎年再生数伸びるでしょうね笑
コイツには無記憶性があるが、俺には無気力性がある
待ち行列理論は、itパスポートやらにでてきますね
仕事上、オンラインサービスの統計や調査によく話に出てくる気がします
今回のボケ、クオリティ高いやん！！
いくらクオリティが高くても「ファボゼロのボケ」であることには変わりないが。
これは教科書みながら導出したけど意味わからなかったからありぎゃたい
なるほど、結局どこかのタイミングで事象が起きる訳で、その起きる時までに起きない確率を掛け合わせるより、即起きて何も掛け合わせない方が確率は高いと…
しかし積分して累積確率を求めて行くと、どんどん当たる確率は上がって行くという
12:09〜13:07 講義サボりタイム
13:07 講義サボりの言い訳タイム
確率統計シリーズ，線形代数みたいにもっとシリーズ化してほしいです！
分布の導出の式で次の点が疑問です。
①左辺では起こらない確率が考慮されていないのではないでしょうか？
②(①と関連して)説明の限りでは、f(x)⊿x ＝ λ⊿X のように聞こえます
(f(x)⊿x : この区間(⊿ｘ)で起こる確率 ⇔ λ⊿X : ⊿Xの間に怒る確率)
お時間があれば教えてください。
導出の方針: 時刻xからx+Δxの間にイベントが発生する確率を二通りの方法で求め、方程式を作る。
①確率密度関数の定義から求める。
確率密度関数f（x）を時刻xからx+Δxで積分する。
Δxは十分小さいので、長方形の面積に近似できる。
高さf（x）×底辺Δxより、f（x）Δx
②x時間あたり、平均λ回起こるということから、求める。
以下略。
①で起こらない確率が不要なのは、分かるかと思うので、理解すべきはむしろ、何故②で起こらない確率が必要なのかということです。
②で、単にλΔxとしてしまうと、任意の微小区間の間にイベントが発生する確率となってしまいますね。
@@RR-fq4fd
ありがとうございます。
どうも問題の前提が曖昧だから今一つ理解できていないように思います。
イベントが起こらない期間の始点・終点では必ずイベントが起こっているということですか？（統計学のテキストで単純に「イベントが起こらなかった期間」のような記述がありましたのでそう理解していました）
しかし始点で必ずイベントが起こっているという前提なら「無記憶性」と整合しないような気もします。（無記憶ならば始点でイベントが起こっていてもいなくても結論は同じはず）
@@myfairc-girls2305
「始点と終点では〜」
↑いいえ、そうではありません。
無記憶性を誤解しています。
無記憶性とは、これから起こる事象の確率が過去の事象に影響されない性質のことです。
例）サイコロを6の目が出るまで振り続けて、4回目まで出なかったとします。このとき、次に6の目が出る確率はいくらでしょうか？1/6ですね。
このように、過去の結果に依らず、各試行においてサイコロの各目が出る確率は変わりません。
@@myfairc-girls2305
導出で時刻xまでイベントが起こらない確率が出てきますが、この始点は任意の任意の時刻です。なぜなら、いつイベントが起きるかは過去いつイベントが起きたかに影響されないためです。
@@RR-fq4fd
正月休みの間考えて何とか疑問解消しました。ありがとうございました。
どなたか、理解の一助をお願いします 下記の理解は正しいでしょうか？
信頼性工学の方で、故障率λと平均故障時間MTTFの関係でλ＝1/MTTFだから、平均故障時間だけ経過した時の故障していない残存率は、直感的な50%ではなくexp(-1)から36.8%になるとあります
これは今回のたくみさんの説明で言うと、時間が短い方が故障する確率は高い（『起きる』と『起きない、起きない、…、起きる』の違いより）との理解でいいでしょうか？
つまり、平均故障時間が例えば100時間だとしても、100時間より短い時間で故障する確率の方が高いってことですよね？
ハザード関数の導出もやってほしい
やすさん渾身の宣伝で草
同時確率分布、同時確率関数
周辺確率関数らへんの解説も期待しています。(2変数の確率分布が既出でしたら失礼)
素晴らしーーー😭✨
ヨビノリさん字がお綺麗ですね
確率変数を変換したときにdx/dy？みたいなのがくっつくのがよく分かりません。そこの講義もして下さると嬉しいです。。
ガンマ分布との関連性はあるのでしょうか。指数分布の確率変数をλにした分布はガンマ分布の一種だと思いました。
たくみ自身、1年に2回ぐらい壊れていると思う
どうやって計算したら0.993になるんですか。
リアルファボゼロの現場を見せつけられた我々はどうすればよいのだろう。
行列と聞いて待つ方より
線形代数のほうが出てくる俺は
ヨビノリ中毒者
頑張ります。
9:57 アハ体験
ラプラス味が深い式やな
「確率密度」は「確率」ではありませんよ。
次はガンマ分布ですかね！？
寄付型クラウドファンディングが寄付金控除の対象になればいいのに
アンパンマンの平均密度を調べてみたいですねぇ^q^
プロ野球で 10日以内にノーヒットノーランが 2試合起きる確率も
概算なら計算できるわけですね。
なんとタイムリーな。
経済物理学をやってほしい。
16:18
この辺の説明って、f(x)=λと考えていいの？
絶対違うわ、理解した
指数分布の確率変数Xを2倍した2Xの確率分布はどーなりますか？
Twitterに投稿してからフォボがつくまでの時間は、投稿されてからフォロアーが読むまでの時間があるので、厳密には指数分布には従わないですよね？
サムネの式、どっかでみたことあるなだと思ったら、アレニウスの式でした。
全く関係なくて草
すご
関係ないこともないのでは
ありがてぇ～～～～～！
ファボゼロのボケは指数分布に従わないことが証明された。
IT開発で性能要件あげるとき、一時間あたり3600件、秒間に直すとき2倍とか3倍とかにするけど、ポアソン分布で計算で導けるのかな？
飛行機は2日連続で墜落する、ってパラドックスですよね。
君のハートを僕で積分
私はべき分布が好物です
f'(x)=-λf(x)
df/dx=-λf
(変数分離によって解く)
∫(1/f)df=∫-λdx
ln|f|=-λx+C (Cは積分定数)
(fは確率密度関数なのでf>0であるとすると)
ln(f)=-λx+C
f=Ce^(-λx)
Cは...知らん
けどλ回起こるからそれでいいんじゃね？(適当)
そうだった
確率密度関数だから全体積分して
1にならんといけんってとこから
導けるんか
参考になりましたm(_ _)m
7:10 自分も外に出しちゃったけどλ/λで約分できるねw
確率とかとか
・中学数学からはじめる確率統計 → ruclips.net/video/K2cJofUJVO8/видео.html
・同様に確からしいとは何か → ruclips.net/video/SU7F2cGyX5Y/видео.html
・【確率統計】中心極限定理の気持ち → ruclips.net/video/CHOLN1tAJWI/видео.html
・推定・検定入門①(母集団と標本) → ruclips.net/video/Bj8fkq533Dc/видео.html
・ベイジアンネットワーク【機械学習】 → ruclips.net/video/zYKOL5RpVbo/видео.html
・ベイズの定理【確率統計】 → ruclips.net/video/oUN_GhB00fU/видео.html
・簡単な計算で物事の終わりの時期を見積もる【ゴットの推定】 → ruclips.net/video/8cjPClcnv50/видео.html
・期待値が無限大な賭け(サンクトペテルブルクのパラドックス) → ruclips.net/video/B__gzT-rQjw/видео.html
・確率論はここからはじまった【メレの問題】 → ruclips.net/video/pnF1q_RW0WQ/видео.html
・確率論の歴史【QK×はなでん×ヨビノリ】 → ruclips.net/video/XINKsrZFggU/видео.html
・直感に反する確率６選【世界のヨコサワ×ヨビノリ】 → ruclips.net/video/GEoCTDiXHt8/видео.html
・パロンドのパラドックス【世界のヨコサワ×ヨビノリ】 → ruclips.net/video/b3g4sn5ZSnM/видео.html
・マルチンゲール法はなぜ破綻するのか → ruclips.net/video/jfk42-0meJQ/видео.html
・想像の100倍は破産します【破産問題】 → ruclips.net/video/AfJnUUGQDE0/видео.html&t
・誰でも分かる！バルサラの破産確率 → ruclips.net/video/eQTgPPAMD-U/видео.html
・ギャンブルに潜む逆正弦法則【勝ち越す人と負け越す人】 → ruclips.net/video/4iMIydZM2RE/видео.html
・シンプソンのパラドックス【初見殺しの統計学の罠】 → ruclips.net/video/HcDOr5dlUQM/видео.html
・数学史上最も議論を巻き起こした問題(モンティ・ホール問題) → ruclips.net/video/1MuwwFipX9o/видео.html
・場合の数で実現可能局面数を見積もる【将棋と数学】 → ruclips.net/video/7QcpShRfqGA/видео.html
・知って得する確率6選【ヨビノリ×棋士】 → ruclips.net/video/JVG9IAMdWXU/видео.html
・全受験生が理解するべき！偏差値とは何か → ruclips.net/video/Xt7VN0xCbt8/видео.html
・相関は必ずしも因果を意味しない【疑似相関】 → ruclips.net/video/BiM29w4vgBc/видео.html
・最小二乗法(回帰分析) → ruclips.net/video/Zz1sgYxrA-k/видео.html
・ゲーム理論の基本 → ruclips.net/video/-UulHZPFo2M/видео.html&t
・ポアソン分布 → ruclips.net/video/1r_tSjZCNzg/видео.html
・指数分布 → 本動画
追加
・【大学数学】チェビシェフの不等式【確率統計】 → ruclips.net/video/d-ugoDdXWrU/видео.html
おきにゃい に聞こえてきた
途中ただの休憩時間やん笑笑
10:00~の例で、e^(-1/6)の小数表示は、6乗根の計算があると思うのですが、計算機を利用しているのでしょうか？
計算機です
統計検定の前に見たかった！！←落ちた
ヨビノリサイコー
ふぁぼゼロの例題作るな笑
例題右側の「１ヶ月」が大きくなった！
どんだけ傘使うの下手やねん
イイネ
18:08 λΔx の意味
21:50 ポアソン分布との関係
まんまるいお顔
まずλの定義を言わなければ。
ファボゼロのボケすんな
ホントにわかりやすいです
わかりやすいしすごく面白い！