【9分で分かる】ベイズ統計学の入門基礎を解説！
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- Опубликовано: 10 янв 2025
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bit.ly/30VMByQ
この動画では、統計学の1つの枠組みであるベイズ統計学について解説していきます。
ベイズ統計学は奥が深く非常に面白い分野です。しっかり勉強するとなると難解な内容になりますが、ぜひ入門レベルのベイズの知識は付けておきましょう！
この動画では、そんなベイズ統計学について3つのパートに分けて解説していきます。
【視聴ガイド】
00:50 ベイズ統計学の歴史
02:06 ベイズの定理
05:39 ベイズ推定と利用される場面
【この動画で覚えて帰って欲しいコト】
・ベイズ統計学は、歴史は深いのですが最近になって注目を集めるようになってきた。
・ベイズの定理の拡張により確率分布を更新していくのがベイズ推定
・迷惑メールのフィルタリングに用いられる
サイトの方でもっと踏み込んだ説明やプログラミング実装をおこなっています。URLを記載しておくのでぜひのぞいてみてください！
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【視聴ガイド】
00:50 ベイズ統計学の歴史
02:06 ベイズの定理
05:39 ベイズ推定と利用される場面
ありがとうございました！
ベイズ統計、理解に苦労しました。今でも時々引っかかりますが…
これから、深みに入って行くための良いきっかけになりました。
ありがとうございます！ベイズ難しいですよねー・・・
素晴らしい。。
ありがとうございます！
データサイエンティスを目指す大学生です。めっちゃためになる動画ありがとう！チャンネル登録しました！！
わかりやすい動画ありがとございます！
ありがとうございます！
わかりやすい＋イケボ！
ありがとうございます！
陽性率の事をconfusion matrixを使って何度も説明したのですが、上手く行かなくて...これは早く見たかったです。とても良く分かりました。
ありがとうございます！そういっていただけると励みになります！動画作ってよかったです！
4:55
p(B|AF)の値ってどうやって求めるんですか？
授業で置いてけぼりになってましたが、これを見て概要をつかめました！
参考になりよかったです！
わかりやすいですね
条件付き確率は高校の教科書にも載ってますが
ベイズ統計学の考えかたなんでしょうか？
ベイズ更新は機械学習そのものって気がしました
相性良さげですね〜
ありがとうございます！
条件確率自体はベイズ統計学ではありませんが、条件付き確率の考え方を確率分布に拡大するとベイズ統計学の世界になっていきます。
最初の病気Aについて、「100人に1人かかる病気である」 というのはどのようにして求められたのか？というのが疑問になる。おそらくこれをベイズ統計でどんどん更新していくんだろうなと思いました。
おっしゃっていることは、理解できました。
解らなかったのは、何故p(A)=0.01から始まるのでしょうか？
病気Aは100人に1人かかるという前提だからです！
ありがとうございます😊
難しい…これ、なんとか、ポンポンと欲しい情報に使いたい。無知識者でも簡単に出来ないかなあ〜？？？
全然難しくないです
@@あかめ-h5x
凄いなあ
ベイズの定理使わない方が分かりやすくてシンプルじゃん、、
統計学的にこんだけ情報があるんだからコロナの今の日本全体の感染者数予測できないの？
系男子非ニュートン流体 精進いたします！！
「こんだけ情報がある」とのことですが、どんだけ情報があるのか量的に不明。
@@manjiroujohn21 どんだけー
厚生労働省が外国人感染者の統計を隠蔽しました