【大学数学】推定・検定入門⑥(母比率の推定)/全9講【確率統計】

[@おこめねーさん]

入門６くらいからやっと先生の言葉を脳がスムーズに受け入れられるようになってきた嬉しい

[@レイナ-q5i]

今回の「ヨビノリ講師たくみ」のフォントもすごい！！
普段，統計ソフトで処理する部分を数学的に理解できるようになるのが好きです～！

[@楽しむ工学徒]

確率統計の勉強最初は全く乗り気じゃなかったけど、大学でやった勉強の中でもトップでおもろいぞこれ

[@hoshikazo]

13:46 あたり、表情まで演技しているのすこ

[@frog-baron]

適切なサンプル数の求め方もやってほしい🐸

[@shiki3k]

統計学、「母分散と標本分散は違うよね」「標本分散ではなく不偏分散とるのが正確だよね」とかやっていく過程は計算が複雑でもまだわかりやすいと思うのだけど、「十分大きい場合」とか「大数の法則により置き換えてもほぼ影響ないです」とかやり始める辺りから今まで積み上げてきたものを崩される感じがあるのでバランス感覚を試されてる感じが凄くする。

[@Hal__]

最初の長文噛まないのが逆にすごい
いつも短い文で噛んでるのに

[@whitebear4256]

最初の部分だから10回くらい撮り直ししてるかも...！

[@MY-te9xb]

この講義受けてるとあらゆるものを推定したくなっちゃう

[@かきん-o8w]

活舌がギリギリだなぁと思ってたら最後に盛大に噛んでくれて満足でした（講義わかりやすすぎ）

[@平手-f6y]

まだ動物園ストックあったのかよww

[@karakomahyoutann9756]

7:00 ごろの
分散p(1-p)/nは
xiの分散がそれぞれp(1-p) だから
分散の性質からx1+...+xn の分散がnp(1-p)。
(x1+...+xn )/nの分散がnp(1-p)/(n＊n）=p(1-p)/n.
と理解していいですか。

[@yueno0727]

正しいです

[@_4rN0]

丁度選挙速報の得票率(母比率)についての課題やっててわからなかったんだけど、この動画みたらめちゃくちゃわかりやすくてほんまに助かりました！！！！

[@pariparikari]

このシリーズの動画見てたら今まで読みながら寝てたデータサイエンス資格テキストの文章が急に読めるようになった

[@ARJUNADDR]

近似するという方法は有用ですね。
途中の式を見て、この2次不等式を解くのかな😅
と思っていたので安心しました。
ただ、しっかり解いたやり方も自分なりに調べてみようと思います。

[@shuk787]

13:40　Twitterで標本とるよりも最悪で草

[@ほりりん-r9l]

ルートの中のpだけRで置き換えられるのはnで割っている分、収束が速いからですかね。
p→R (n→∞)
p/n →R/n (n→∞)

[@やたつ-l9l]

ボケのクオリティー上がってて草

[@shiori_QK_ST6]

トーク動画以外で初めてたくみくんの動画見に来ました！導入の例えが分かりやすいし、面白くて興味を継続したまま見れるのすごいですね。

[@いとお-m6i]

😅
っp😂

[@いとお-m6i]

mhっmのnえもうn

[@しんたろー-w2u]

定期考査に範囲入ってたので助かりました😊

[@米垢-i3m]

13:40
鼻水吹いた

[@三浦侑己]

pをRに置き換えるのは化学の弱酸のpHを求めるときに似てますね〜〜

[@KAZU-uz3vu]

やっぱり母比率は0,1使った説明が分かりやすい

[@神保匡良]

既知である中心極限定理とか、なんちゃら分布を使って、あと魔法の言葉をかけると推定できるって感じですね。数学って不思議だし、すごい。

[@ほぼサピエンス-u8g]

撮影のための努力がすごいw

[@non46tv54]

ありがとうございます。
わかりやすすぎます。

[@tkow4642]

素晴らしく分かりやすい

[@22sota45]

P＝0.2はキノコ農家への熱い風評被害

[@kosetei1]

偏向性バイアスってやつか

[@tetsuyainada8013]

確率統計はこれからの社会に必要不可欠なスキルですね

[@SaSaHaRAX]

それな！！

[@motchmisaore]

あと4か月くらい早くこの動画出してほしかったなーｗ
この人なら統計検定１級なんて余裕でとれるんだろうな。

[@とはねなまなはとらかた]

統計の動画あげてるの知らなかった！
ゼミでデータサイエンス研究してるけどかなり基礎からやってるから助かります^_^

[@やみともチャンネル]

分かり易かったです。ありがとうございます。

[@naoking549]

サンプルサイズの求め方についても講義をしてもらいたい

[@メスチソ]

大学の授業で理解したつもりになっていたことがわかる…
クラメールラオの下界とかフィッシャー情報量、ネイマンピアソンの補題あたりのも欲しいなぁ………

[@8318-p5v]

ベルヌーイ分布と二項分布の違いって何ですか？
なんで動画の中でベルヌーイ分布の標本分散を使ってるんですか？ 普遍分散を使うんじゃないんですか？？
うおおおおあおあおあおあお

[@QunoxtsStudio]

知らないといった理系大学生の人に自分のチャンネルを紹介して知っている理系大学生に変えて知らないを始末しているからですね！

[@りょうた-o9m]

5回エリマキキツネザルの前で着地してレポしたの想像しただけでおもろすぎる

[@ふじそん]

ラグランジュの未定乗数法をお願いします！

[@AY-kc4fd]

このレベルに達すると×のカッコよさまでわかる

[@yueno0727]

10:45 重箱の隅をつつくようですが、確率変数の「収束」は弱収束、確率収束、概収束など色々あるので、区別してほしい

[@hikarishim]

先生がイケメンなので飽きずに見れます。あと筆跡が高校の時の数学の先生に似てるので、頭に入りやすいです。

[@infkurondo6775]

標本平均がpで標本の分散がp(1-p)/nであることは、中心極限定理からも言えませんか？

[@えむ-l2l]

2変数の確率分布についてのビデオを作って頂きたいです...

[@challengeyoutuber5927]

アンパンマンの仮面つけたらファボたくさん来るのに！！なんで気づかないんだよん！

[@高木昇-n5c]

ものすごくわかりやすい解説です。ただ、「nが十分大きい」というのは、サンプルのサイズが大きいという意味なのか、サンプルの個数が十分に大きいという意味なのか、混同してしまいます。サイズが大きければ大数の法則が、個数が大きければ中心極限定理が働きますが、どちらも聞かせるには、サイズも個数も十分に大きくとる必要があると思います。

[@RRMerlinV16569]

質問です。
標本比率が(例えば0.999のような)1に近い値だと、母比率の上側限界が1より大きい値になる場合があります。
これはどのように解釈すればいいのでしょうか？

[@kosetei1]

知らないって答えた人をこっそり始末してるのに80人も逃れてるぞ。

[@ただ-b1u]

F分布についてもおねしゃす

[@curel2746]

この動画に関しては、授業内容よりも、猿の奇声がどんなものなのか気になって仕方なかった

[@KN-im8ev]

天才だね。

[@z4q.mictlan]

奇声上げてるとこ見たかった...

[@manaisowaqe]

カイの二乗分布で出てくる独立性という言葉のイメージがわかりません。
ご教授お願い致します。

[@ぬるい眉]

動物園飛ばしてやったぜ★
と思ったら「このカッコいい✕はオレです」で吹き出してしまって
なんか負けた気分

[@ぼろんご-d5r]

nの大きさが十分でない時はどうすればいいですか？

[@usagicompany]

生物学系にも優しい数学。

[@神保匡良]

nが十分に大きいっていう、魔法の言葉w

[@dreaminggun]

アヒージョきのこ論争を蒸し返したな

[@ひびき-m8p]

奇声聞きたかったです😊

[@unko_nagashitakunaine]

どのくらい標本取れば充分大きいの？
これUのままでt分布で考えたらダメなの？？

[@yd6973]

ようやく進んだか…😁

[@katzuz9131]

質問です。
「nが十分に大きいからpをRで置き換えて〜」との説明ですが、「十分大きい」
とはどの程度の値を言うのか、目安とかはあるのでしょうか？

[@kamui7741]

無い‼️

[@そう云えば何か忘れたかも]

推定・検定入門シリーズ
・１つ目の講義：①(母集団と標本) → ruclips.net/video/Bj8fkq533Dc/видео.html
・１つ前の講義：⑤(区間推定：母集団分布が未知な場合) → ruclips.net/video/qeD0gRs1yc4/видео.html
・次の講義：⑦(母分散の推定) → ruclips.net/video/NGNnr35Swmc/видео.html

[@そう云えば何か忘れたかも]

・【確率統計】中心極限定理の気持ち【特別講義】 → ruclips.net/video/CHOLN1tAJWI/видео.html

[@9cmParabellum]

まーた動物園デートか(普通に参考にしながら)

[@uypoi8518]

知ってたけど。暗算はっや

[@izurina2224]

高校数学にもこの内容ありませんでした？
学校の授業でやりませんでしたけど

[@ういに食べられたい例の人参]

いずりな*izurina* 数Bの確率分布と統計的な推測の範囲です

[@limit4355]

8:00 あたりで、標本平均の分布を考えているから、信頼区間を求める際の幅は1.96×(標準偏差)/√n にならないんですか？

[@Mr-oe6hd]

最後の標準偏差は何の標準偏差でしょうか

[@mimaburao99]

統計って狐に包まれたように思う。基礎的な数学で良くわからない事象に対して、確率的な切り口で欲しい答を得ることができるのが面白い。ただ、幾何学の公理みたいに”大数の法則”と”中心値極限定理”を認めることが必要である。大数の法則は直感的だけど、中心値極限定理は知っていると自慢できそう。
暗号の基礎的な部分である群論とかも見てみたい。数学って抽象化を扱った時に面白さが倍増するような気がする。でも分からなさも倍増する。

[@猫猫-n6l]

レポのテンション低いなって思ったらそういうことか笑

[@神保匡良]

nが十分に大きいってどのくらいから言えるのですか？

[@justin9218]

nRが5以上かな〜

[@rma9490]

暗算やべえ

[@antoinette6834]

キノコ苦手なんだ…(思わず板書w)

[@かんな-h1c]

Rで置き換える方法が近似法で、置き換えずにPの2次不等式を解いたものが、精密法ですか？
もしそうであれば、精密法の解き方を教えていただきたいです。もしくは解き方が載ってある参考書を教えていただきたいです。。

[@road_to_x0]

ダミー変数

[@karasunomiya]

かっこいいバツは俺ですってファボ０のボケすんな！　お前は丸だろ

[@yobinori]

笑った

[@ioi6626]

テストが近いでます、、、！確率の更新の方お願い🤲します🤲

[@コンソメ-y4g]

細かいですが、pは実際の値で、Rが推定値なので、pがRに近づくのではなく、Rがpに近づくという表現が正しいのではないのかと気になって眠れませんでした

[@se--ya]

7:20
質問です。
今まで、例えばテストの点で0点から100点の範囲で分布していて、正規分布は
横軸→点数
縦軸→人数
とイメージしやすかったのですが、
今回は0点か1点しかないので、これが正規分布になるのが少しピンときません。
今までどおり、
横軸→点数
縦軸→人数
と考えていいのでしょうか?
また、中心極限定理を使えば、0と1だけであっても強引に正規分布と解釈すればいい、と考えていいのでしょうか?（なんか直感に反していてスッキリしない感があります。）

[@user-Fkentei]

メモ
各サンプルX_i : 0 or 1の分布
標本平均1/nΣX_i : 0~1の分布
中心極限定理は標本平均に対して用いる故、n→∞で正規近似。

[@take5796]

「カッコイイ×は俺です。」
「？？？？」

[@SadisticRyoBand]

まるだろう！って突っ込みを期待してるのさ

[@user-jk4kk1ve4c]

たくみさん～。トイレに行ってもいいですか？（たくみさんの答え)いっトイレ！やっぱりたくみさん面白いですね笑

[@06aghwee96]

1:01 は?

[@ひろむ-i9c]

どうした！？w

[@メロンパンアイス-l9s]

微分方程式まじでお願いします笑

[@わしはまっそん]

おもしろ！！！

[@privateprivate6754]

1:01 嘘つけ絶望下の○だゾ

[@ヨビノリスナー]

動物園のストックwwww

[@なみわし]

アンパンマン

[@guratan1439]

セミ鳴いてるじゃん笑

[@MR-ur2bl]

キノコ嫌い多くて草

[@dentetsu0136]

離心率0のレポすんな

[@ソボロ-m8n]

僕の顔をお食べ

[@全手動ルンバ-k6x]

大学の講義受けなくていいのわろた

[@グッド稼ぎの神十田特急-b7g]

大学ってどんな勉強するのかよくわかってない人👍

[@jalmar40298]

無能