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まさか文系大学生になって、ここに来るとは思わなかった
🐸＜ケロケロ♪
医薬看護、農生物 方面も統計学はよく使います。Exel を操れたらオッケー
大昔に大学で回帰分析を学びましたが10分ちょっとの動画で最小二乗法の手法を思い出すことができました。大学のレポートなり卒業研究なりで何らかのデータを統計的処理をする場合、説明変数が2以上の多変量になるケースが普通かと思いますので一歩踏み込んだ重回帰分析の解説があると現役大学生に嬉しいかと思います。
重回帰モデルのパラメータの推定量を行列・ベクトルで導く解説があれば大学生にも役立つでしょうね。上級の数理統計なると色々な統計量も全部行列表示なんで。
大学の講義と比較するのがおかしいくらいに分かりやすすぎる…号泣
なるほど、最小二乗法にはそういう事情があったんですね…
ふぁぼ0
RT0
この間、偏微分の動画を受講させていただいたばかりだったので、よく理解できました。偏微分の役立つケースが実感できました。今回も神講義でした。ありがとうございます。
最小二乗法習ってないから動画見たけど異次元に分かりやすいマジでよい！！！！！！！！！
パントマイムうますぎる
陰キャは一人遊びがうまい
@@yobinori かなしい
学生実験のデータ整理で最小二乗法を使う必要があって困ってたのでありがたい
誤差や最小二乗法のせいで実験が嫌いになりかけていたので助かりました！
本当になんでもやっててすごい。「これについて知りたいなぁ」と思って調べたら出てくる。授業受けさせてもらいました🙇♀️ありがとうございます！
30年前に宅浪したとき、私の数学の勉強手段はチャート式数学しかなかった。こんなに素晴らしい授業が自宅にあったら、どれほど楽しかっただろう。あの当時、高校は進学校に通っていたけど、ほとんどの先生の授業はつまらなく、暗記と大量の宿題を強要するだけのものだった。今の進学校（≒伝統校？）でも、そういう授業があるようだが、こうしたRUclipsチャネルを見て、自分の授業が恥ずかしくなる先生も多いのではないか。
本当に、神動画すぎる。いつもありがとうございます。偏微分してから連立方程式解く流れわかりやすすぎて泣きました。
めちゃめちゃわかりやすかったです！分散、共分散に帰着するの美しすぎます！！
こんなとこまで授業してくれてありがたい✨
京大物理工の学生です最近このチャンネルに出会って、毎日寝る前にベッドで見るのが日課になりました講義がめっちゃわかりやすいし、だれでも興味がもてるようにしてくださってるのでいつも見るのが楽しいです。でもベッドで見てるのでよく途中で寝ちゃいます。おやすみなさい
起きろ
分かりやすい解説でとても助かっています線形回帰を行ったとき、外れ値かどうかの判断の仕方を解説してほしいです！！これでめちゃくちゃ悩んでいます。
わかりやすすぎますね。全ての先生の先生になってほしい。
回帰分析をもっと授業でやってほしいです！
最小２乗法は、物理でてとてもよく使います。それを数学的に解説して頂いてます。タクミさん、ありがとう！
ボケの前と後でデータのばらつきが違う事件
べー答弁 よく気づいたねw
すご
目の錯覚と思ってたw
実験で使う知識は大学の授業で詳しく教わらないことも多いと思うので、このような内容は学生の助けになると思います！今回もお疲れ様です！分散！
まさにそれー！
経済学部生ですが計量経済学の教科書だけでは分かりづらいところが分かりました！ ありがとうございます。計量経済学関連の動画増やしてくれると嬉しいです。
まかせろ！
なぜだろうたくみさんを見てると直線ではなくて円を描きたくなってしまうのは
わかるおいこら
こんな簡単な式に持っていける事を始めて知りました。
動画見る前『最小二乗法…？なんか難しそうだ…』動画見た後『最小二乗法？そのまんまのネーミングじゃん』
たくみ、院試で統計学必須だから助かったよ。あと、シグマの注釈とかもすごく助かったよ。いつもありりがとな。
ゆゆゆ、シグマの注釈いれてよかったよ。いつもありがとな。
大学の勉強扱って下さるのありがたいです！
ヨビノリ先生のコントはかなり前から見てたけど、心理学関係で統計の勉強やらなきゃ…ってときに統計の動画もあるのを知って泣きそうになってる。ありがとう…
中華圏に留学している文系30代です。統計学のテストがあり、やったことないのに授業は中国語だしで本当に困っていたところこちらの動画と推定検定入門シリーズに大変助けられました！ありがとうございました。私が高校の時によびのりがあれば理系を諦め文転せずに済んだのに！今の学生が本当に羨ましい。。。学びたいと思えば自分でどんどん勉強できますね。田舎育ちの受験生でしたが、このようなコンテンツのおかげで首都圏と地方の情報格差もなくなり素晴らしいです。線形回帰、重回帰分析もいつか是非よろしくおねがします！日本の理系の救世主！応援しています！
最小二乗法の証明が訳分からんくて困ってたので本当に助かりました！！
aは相関係数で表すと傾きのイメージと重なって覚えやすいのでおすすめa = σxy/σx^2 = (σxy/σx・σy)・(σy/σx) = r・(σy/σx)bは y‾=ax‾+b だから不偏性って覚えてる
もっと言うと、(y-y⁻)/σy = r * (x-x⁻)/σxこの直線の式の形で覚えるのがおすすめ。平均 μ、分散 σ² の正規分布 X～N(μ,σ²) を正規化するときに、Z=(X-μ)/σ とおくのと同じ形が両辺に出る。
@@えすのん-c4m 本当だ。美しい・・・ありがとうございます。
点群データから断面図を切り出して斜面の時期を変えた変位分析に役立ちましたありがとうございます
画像処理ソフトに最小二乗法が使われていて、原理を理解しようにもよく分からずじまいで困っていましたが、これ見てめちゃくちゃ分かりました！めちゃくちゃスッキリしました！ありがとうございます🙇♂️
やーっと最小二乗法の導出ができるようになった。。
今回もありがとうございます。おかげでレポート完成させられそうです。また、講師をしていて、わかりやすい説明の仕方も学ばせていただきました。グラフ書いて「これを最小にしたいよね」っての使いたいです。二乗にするメリットの話も、めちゃくちゃ腑に落ちました。
おぉ〜！色々と嬉しいことをありがとー！
簿記の勉強中にこれが出てきて、詳しく知りたかったのでとても助かりました！！🙇♂️ありがとうございます！🤍
オリエンテーションで言われて、「分からない」が発散していたので助かりました！
統計の講義！！！ありがとうございます！
えへへ
分かり易すぎる！二乗って名前がプラマイの影響をなくしたいという理由から来てることも納得した噛んだ時のほっぺパチン！が結構面白いw🤣
よびのりさんの動画大学でもこんなにお世話になるとは思ってなかった
しぬほど役立つ動画
マーク形式の数1Aの問題で最小二乗法出てきたから見に来たけど、なんだこれ珍百景登録決定ですわ。
めっちゃわかりやすいです。最尤法の動画もお願いいたします。
相変わらず素晴らしい😂しかし、シグマの計算が分からないので、勉強してきます。
久しぶりに再勉強したが、新鮮な感じがする。
いま、大学でこの範囲を習ってて、僕自身も統計に興味があるのでめっちゃためになりました。
重回帰式の解説も見たい・・・
excelでただ回帰分析をしてたけど、それの意味がわかりました
たくみさんの解説、面白いしわかりやすいので、ガンガン見ちゃいます！
楽しい。分かりやすい。最高
高校生の時誰が見んだろなこんなのって思ってたけど、見に来るときが来てしまった
最小二乗法は化学の実験結果をグラフ化する際に必須です。
主成分分析にて、めちゃめちゃ悪戦苦闘したのは、学生時代の良い思い出です。
時系列データの見せかけの回帰からの単位根検定とかやっていただきたいです。
1番最初上手くてジワる
来週から実験で最小二乗法使うよー！って言ってたから見に来ました！復習しよっ
物理学専攻しているものです。いつも見させてもらっています！統計って、めちゃくちゃ面白いですね。
めっちゃ面白いよ！
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」 早速物理実験でデータ処理する時に使ってみました。いままでのヨビノリの講義の中で一番感動しました。これからも楽しみにしてるので、頑張ってください！！
受験期は普通に数学見てて、経済学部入って入学後も助けられてる。
好い講義です、スピードが速いので頭の回転をMaxにする必要がありますね。
教育系RUclipsrではないですが、「理系アイの人」ってチャンネルの最小二乗法の動画がネタの濃度が濃くて面白いのでオススメです
俺もそれ好きだけど人に勧めにくいのが難点この動画では触れなかった何で縦に差とるかとか説明しててより理解を深めるのにいいんだけどね
機械学習で出てきて興味を持っていました。今後機械学習の専門書を読むときの参考にしていきたいと考えています。単に人が作ったものを作るより、原理を知りたいと思っています😀
ロジスティック回帰分析やってほしいです！
なつかしいです。昭和の終わりかけに大学生になれた時には、情報の時代と言われていて、工学部は、入学時にポータブルコンピュータ（関数計算、統計計算、行列計算、BASIC(;^ω^)プログラミングなど）を購入させられて、物理実験の回帰直線グラフ作成に最小自乗法を使っていました。用例に「桜の開花予想日」もあって遊んでましたね。
その用例面白そうですね！
x に4月の平均気温、y に3月の開花日、これを過去7，8年分入力すると、a, b の値、最後に今年の(3月の）開花予想日（少数点以下まで）が一発機能で表示されました。当時としては(/・ω・)/
式の導出から凄くわかりやすいです。
いぇーい٩( 'ω' )و
円の最小二乗法(最小二乗円)についても解説して欲しいです
めっちゃ分かりやすい
ホントに助かりました！！
うれしい！
わかりやすい！ありがとうございます。
回帰分析についてもっと詳しくやって下さい！
1動画で2個もファボゼロのボケしてくれるとか大盤振る舞いすぎるやろ
ふぁんさ
偏微分？みたいなやつとか∑が出てきてから完全に分かんなくなってプチ絶望してます...頑張るぞ...
Cov(X,Y)とV[X]の式を先に知っていたので、途中「え、これってまさか…」感すごかった。導出見れるの面白い。
今日はいつもとエンディングが違って新鮮ですねぇ
新ver
非線形の最小二乗法も解説お願いしたいです
わかりやすかったですが、なんでaとb固定して考えたのですか？両方変動する場合も考えなくていいのでしょうか
ありやーす！助かりやしたー
ギャグオンリーの動画も見てみたいです
誰得www
なぜ「二乗」するのかに対する答えについて、1つは符号の影響を打ち消すためというのは動画内でたくみさんも仰っていますが、自分には超基本的な部分で腑に落ちていません。というのも、「二乗してしまったら、偏差の具合が歪んでしまうのではないか？ありのままの偏差からかけ離れてしまう値になってしまうのではないか？」という疑問があるからです。突飛な質問ではありますが、どなたかご教授ください。
僕も全然合ってるかわからないんですけど、2乗する上でもう一個のポイントは大小関係が変わらないことかなって思ってます。例えば、上に3離れてる点と下に2離れてる点の偏差はそれぞれ3、-2だけど、2乗すると9、4になる。これはもともと3、2という距離の大小関係と同じ。たしかにありのままの偏差より2乗した分増えちゃうけど、大小関係が変わらないから、よりデータに当てはまるように比較することができるって感じかと！
偏微分が0になるところが最小となるのは何故ですか？a,bが無限だと成り立ちそうですけど…
4:15一回書いて、消して、取り直したって感じがありますね。黒板消しの跡が浮き出てきました。たくみさんにしては珍しい。
とても分かり易いです。一次式だけでなく、ローレンツ関数の近似の場合も講義して下さい。
Dr.ストーンで千空がこれ計算してた！
工学徒ですが最近加工の誤差計算などでやたらと最小二乗法が出てくるので見にきました
ラッソとリッジの解説もいつかお願いします。
いつも拝見させて頂いております.リクエストなのですが、畳み込み演算について講習していただきたいです.特にガウシアンや一次微分等をしていただきたいです.ご検討よろしくお願いします!
リクエストどうもです！
質問です．最もらしい直線と与えられたデータの差を二乗（絶対値でもよい）するべき必然的な理由は何がありますか？符号的な意味をなくす意味がきちんと理解できていません．(符号的な意味をなくす≒絶対値をとる，二乗するなど）データと直線の差の二乗（分散）ではなく差Σ(y_i - (ax_i+b))を使った場合，最もらしい直線になるときはΣ(y_i - (ax_i+b))がゼロになると思います．一方，分散を用いた場合は，最もらしい直線のとき，分散が最小になる．最もらしい直線の条件＝分散が最小＝差の和がゼロになる，と思っています．分散が最小のほうが，意味は取りやすいですし，私も分散を最小化したほうがいいのかなと思います．"なぜ二乗するの？ 差の和がゼロになるのを条件にするのじゃだめなの？"という意見に答えて頂きたいだけです．たくみさんの意見をお待ちしています．
差を使うと正のズレと負のズレが打ち消しあってしまいます(どっちもだめなのに)
@@yobinori なぜ打ち消しあうとダメなんでしたっけ？
@@chi1096 極端に言えば2個のデータがあったとしたら、その中点を通る直線ならなんでも良くなってしまうってことではないでしょうか
最小二乗法、めちゃくちゃよく使われるし基本的なので、このような動画は本当にいいですね。ただ、なんでもかんでも最小二乗法を使う人結構いそうですが、ガウシアンでない場合に適用すると間違った答えになってしまうので個人的にはあまり好きじゃないです笑
最良のフィッティングを考える問題はかなり難しいですからね(>_
重回帰分析についても解説してほしいです
リクエストどうも〜！
機械学習の範囲なんですけどVC次元とかカーネル法とかできるならお願いしたいです😭😭
リクエストどうもですー！
ちょうど引張弾性率求めるのに使うので復習できて良かったです
こないだ物理学実験で使いました！いまいちぼやーってしてたものがわかりました！ありがとうございます！
ちょうどよかったー！
今日テスト！頑張る！たくみさんありがとう！
積サーとかで見てたけどここでえぐい神になったw
つぎはクロスエントロピー誤差関数についても解説して欲しい
おぉ〜やりたいー
変位の二乗の合計を最小にすることですね、学生時代に実験整理の直線を書くために最初に学びました。ご存知でしょうけど、これは変位をバネの伸びとしてエネルギーの合計を考えて最小化してることになります。最近の偏微分方程式の解き方もこれを使う場合があります。最少仕事の原理と呼ぶこともありますが、非線形方程式でも無理やり適用できます。最近の有限要素法もこの方法を使ってます。知人の方に有限要素法はぶっちゃけ最小二乗法だよねって言ったらそれは言いすぎだって怒られました。6年前の防衛大学での話です。講義を聞いて思い出しました。お騒がせしました。
集合と位相もやってほしいです！！！ユーチューブ上に動画なさすぎて授業よくわからん俺氏死亡寸前です。
コロナの蔓延について、ロジスチック曲線があって、最小二乗法を使ってよく結果とあってるようです。できたら、この解説をしてください。
これを講義で学んで、演習で例題解いて、実験でエクセル使って導いたらたまらんぜ
研究で相関係数の差の検定で統計ソフトにも解析機能がなくて困っています。対応のある場合とない場合、エクセルでの計算式の組み方、ヨビノリさんの講義で是非お願いします。
アクチュアリー の数学やって欲しいです！
![Quando Rondo - Grow Up [Official Music Video]](http://i.ytimg.com/vi/8zFnCg3BO4Q/mqdefault.jpg)
まさか文系大学生になって、ここに来るとは思わなかった
🐸＜ケロケロ♪
医薬看護、農生物 方面も統計学はよく使います。Exel を操れたらオッケー
大昔に大学で回帰分析を学びましたが10分ちょっとの動画で最小二乗法の手法を思い出すことができました。
大学のレポートなり卒業研究なりで何らかのデータを統計的処理をする場合、説明変数が2以上の多変量になるケースが普通かと思いますので一歩踏み込んだ重回帰分析の解説があると現役大学生に嬉しいかと思います。
重回帰モデルのパラメータの推定量を行列・ベクトルで導く解説があれば大学生にも役立つでしょうね。上級の数理統計なると色々な統計量も全部行列表示なんで。
大学の講義と比較するのがおかしいくらいに分かりやすすぎる…号泣
なるほど、最小二乗法にはそういう事情があったんですね…
ふぁぼ0
RT0
この間、偏微分の動画を受講させていただいたばかりだったので、よく理解できました。偏微分の役立つケースが実感できました。今回も神講義でした。ありがとうございます。
最小二乗法習ってないから動画見たけど異次元に分かりやすい
マジでよい！！！！！！！！！
パントマイムうますぎる
陰キャは一人遊びがうまい
@@yobinori かなしい
学生実験のデータ整理で最小二乗法を使う必要があって困ってたのでありがたい
誤差や最小二乗法のせいで実験が嫌いになりかけていたので助かりました！
本当になんでもやっててすごい。
「これについて知りたいなぁ」と思って調べたら出てくる。
授業受けさせてもらいました🙇♀️ありがとうございます！
30年前に宅浪したとき、私の数学の勉強手段はチャート式数学しかなかった。こんなに素晴らしい授業が自宅にあったら、どれほど楽しかっただろう。
あの当時、高校は進学校に通っていたけど、ほとんどの先生の授業はつまらなく、暗記と大量の宿題を強要するだけのものだった。今の進学校（≒伝統校？）でも、そういう授業があるようだが、こうしたRUclipsチャネルを見て、自分の授業が恥ずかしくなる先生も多いのではないか。
本当に、神動画すぎる。いつもありがとうございます。
偏微分してから連立方程式解く流れわかりやすすぎて泣きました。
めちゃめちゃわかりやすかったです！
分散、共分散に帰着するの美しすぎます！！
こんなとこまで授業してくれて
ありがたい✨
京大物理工の学生です
最近このチャンネルに出会って、毎日寝る前にベッドで見るのが日課になりました
講義がめっちゃわかりやすいし、だれでも興味がもてるようにしてくださってるのでいつも見るのが楽しいです。
でもベッドで見てるのでよく途中で寝ちゃいます。おやすみなさい
起きろ
分かりやすい解説でとても助かっています
線形回帰を行ったとき、外れ値かどうかの判断の仕方を解説してほしいです！！
これでめちゃくちゃ悩んでいます。
わかりやすすぎますね。全ての先生の先生になってほしい。
回帰分析をもっと授業でやってほしいです！
最小２乗法は、物理でてとてもよく使います。それを数学的に解説して頂いてます。タクミさん、ありがとう！
ボケの前と後でデータのばらつきが違う事件
べー答弁 よく気づいたねw
すご
目の錯覚と思ってたw
実験で使う知識は大学の授業で詳しく教わらないことも多いと思うので、このような内容は学生の助けになると思います！
今回もお疲れ様です！
分散！
まさにそれー！
経済学部生ですが計量経済学の教科書だけでは分かりづらいところが分かりました！ ありがとうございます。
計量経済学関連の動画増やしてくれると嬉しいです。
まかせろ！
なぜだろう
たくみさんを見てると直線ではなくて円を描きたくなってしまうのは
わかる
おいこら
こんな簡単な式に持っていける事を始めて知りました。
動画見る前
『最小二乗法…？なんか難しそうだ…』
動画見た後
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たくみ、院試で統計学必須だから助かったよ。あと、シグマの注釈とかもすごく助かったよ。いつもありりがとな。
ゆゆゆ、シグマの注釈いれてよかったよ。いつもありがとな。
大学の勉強扱って下さるのありがたいです！
ヨビノリ先生のコントはかなり前から見てたけど、心理学関係で統計の勉強やらなきゃ…ってときに統計の動画もあるのを知って泣きそうになってる。ありがとう…
中華圏に留学している文系30代です。
統計学のテストがあり、やったことないのに授業は中国語だしで
本当に困っていたところこちらの動画と推定検定入門シリーズに
大変助けられました！ありがとうございました。
私が高校の時によびのりがあれば理系を諦め文転せずに
済んだのに！今の学生が本当に羨ましい。。。
学びたいと思えば自分でどんどん勉強できますね。
田舎育ちの受験生でしたが、このようなコンテンツのおかげで
首都圏と地方の情報格差もなくなり素晴らしいです。
線形回帰、重回帰分析もいつか是非よろしくおねがします！
日本の理系の救世主！応援しています！
最小二乗法の証明が訳分からんくて困ってたので本当に助かりました！！
aは相関係数で表すと傾きのイメージと重なって覚えやすいのでおすすめ
a = σxy/σx^2
= (σxy/σx・σy)・(σy/σx)
= r・(σy/σx)
bは y‾=ax‾+b だから不偏性って覚えてる
もっと言うと、
(y-y⁻)/σy = r * (x-x⁻)/σx
この直線の式の形で覚えるのがおすすめ。
平均 μ、分散 σ² の正規分布 X～N(μ,σ²) を正規化するときに、
Z=(X-μ)/σ とおくのと同じ形が両辺に出る。
@@えすのん-c4m 本当だ。美しい・・・
ありがとうございます。
点群データから断面図を切り出して斜面の時期を変えた変位分析に役立ちましたありがとうございます
画像処理ソフトに最小二乗法が使われていて、原理を理解しようにもよく分からずじまいで困っていましたが、これ見てめちゃくちゃ分かりました！めちゃくちゃスッキリしました！ありがとうございます🙇♂️
やーっと最小二乗法の導出ができるようになった。。
今回もありがとうございます。
おかげでレポート完成させられそうです。
また、講師をしていて、わかりやすい説明の仕方も学ばせていただきました。
グラフ書いて「これを最小にしたいよね」っての使いたいです。二乗にするメリットの話も、めちゃくちゃ腑に落ちました。
おぉ〜！色々と嬉しいことをありがとー！
簿記の勉強中にこれが出てきて、詳しく知りたかったのでとても助かりました！！🙇♂️
ありがとうございます！🤍
オリエンテーションで言われて、「分からない」が発散していたので助かりました！
統計の講義！！！ありがとうございます！
えへへ
分かり易すぎる！二乗って名前がプラマイの影響をなくしたいという理由から来てることも納得した
噛んだ時のほっぺパチン！が結構面白いw🤣
よびのりさんの動画大学でもこんなにお世話になるとは思ってなかった
しぬほど役立つ動画
マーク形式の数1Aの問題で最小二乗法出てきたから見に来たけど、なんだこれ珍百景登録決定ですわ。
めっちゃわかりやすいです。最尤法の動画もお願いいたします。
相変わらず素晴らしい😂
しかし、シグマの計算が分からないので、勉強してきます。
久しぶりに再勉強したが、新鮮な感じがする。
いま、大学でこの範囲を習ってて、僕自身も統計に興味があるのでめっちゃためになりました。
重回帰式の解説も見たい・・・
excelでただ回帰分析をしてたけど、それの意味がわかりました
たくみさんの解説、面白いしわかりやすいので、ガンガン見ちゃいます！
楽しい。分かりやすい。最高
高校生の時誰が見んだろなこんなのって思ってたけど、見に来るときが来てしまった
最小二乗法は化学の実験結果をグラフ化する際に必須です。
主成分分析にて、めちゃめちゃ悪戦苦闘したのは、学生時代の良い思い出です。
時系列データの見せかけの回帰からの単位根検定とかやっていただきたいです。
1番最初上手くてジワる
来週から実験で最小二乗法使うよー！って言ってたから見に来ました！復習しよっ
物理学専攻しているものです。
いつも見させてもらっています！
統計って、めちゃくちゃ面白いですね。
めっちゃ面白いよ！
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」 早速物理実験でデータ処理する時に使ってみました。いままでのヨビノリの講義の中で一番感動しました。これからも楽しみにしてるので、頑張ってください！！
受験期は普通に数学見てて、
経済学部入って入学後も助けられてる。
好い講義です、スピードが速いので頭の回転をMaxにする必要がありますね。
教育系RUclipsrではないですが、「理系アイの人」ってチャンネルの最小二乗法の動画がネタの濃度が濃くて面白いのでオススメです
俺もそれ好きだけど人に勧めにくいのが難点
この動画では触れなかった何で縦に差とるかとか説明しててより理解を深めるのにいいんだけどね
機械学習で出てきて興味を持っていました。
今後機械学習の専門書を読むときの参考にしていきたいと考えています。
単に人が作ったものを作るより、原理を知りたいと思っています😀
ロジスティック回帰分析やってほしいです！
なつかしいです。昭和の終わりかけに大学生になれた時には、情報の時代と言われていて、
工学部は、入学時にポータブルコンピュータ（関数計算、統計計算、行列計算、BASIC(;^ω^)プログラミングなど）を
購入させられて、物理実験の回帰直線グラフ作成に最小自乗法を使っていました。用例に「桜の開花予想日」もあって
遊んでましたね。
その用例面白そうですね！
x に4月の平均気温、y に3月の開花日、これを過去7，8年分入力すると、a, b の値、最後に
今年の(3月の）開花予想日（少数点以下まで）が一発機能で表示されました。当時としては(/・ω・)/
式の導出から凄くわかりやすいです。
いぇーい٩( 'ω' )و
円の最小二乗法(最小二乗円)についても解説して欲しいです
めっちゃ分かりやすい
ホントに助かりました！！
うれしい！
わかりやすい！ありがとうございます。
回帰分析についてもっと詳しくやって下さい！
1動画で2個もファボゼロのボケしてくれるとか大盤振る舞いすぎるやろ
ふぁんさ
偏微分？みたいなやつとか∑が出てきてから完全に分かんなくなってプチ絶望してます...頑張るぞ...
Cov(X,Y)とV[X]の式を先に知っていたので、途中「え、これってまさか…」感すごかった。導出見れるの面白い。
今日はいつもとエンディングが違って新鮮ですねぇ
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非線形の最小二乗法も解説お願いしたいです
わかりやすかったですが、なんでaとb固定して考えたのですか？両方変動する場合も考えなくていいのでしょうか
ありやーす！助かりやしたー
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なぜ「二乗」するのかに対する答えについて、1つは符号の影響を打ち消すためというのは動画内でたくみさんも仰っていますが、自分には超基本的な部分で腑に落ちていません。というのも、「二乗してしまったら、偏差の具合が歪んでしまうのではないか？ありのままの偏差からかけ離れてしまう値になってしまうのではないか？」という疑問があるからです。突飛な質問ではありますが、どなたかご教授ください。
僕も全然合ってるかわからないんですけど、2乗する上でもう一個のポイントは大小関係が変わらないことかなって思ってます。
例えば、上に3離れてる点と下に2離れてる点の偏差はそれぞれ3、-2だけど、2乗すると9、4になる。これはもともと3、2という距離の大小関係と同じ。たしかにありのままの偏差より2乗した分増えちゃうけど、大小関係が変わらないから、よりデータに当てはまるように比較することができるって感じかと！
偏微分が0になるところが最小となるのは何故ですか？a,bが無限だと成り立ちそうですけど…
4:15
一回書いて、消して、取り直したって感じがありますね。黒板消しの跡が浮き出てきました。
たくみさんにしては珍しい。
とても分かり易いです。一次式だけでなく、ローレンツ関数の近似の場合も講義して下さい。
Dr.ストーンで千空がこれ計算してた！
工学徒ですが最近加工の誤差計算などでやたらと最小二乗法が出てくるので見にきました
ラッソとリッジの解説もいつかお願いします。
いつも拝見させて頂いております.
リクエストなのですが、
畳み込み演算について講習していただきたいです.
特にガウシアンや一次微分等をしていただきたいです.
ご検討よろしくお願いします!
リクエストどうもです！
質問です．
最もらしい直線と与えられたデータの差を二乗（絶対値でもよい）するべき必然的な理由は何がありますか？
符号的な意味をなくす意味がきちんと理解できていません．(符号的な意味をなくす≒絶対値をとる，二乗するなど）
データと直線の差の二乗（分散）ではなく差Σ(y_i - (ax_i+b))を使った場合，最もらしい直線になるときはΣ(y_i - (ax_i+b))がゼロになると思います．
一方，分散を用いた場合は，最もらしい直線のとき，分散が最小になる．
最もらしい直線の条件＝分散が最小＝差の和がゼロになる，と思っています．
分散が最小のほうが，意味は取りやすいですし，私も分散を最小化したほうがいいのかなと思います．
"なぜ二乗するの？ 差の和がゼロになるのを条件にするのじゃだめなの？"という意見に答えて頂きたいだけです．
たくみさんの意見をお待ちしています．
差を使うと正のズレと負のズレが打ち消しあってしまいます(どっちもだめなのに)
@@yobinori なぜ打ち消しあうとダメなんでしたっけ？
@@chi1096 極端に言えば2個のデータがあったとしたら、その中点を通る直線ならなんでも良くなってしまうってことではないでしょうか
最小二乗法、めちゃくちゃよく使われるし基本的なので、このような動画は本当にいいですね。
ただ、なんでもかんでも最小二乗法を使う人結構いそうですが、ガウシアンでない場合に適用すると間違った答えになってしまうので個人的にはあまり好きじゃないです笑
最良のフィッティングを考える問題はかなり難しいですからね(>_
重回帰分析についても解説してほしいです
リクエストどうも〜！
機械学習の範囲なんですけどVC次元とかカーネル法とかできるならお願いしたいです😭😭
リクエストどうもですー！
ちょうど引張弾性率求めるのに使うので復習できて良かったです
こないだ物理学実験で使いました！
いまいちぼやーってしてたものがわかりました！ありがとうございます！
ちょうどよかったー！
今日テスト！頑張る！たくみさんありがとう！
積サーとかで見てたけどここでえぐい神になったw
つぎはクロスエントロピー誤差関数についても解説して欲しい
おぉ〜やりたいー
変位の二乗の合計を最小にすることですね、学生時代に実験整理の直線を書くために最初に学びました。ご存知でしょうけど、これは変位をバネの伸びとしてエネルギーの合計を考えて最小化してることになります。最近の偏微分方程式の解き方もこれを使う場合があります。最少仕事の原理と呼ぶこともありますが、非線形方程式でも無理やり適用できます。最近の有限要素法もこの方法を使ってます。知人の方に有限要素法はぶっちゃけ最小二乗法だよねって言ったらそれは言いすぎだって怒られました。6年前の防衛大学での話です。講義を聞いて思い出しました。お騒がせしました。
集合と位相もやってほしいです！！！
ユーチューブ上に動画なさすぎて授業よくわからん俺氏死亡寸前です。
コロナの蔓延について、ロジスチック曲線があって、最小二乗法を使ってよく結果とあってるようです。できたら、この解説をしてください。
これを講義で学んで、演習で例題解いて、実験でエクセル使って導いたらたまらんぜ
研究で相関係数の差の検定で統計ソフトにも解析機能がなくて困っています。対応のある場合とない場合、エクセルでの計算式の組み方、ヨビノリさんの講義で是非お願いします。
アクチュアリー の数学やって欲しいです！