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丁寧な解説ありがとうございます。チャンネル登録させて頂きます。■離散型 8:29 離散一様分布 10:41 二項分布 15:12 ポアソン分布 18:30 幾何分布 21:35 負の二項分布 25:10 離散型 復習■連続型 27:07 正規分布 29:20 対数正規分布 31:59 指数分布 33:50 ガンマ分布 35:40 ワイブル分布 38:15 連続型 復習
こちらこそ、チャンネル登録とタイムラインの整理ありがとうございます。今後ともよろしくお願いいたします！
分かりやすい🥺登録しました！
わかりやすいですし、面白いです。今機械学習でのデータ分析を学んでいるので大変参考になりました。ありがとうございます。他のビデオも見ます！
こちらこそ、大変嬉しいコメントありがとうございます！
分かりやすい動画をありがとうございます。統計webは最低限のことしか書いてなくて、全体像がつかめませんでした。一方、この動画はすっきり頭に入ります。この動画の作成にあたって、なにか本を参考にしましたか？私は、一つ一つのつながりがわからないと頭に入れにくいので、そういう人向けの本があれば教えてください。
ご視聴ありがとうございます！様々な書籍から学んだ内容を整理して作ったので全ては網羅できないのですが、以下の書籍を主に参考にしました。「統計学入門」www.amazon.co.jp/dp/4130420658「StanとRでベイズ統計モデリング」www.amazon.co.jp/dp/B07M8LWLS1また、確率分布間の関係性は以下サイトも参考にしました。www.math.wm.edu/~leemis/chart/UDR/UDR.html
いまいち分からないのは、「どういう事象に対しては、どの確率分布を使うべきか」ってのは、実験とか観察の結果、「当てはまりが良い」ってことで帰納的に決まるんですか？それとも、「こういう事象については、こういうメカニズム・理由により、この確率分布になる」と理論的・演繹的に導かれるのでしょうか？
なかなか一概には言えないところかなと思います。例えば「1年あたりの大きな災害発生回数」のような、「回数」かつ「あまり発生しない」と分かっているものならば理論的に「ポアソン分布が良さそう」という前提で決められます。しかし、どのような分布を取るか想定できない事象も色々あるので、そちらは実験の結果「〜分布の当てはまりが良かった」と帰納的に推定する場合もあります。
素敵な方ですね(^^)
冒頭の見かけたことのある確率分布の説明がちょっと引っ掛かりました。成績の度数分布や人口ピラミッドは実測値の統計データであり、確率分布ではありませんよね？もう少し事例を考えられた方がよいのではないでしょうか？
ご意見ありがとうございます。おっしゃる通り、冒頭の例は確率分布とは異なるので事例として悪かったかもしれません。失礼いたしました。
声が海馬瀬人にめちゃくちゃ似てると思うから声真似動画出してほしい
人口ピラミッドは分布だが、確率分布ではないのでは？？
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■離散型
8:29 離散一様分布
10:41 二項分布
15:12 ポアソン分布
18:30 幾何分布
21:35 負の二項分布
25:10 離散型 復習
■連続型
27:07 正規分布
29:20 対数正規分布
31:59 指数分布
33:50 ガンマ分布
35:40 ワイブル分布
38:15 連続型 復習
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今機械学習でのデータ分析を学んでいるので大変参考になりました。
ありがとうございます。
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こちらこそ、大変嬉しいコメントありがとうございます！
分かりやすい動画をありがとうございます。統計webは最低限のことしか書いてなくて、全体像がつかめませんでした。一方、この動画はすっきり頭に入ります。この動画の作成にあたって、なにか本を参考にしましたか？私は、一つ一つのつながりがわからないと頭に入れにくいので、そういう人向けの本があれば教えてください。
ご視聴ありがとうございます！
様々な書籍から学んだ内容を整理して作ったので全ては網羅できないのですが、以下の書籍を主に参考にしました。
「統計学入門」
www.amazon.co.jp/dp/4130420658
「StanとRでベイズ統計モデリング」
www.amazon.co.jp/dp/B07M8LWLS1
また、確率分布間の関係性は以下サイトも参考にしました。
www.math.wm.edu/~leemis/chart/UDR/UDR.html
いまいち分からないのは、「どういう事象に対しては、どの確率分布を使うべきか」ってのは、実験とか観察の結果、「当てはまりが良い」ってことで帰納的に決まるんですか？それとも、「こういう事象については、こういうメカニズム・理由により、この確率分布になる」と理論的・演繹的に導かれるのでしょうか？
なかなか一概には言えないところかなと思います。
例えば「1年あたりの大きな災害発生回数」のような、「回数」かつ「あまり発生しない」と分かっているものならば理論的に「ポアソン分布が良さそう」という前提で決められます。
しかし、どのような分布を取るか想定できない事象も色々あるので、そちらは実験の結果「〜分布の当てはまりが良かった」と帰納的に推定する場合もあります。
素敵な方ですね(^^)
冒頭の見かけたことのある確率分布の説明がちょっと引っ掛かりました。成績の度数分布や人口ピラミッドは実測値の統計データであり、確率分布ではありませんよね？もう少し事例を考えられた方がよいのではないでしょうか？
ご意見ありがとうございます。おっしゃる通り、冒頭の例は確率分布とは異なるので事例として悪かったかもしれません。失礼いたしました。
声が海馬瀬人にめちゃくちゃ似てると思うから声真似動画出してほしい
人口ピラミッドは分布だが、確率分布ではないのでは？？