「教養」 一覧

確率変数XとYが微妙に連動して動くときに何が起こっているのか。 状態空間モデルとベイズ統計で理解が必須なので、全くわからないながらもまとめてみる。 2次元確率分布の共分散と相関係数は次回で、まずは確率 …

いつか起こる大地震がもし昨日起きたとしたら明日起こる確率は下がるのか？ 飛行機が昨日落ちたとしたらしばらくは飛行機は落ちないのか？ うまくいかない人生が今日またうまくいかなかったとして将来うまくいかな …

ベイズの定理の例 以前、確率の乗法定理と共にベイズの定理の導出をおこなった。 ちょっと慣れておきたいので、ベイズの定理を持ち出して問題を解いてみる。 18歳未満の子供が病気Dに罹患する確率は10%であ …

二項分布において、\(n\)が極めて大きく、\(p\)が極めて小さくなる現実的な事象はとても多いとされる。 例えば、交通事故件数、破産件数、火災件数、砲弾命中数、遺伝子の突然変異数など。 あるECサイ …

超幾何分布においてNの無限大の極限を取った時に二項分布になった。 確率分布の理解はデータの数え方のケーススタディだと思うのでまとめてみる。 二項分布になるデータの発生の仕方は多いと書いてある。 二項分 …

基本的に、足りない地頭を補うために時間を使ってきた歴史がある。 理解の速度や再現に地頭が影響する。 頭の中でパンパンパンって話が進む経験は全くない。 たぶんここに書いていることを活かすには地頭が必要だ …

期待値、分散、歪度、尖度…、確率分布を形成する確率密度関数の特徴を表す値で、 実は、相互に変換できる値なのだという…。読んでいったら若干感動したのでまとめてみる。 40近いオッ …

確率変数\(X\)を使って表される確率分布の様子を表す指標について。 最も基本的なのが期待値\(E(X)\)であって、次が分散\(V(X)\)。 さらに、期待値\(E(X)\)を中心として左右のどちら …

やりなおし統計もだいぶ頭が慣れてきた。 だいぶ赤本を読めるようになってきたぞ、という感触がある。 続けて確率密度関数の定義を読んでいく。 一線でやっているデータサイエンティスト(俗称)の方の話として、 …

ようやくたどり着いたベイズの定理の入り口。 ここから入らないと何も理解できないと思う。 条件付き確率と事象の独立性 事象\(B\)が起こることがわかってる場合に事象\(A\)が起こる確率を \(B\) …