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高校数学で分かる秘書問題【最適停止問題】 [確率統計]

(2022日)







秘書問題なる残酷な採用方法があった。酷い話です。
昔、「不採用通知」が届いたものの、
1位が辞退したので、私に回ってきて勤めた会社がありました。
ゾンビ比例復活の心境なのだろうか、と複雑でした。

数学としては面白い問題でした。







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数学史上最も議論を巻き起こした問題(モンティ・ホール問題) [確率統計]

(2021日)







自分の直感と異なる意見が出された場合に、罵倒してしまえば、
後で恥をかく可能性があるという事例でした。







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あなたも必ず騙される『シンプソンのパラドックス』【統計学】 [確率統計]

(2021日)





数字やグラフに騙されず真に見抜くためにも、
確率統計だけで満足しようと自分を慰めていた1月だったのですが、
今では多くを学ぶこととなり、感謝しかございません。
教科書買って勉強する根性はないですね。






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【機械学習】深層学習(ディープラーニング)とは何か [確率統計]

(2020日)






言葉しか知らなかったが、どういう原理かを知ることができた。
重みづけのやり方など詳しいことは分からないが、
概要を知ることができ有意義だった。







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【機械学習】教師あり学習と教師なし学習の違い [確率統計]

(2020日)






人工知能の話だった。
教師あり、なしの区別もなかったので、
その違いと例も分かり、無知だったとまた自覚できました。






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期待値が無限大な賭け(サンクトペテルブルクのパラドックス) [確率統計]

(2020日)








試行回数で期待値が上がるが、log2_n だったことを知る。
確率の世界が別の次元に入ったようで面白かった。
 




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簡単な計算で物事の終わりの時期を見積もる【ゴットの推定】 [確率統計]

(2019日)






信頼区間50%でもそこそこ幅があるが、95%となると半端なかった。
youtubeのような身近で具体的なものなら幅がありすぎだが、
人類や宇宙なぞ途方もないことを推定し幅を限定することは面白いですね。





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【大学数学】指数分布(具体例やその意味、ポアソン分布との関係)【確率統計】 [確率統計]

(2019日)






指数分布の確率密度関数が
f(x)=λe^-λx
だった。

これを積分すると、1-e^-λx という累積分布関数になるという。

例題で使い方が分かる。

また、分布の導出で微分方程式がでてきたが、
かじっていたので助かった。






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【大学数学】ポアソン分布(具体例やその意味、ポアソンの極限定理)【確率統計】 [確率統計]

(2019日)





22分の授業を74分かけて視聴。
二項分布でフリーズしググって復習。
ネイピア数の求め方は別の形で覚えてたので助かった。
ポアソン分布は二項分布で、λ=npとしたnを∞に飛ばすということだった。
式を覚える自信はないが、導出はできるやもしれない。
というフワフワした理解だが、非常に有意義な時間だった。





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【大学数学】ベイジアンネットワーク【機械学習】 [確率統計]

(2018日)






基本の加法定理と乗法定理を調べなければならなかった。

ノードの条件付けのパターンが3つあり、
2つのサイコロの合計のパターンでは、
合計の値に関係してくるので独立していないということだった。






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