150 分で学ぶ高校数学の基礎
[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修正は 1 週間後となります． [目次] 第1章 数学の基礎知識（p.5～） 第2章 場合の数（p.31～） 第3章 確率と期待値（p.56～） 第4章 統計的な解析（p.69～） 第5章 いろいろな関数（p.103～） 第6章 三角比と三角関数（p.141～） 第7章 証明のやり方（p.160～） 第8章 ベクトル（p.187～） 第9章 微分法と積分法（p.205～） 第10章 その他のトピック（p.240～） スライドのまとめ（p.254～）
よく心理戦で「相手は私の思考を読んでこうするから、それに対し私はこうする」みたいな読み合いがありますが、ずっと互いに読み合っていたら無限ループで切りが無いはずです。どこまで読むのが正解なのですか？
回答 (7件中の1件目) 自分が有利と思えるまで。ただ時間が決まっているはずなので51体49になったらつぎへいきましょ！
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
2023年 2月25日(土) 兵庫県 エイベックスエンタテインメント メインキュレーター森山未來 KOBE Re:Publik Art Project 「水の泡サーカスシュワシュワパレード」 2月26日(日) 兵庫県 エイベックスエンタテインメント メインキュレーター森山未來 KOBE Re:Publik Art Project 3月3日(金) 大阪府 吉本興業「ワラウナンバ」 NON STYLE石田さん達とパレード なんばグランド花月 3月4日(土) 大阪府 吉本興業「ワラウナンバ」 3月5日(日) 大阪府 吉本興業「ワラウナンバ」 3月18日(土) 東京都 新宿中央公園春まつり Park Performance Show 雨のため中止 3月19日(日) 神奈川県 みなとみらいフェスティバル2023 クイーンズパーク (クイーンズスクエア横浜1F） 4月22日(土) 神奈川県 野毛大道芸
本で読んだ知識をドヤ顔で紹介したら、その実験には再現性がありませんでした。 そんな恥ずかしい記事を書いたブロガーは誰でしょう？ そう、私です。 ステレオタイプ脅威はありますん ちょっと前に「ステレオタイプ脅威」の記事が話題になっていた*1。 世の中には「女性は数学に弱い」というような負のステレオタイプがある。自分のアイデンティティがそれに該当していると意識してしまうと、実際にパフォーマンスが落ちるというものだ。これは様々な実験の結果によって示されている。というのが記事で紹介されていた話だった。 ところが現在、その「実験結果」は再現性が無いと言われている。ステレオタイプ脅威の根拠は実験結果にあるというのに、その土台は不確かなものであるのだ。 とくに、最近の研究ではほとんど再現性がないとされている「ステレオタイプ脅威」について、リベラルバイアスにも言及しながら議論しているのが印象的。 日本では
積分とは・対数とは・微分とは〜「分かる」とはどういうことか〜
文系向け「統計学」の授業で、積分・対数・微分を復習する機会があった。その時の「1枚スライド」を公開した。この図をめぐって、「分かる」とはどういうことか、について多くのコメントをいただいた。それを、まとめました。（話が同時並行で進行するので、スレッド風の「まとめ」です。） 注意：積分は、統計学の場合、正規分布表を見るために必要。対数の必要性は、尤度関数（尤もらしさ）の対数をとって計算を簡単にする式変形で使うため。微分の必要性は、確率密度関数の最大値（尤度最大の条件）を求めるため。どれも統計学で必須の内容。 注意２：（追記8/6）ここに出てくる「指数、対数、微分、積分」は「感染症の数理モデル」の基礎となっている。 注意３：（追記8月9日）番外編『「積分」と「源氏物語」〜「晩年の清少納言」から「京都女子大」まで』へのリンクはこちらです。https://togetter.com/li/157284
ChatGPTのヤバさは、論理処理が必要と思ったことが確率処理でできるとわかったこと - きしだのHatena
ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の
「みんな、ChatGPTの扱いがもったいない…」ほとんどの日本人がチャットAIを使いこなせていない“決定的要因” | 文春オンライン
◆◆◆ 「確率的に確からしい」という言葉を続けるロボット ――最近、ChatGPTという言葉をよくインターネットで目にします。なんとなく「こんなことができるのかな……？」というイメージは湧いているのですが、具体的なサービス内容を簡単に教えてもらえるでしょうか。 深津貴之氏（以下、深津） 一言で言えば「人間の言葉で質問すると、人間の言葉で答えてくれるロボット」です。 例えば、質問に答えてくれたり、相談に乗ってくれたり、長文を要約してくれたり……。これまでの“検索”とは違って、人間的な知性があるかのように“文章で返答をしてくれる”のが大きな特徴というサービスですね。 お昼ごはんについて質問したときの回答。これまでの“検索”とは良くも悪くも勝手が違うことがよくわかる これはAIに大量の単語を学習させることで、「直前の単語に対して、最も可能性が高い次の単語を予測している」んです。例えば「むかしむか
わずか500円でSwitchをゲット YouTuberが“完全攻略法”公開したクレーンゲーム機の使用禁止が相次ぐ - YouTubeニュース | ユーチュラ
クレーンゲームのプレイ動画などで人気を集めている「つるなか」（登録者数97万人）が12月3日、独自に編み出したクレーンゲームの攻略法を公開。これを受けてか、全国のゲームセンターでこのクレーンゲーム機の使用禁止が相次いでいます。 再生 確率無視で取れる裏技 今回攻略法を発見したという機種は、「バンビーノ」という“確率機”。全国各地で普及している3本爪のクレーンゲーム機です。確率機とは、店側が一定の金額を設定し、その金額に達するまでプレイしないと景品をゲットできる確率が低く設定されている機械。プレイヤーに「惜しい」と思わせるために、ある程度の距離はカプセルを運ぶ演出をおこなうのが特徴とされています。 そんな確率機の攻略方法とは「アームメカの位置情報（座標）をズラして確率無視する」というもの。お金を投入する前にボタンを押して、位置情報を機械に錯覚させ、獲得口まで運ばせる方法だそうです。事前にボタ
宝くじのルールの穴を突いて28億円以上を荒稼ぎした老夫婦の物語
by Pixabay アメリカ・ミシガン州の片田舎でコンビニを経営していた老夫婦が、公営の宝くじに設けられたルールの穴をついて2600万ドル(約28億2240万円)もの賞金を手にしていたことが分かりました。一躍有名になったこの夫婦の元にはハリウッドで映画化するという話まで持ち上がっているとのことです。 Jerry and Marge Selbee: How a retired couple won millions using a lottery loophole - 60 Minutes - CBS News https://www.cbsnews.com/news/jerry-and-marge-selbee-how-a-retired-couple-won-millions-using-a-lottery-loophole-60-minutes/ 2018年にアメリカ人が購入した州営
志村けんのパラドックス - アスペ日記
みんな冷静に計算してほしいけど、東京都の新コロナ感染者数は現在１７１人。東京から無作為に２００人をピックアップしたときに、その中に超有名人の志村けん氏が入ってる確率ってどのくらいだと思う？ 現在の感染拡大ペースは我々の想像をはるかに超えてるよ。桁違いの感染者数になってるよ。— 森岡正博 (@Sukuitohananika) 2020年3月25日 このツイートと、 森岡正博 on Twitter: "みんな冷静に計算してほしいけど、東京都の新コロナ感染者数は現在１７１人。東京から無作為に２００人をピックアップしたときに、その中に超有名人の志村けん氏が入ってる確率ってどのくらいだと思う？ 現在の感染拡大ペースは我々の想像をはるかに超えてるよ。桁違いの感染者数になってるよ。" ブコメがひどい。水曜日のダウンタウンとやらによれば志村けんは日本の知名度ランキング15位。そんな人が感染してるなら、実際
もうなんか間違ったことしか書いてなくて増田が何でこんなもの書こうと思ったのかちょっと意味が分からないんだけど 一応気になったところだけ訂正・説明を入れておく。（ほぼ全文にわたっているが…） 途中で「なんでこんな中間テストの採点みたいなことやってんの…」みたいな気分になったけど 万が一これを読んで本気にしている人がいるといけないので義務感で最後まで書きました。 あまりの衝撃に最初からテンション高いですけどね。もう疲れたからこのまま上げます。 なんなんやいったい... 遺伝病の断種は、遺伝病の根絶について特に有効ではないと考えられています。まず、潜性遺伝病の場合はどうでしょうか。これは、両方の染色体に、多くは遺伝子機能欠失型の遺伝子変異があると起こります。親は、片方しか持っていなければ健康なのですね。すると、両方の遺伝子変異を持つ遺伝病患者を断種させたところで、片方だけを持つ親が世の中にたくさ
メモ - 「勝ち組を継がせる」という悲しき渇望
たまたまのタイミングなのか必然なのか、最近「高収入な人でも子供の教育に際限なく金をつぎ込むので主観的には貧乏」という話が、国内の話としても、アメリカの新聞記事1でも出ていた。 流石に年収1200万を叩きすぎでは…。年収1200万では年収1200万を再生産できない、という本当に切実な悩みのはず。 高確度で年収1200万になるには「医者」「商社」「外資IT」「外資金融」ぐらいしか道は無くて、地頭/運動神経関係無くその選択肢を与えるにはどれだけ教育費が必要になるんだ、という話。 https://t.co/tz0fQQQ6JF — chio (@chio_pkmn2gen) February 3, 2023 このあたりは、大まかに以下のような原因によって発生する。 遺伝だの子供の成長にはある程度のランダムネスがあるので親子の所得水準を見ると平均への回帰が観測される ある程度以上高い所得は相対的地位
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
【プレスリリース】発表日:2020年2月3日宇宙における生命～どのように生まれたのか、そして命の星はいくつあるのか1.発表者:戸谷 友則（東京大学大学院理学系研究科天文学専攻 教授）2.発表のポイント:◆宇宙の中で非生物的な現象から生命が誕生したことについて、これまでで最も現実的なシナリオを見いだしました。◆生命科学と宇宙論という、これまでほとんど結びつきがなかった二分野を組み合わせ、インフ
がんを治すことが証明された食事療法は、現時点では存在しない。がんになりにくい食事ならある程度はわかっていて、がんの患者さんについても、基本的にはそうした健康的な食事が推奨されている。詳しくは ■がん体験者の栄養と運動のガイドライン：[国立がん研究センター がん情報サービス 一般の方へ] を参照して欲しい。なにも特別なことはない。「健康的な体重へ減量し、その体重を維持しましょう」「野菜、果物、全粒穀物を多く含む食事パターンにしましょう」といったものだ。食べてはいけないものはない。当たり前だが、健康的な食事をしていてもがんになるときはなる。ましてや、がんを治す効果はない。 何度も書いてきたが、がんに対する厳格な食事療法は、効果が不明確なわりに副作用が大きい。単純に栄養の偏り（野菜ジュースを大量に飲むためほかの食事が摂取できない、など）が体力を落とす以外にも、自分の好きなものを食べられない、とい
「ガチャ情報公開義務化」で，韓国ゲーム業界に激震。「実は確率0％」や「確率差8倍」など多様な問題が発覚するも，積極的な対応で信頼回復を目指す
「ガチャ情報公開義務化」で，韓国ゲーム業界に激震。「実は確率0％」や「確率差8倍」など多様な問題が発覚するも，積極的な対応で信頼回復を目指す ライター：GAMEVU編集部 下記の記事は，GAMEVU（→リンク）に掲載された記事を，許可を得て翻訳したものです。可能な限りオリジナルのまま翻訳することに注力していますが，一部日本の読者の理解を深めるために，注釈を入れたり，本文や画面写真を追加したり変更したりしている箇所もあります。（→元記事） 韓国のゲーム利用者を保護するための「確率型アイテム情報公開義務化制度」が，施行から1か月を迎えた。 韓国政府は，ゲーム産業振興に関する法律第33条第2項及び同法施行令第19条第2項による，確率型アイテム情報公開義務化制度を，2024年3月22日から施行させている。 実は過去にも，このような内容を盛り込んだ法案が発議されたことはあった。以前から，確率型アイテ
buu on Twitter: "20日衆予算委 岡本「ＰＣＲ法における偽陰性の確率、これはどのくらいあると言う風にお考えか」 国立感染症研脇田所長「国立感染症研究所では、中国から公表されました新型コロナウイルスの配列に基づきまして、コンベンショナルPCR検査… https://t.co/ZffcfUZy1D"
20日衆予算委 岡本「ＰＣＲ法における偽陰性の確率、これはどのくらいあると言う風にお考えか」 国立感染症研脇田所長「国立感染症研究所では、中国から公表されました新型コロナウイルスの配列に基づきまして、コンベンショナルPCR検査… https://t.co/ZffcfUZy1D
「巨大地震が起こる確率80%」の根拠がタンスの古文書って… あぜんとした記者は徹底検証のため高知へ向かった：東京新聞 TOKYO Web
われわれが繰り返し聞かされてきた、南海トラフ地震の30年以内の発生確率が「70〜80％」という国の予測（80％予測）。それがどう計算されたのかはほとんど知られていない。その確率の根拠が江戸時代に港を管理していた役人の一族に伝わる古文書だと、知り私は驚いた。 南海トラフ地震 静岡県の駿河湾から九州沖の海底に延びる溝（トラフ）沿いで起きる巨大地震。過去1400年の歴史上、100〜200年間隔で大地震が起きている。政府の中央防災会議は2012年、最悪の場合、死者が約32万人に上ると想定。地震調査委員会は13年に南海トラフ全域でマグニチュード（M）8以上の巨大地震が30年以内に起きる確率は60〜70％と発表。18年には年数の経過により70〜80％と引き上げられた。
俺は確実に1,2ヶ月中に日本が武漢を超える大地獄になると思ってる 何度考えたってこれを回避できるルートが思いつかない 家族に長期間の非常食とかゴーグルを送ってやろうとすると俺が陰謀論にとりつかれた統合失調症患者かのように頭おかしい扱いをされてる リモートワークの体制を整えるよう至急進めてるが、社長はあまり乗り気じゃないようだ 俺は休職を決めた。 「過剰に心配しすぎるのはよくないよ」「テレビではちょっと強いインフル程度って言ってたよ」マジで意味がわからない この人達は何をどう考えて楽観視してるんだ？いや、この先何がどうなると思ってるんだ？ これが武漢人にしか効かないファンタジーウイルスだと思ってるのか？ 未だに中国人観光客を受け入れ続けてるほぼノーガードなお粗末な水際対策がうまく行ってると思ってるのか？ 致死率1%以下の疫病であの中国があんななりふり構わない行動を取ると思ってるのか？ 日本の
「若い世代は重症化しないからワクチンを接種しなくて良い」は本当か（忽那賢志） - エキスパート - Yahoo!ニュース
職域接種が開始され、若い世代の方々にもワクチン接種が始まっています。 一方で、若い方の中には「どうせ重症化しないし、副反応が怖いから」という理由で接種を希望しない方もいらっしゃるようです。 若い方がワクチンを接種する意義についてご紹介します。 若い世代ではワクチン接種を希望しない人が多い年齢性別ごとの「ワクチン接種をしたくない」と回答した人の割合（国立精神・神経医療研究センターのプレスリリースより） 年齢が若い人の方が「ワクチン接種をしたくない」と考えている人が多いことが、様々な調査から明らかになっています。 国立精神・神経医療研究センターが行った調査でも、「ワクチン接種をしたくない」と答えたのは高齢男性の4.8%、高齢女性の7.7%であった一方、若年男性は14.2%、若年女性は15.6%でした。 ワクチン接種をしたくない理由（国立精神・神経医療研究センターのプレスリリースより） その理由
森岡正博 on Twitter: "みんな冷静に計算してほしいけど、東京都の新コロナ感染者数は現在１７１人。東京から無作為に２００人をピックアップしたときに、その中に超有名人の志村けん氏が入ってる確率ってどのくらいだと思う？ 現在の感染拡大ペースは我々の想像をはるかに超えてるよ。桁違いの感染者数になってるよ。"
みんな冷静に計算してほしいけど、東京都の新コロナ感染者数は現在１７１人。東京から無作為に２００人をピックアップしたときに、その中に超有名人の志村けん氏が入ってる確率ってどのくらいだと思う？ 現在の感染拡大ペースは我々の想像をはるかに超えてるよ。桁違いの感染者数になってるよ。
BuzzFeed Japan Medicalは、京都大学大学院医学研究科教授の理論疫学者、西浦博さんに再びインタビューした。 ※インタビューは6月25日夜にZoomで行い、その後もやり取りして書いている。 デルタ株の感染力は1.95倍に上方修正ーー6月23日に開かれた厚生労働省のアドバイザリーボードで、デルタ株の感染力がもっと高いと上方修正されたのが気になっています。 今、分析しているデータは、国立感染症研究所で全感染者中の一部のウイルスの遺伝子配列を調べて国際的なデータベースに登録したものを使っています。 デルタ株の感染者が少ない時は揺らぎもあったのですが、最近、数も増えてきたので、より精度の高い分析ができるようになってきました。 前に出した予測では従来株の1.78倍高いとしていましたが、今回は約1.95倍という結果が出たのです。今後も継続的にアップデートして、数値が上下に変動しつつ評価
努力しているか否かでなく、努力でアタリを引ける確率・努力できる回数が問題ではなかったか - シロクマの屑籠
blog.tinect.jp 恵まれているか、恵まれていないか。 命がけといえるほど努力しているか、努力していないか。 努力するポテンシャルがあるか、努力するポテンシャルがないのか。 これらは相対的で、総論的すぎて、細やかさを欠いた比較ではある。 とはいえ親の年収や文化資本の多寡、心理的サポートや社会的サポートの有利不利の総合として、恵まれた環境で育ったと言える人・恵まれない環境で育ったと言える人はいるだろうし、その差異、その競争上の不平等を巡って不満や苛立ちの声があがるのも自然なことだと思う。 恵まれた環境で育った人が努力してないと思っている人は、そんなに多くないのでは 上掲リンク先によれば、スタンフォード大学に入り、かつ書籍を出版した人に関して、(今は消去されている)Amazonのコメントがトリガーとなってブーイングがネットに木霊したという。 そうしたブーイングのなかにも「努力している
問題。 検診で乳がんが発見された人が100人いたとします。この100人の中で、がん検診のおかげで乳がんで死なずに済んだ人は、何人ぐらいでしょうか？ がん検診を行えば何かしら治療を要するがんが見つかる。しかし、がんを発見できること自体は、がん検診が有効であることを意味しない。「手術を要するがんが見つかってよかったのではないでしょうか」に代表されるような、がん検診に関する誤解はなかなか解けない。 マンモグラフィーによる乳がん検診は有効性が証明された数少ないがん検診の一つだが、その乳がん検診の大まかな効果の大きさを理解することで、がん検診一般についての理解も進むのではないか。そういうわけで冒頭のクイズである。もちろん、検診の対象者や乳がんの診断・治療法によってこの答えは変わってくるが、だいたい、大雑把にどれぐらいなのかを推測していただきたい。 現在の日本人のデータがあればいいのだが、残念ながら正
初回、先頭打者が出塁して2番打者。ここで送りバントのサインが出れば、解説者は決まってこう言うだろう。「手堅いですね」。しかし統計からみると、これは正確とはいいがたい。まずは2014～18年の日本のプロ野球（NPB）における「得点期待値」をみてみよう。特定の状況からそのイニングが終わるまでに入った得点の平均を示す。無死一塁の0.804点に対し、1死二塁では0.674点。つまり送りバントを決めて走
10月24日に、Change to Hopeというイベントがあって、スティーブン・ピンカーが来日して基調講演をする……予定だったのがコロナで来れずオンラインになってしまったんだが、ぼくがその司会役、というか質問係をおおせつかったのでした。 www.change-to-hope.com で、これは新著『人はどこまで合理的か』をベースに最近のネタを散りばめる講演で、ぼくも付け焼き刃でざっと読んでみました。基本は、人はいろいろ数学パズルみたいなものにごまかされて合理性を発揮しにくくなる部分があるのだ、という話や経済学的な合理性の話などで、あとは合理性がいかにしてこれまでの人類の発展を率いてきたか、これからも理性をちゃんと使ってがんばらないといけないよ、というもの。一般向けの講義をまとめたものだそうで、人によっては知ってる話ばかりでつまらないかもしれない。まったく知らなかった目新しい話はない。類書
後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。 なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。 最近じゃPythonというのも人気らしい。 とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。 Pythonはanaconda プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。 深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。 「Excelでわかるディープラーニング超入門」 https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3
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「精度99%の検査で陽性だった人が実際に病気である確率は数%程度」とかいう話、聞いたことがある人もいるかと思います。 「1000人に一人がかかる病気があり、あなたはこの病気かどうかを精度99%で判定できる検査を受けたところ、なんと陽性であった。あなたが実際にこの病気にかかっている確率はいくらか」というやつのことです。 「陽」という字にポジティブな響き※があるので、いい意味だったか悪い意味だったかちょっと迷ってしまうかもしれませんが、「陽性である」というのは「検査したら反応が出る」というくらいの意味です。※響きも何も、「ポジティブ」なんですけどね… ウイルス感染症のPCR検査のケースで言うならば、陽性であるとは「検体（採取した粘膜や痰などのこと）から基準を超えた量のウイルスの遺伝子が検出される」ということになるでしょうか。 で、あなたは陽性だったわけです。初めてこの話を聞いた人ならいやそりゃ
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"
確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR
「ワクチンの接種と父の死に関連があるのでは？」という疑念 「ワクチンの接種と父の死に関連があるのではないか？」と遺族は不安に思い、警察もまた哲郎さんの死因について外部の医療機関に委託して、検査を行った。その結果、哲郎さんの死とワクチン接種との間には「関連がない」と結論付けられたが、遺族にはその検査の詳細については知らされなかった。 また、遺族側は「哲郎さんの死因を調べた検査結果」が厚労省の「ワクチンの副作用について検証する」部会で活用されるよう望んだが、担当した医師は当初「報告するケースに当たらない」として、遺族側の要求を拒んだという。哲郎さんの三男は、文春オンラインの取材にこう訴えた。 「多くの人の命を救うワクチンは大事なものだからこそ、ワクチンを打った後に人が亡くなるケースが生じた場合には、それがワクチンの接種と関連があったのかどうか遺族が十分に納得できるまで検査することが必要だと思う
前世紀には観測問題を論じる人が多かったのですが、標準的な量子力学にはそのような観測問題はなかったことが現在では分かっております。例えば以下のように理解されています。 （１）波動関数の収縮について: 量子力学は情報理論の一種であり、波動関数は古典力学の粒子のような実在ではなく、情報の集まりに過ぎません。測定によって対象系の知識が増えることで、対象系の物理量の確率分布の集まりである波動関数も更新されるのが波動関数の収縮です。 「系を観測をすると、その波動関数（または状態ベクトル）は収縮し、その変化はシュレディンガー方程式に従わない」と聞いて、前世紀の「観測問題」に目覚めてしまって、「波動関数とは？収縮とは？」と懊悩してしまっている物理学徒は、まず箱の中の古典的なサイコロの目の確率を考察してみて下さい。 各目の出る確率は1/6で、一様分布でしたが、箱をとってサイコロを観測して3の目が出ていれば、
導入 先日、ポケモンの最新作『Pokémon LEGENDS アルセウス』が発売されました。ポケモン愛好家の中で密かに話題を集めたのが、新たに登場したポケモン「ゾロア（ヒスイのすがた）」と「ゾロアーク（ヒスイの姿）」のタイプです。なんと驚くべきことに、両者のタイプは未だ登場したことのなかった「ノーマル・ゴースト」だったのです。 ポケモンを知る人には説明不要ですが、これはノーマルタイプの唯一の弱点であるかくとう技をゴーストタイプで無効化しながら、ゴーストタイプの弱点であるゴースト技をノーマルタイプで無効化するという、非常にバランスのとれた、まさに夢のような複合タイプです。一部では、この「ノーマル・ゴースト」こそ最強の組み合わせなのではないかと噂されました。 しかし、果たして本当にそうなのでしょうか？ ポケモンのタイプは全部で18種類あり、一匹のポケモンは二つまでタイプを持つことができます。考
『ゼルダの伝説 風のタクト』にて“運任せで極めて厄介”とされた海戦ゲームの仕組みは、どのように解かれたのか。執念が生み出した最適解 - AUTOMATON
RNG。もともとはRandom Number Generator、つまりは乱数を発生させる仕組みそのものを指していたこの略語は、転じてゲーマーにとっては「運要素」そのものを指す言葉となっている。RNGはスピードランナー達にとって最大の敵でもある。そして「いかにして自分の走るルートからRNGを排除するか」に心血を注ぐスピードランナー達、その一人が『ゼルダ』シリーズの走者として知られるLinkus7氏である。彼が今回RNGの魔の手から解放したタイトルは『ゼルダの伝説 風のタクト』（以下、『風のタクト』）、特にそのゲーム中に登場する「海戦ゲーム」だ。Linkus7氏はその戦いの軌跡を解説動画としてアップロードし、大きな反響を呼んだ。本記事では「我々がいかにしてゼルダシリーズ最悪のミニゲームに決着をつけたか」というタイトルのその動画の内容の、日本語での解説を試みる。なお解析が成功されたのは2020
『標準ベイズ統計学』はベイズ統計学をきちんと基礎から日本語で学びたいという人にとって必携の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
標準 ベイズ統計学 朝倉書店Amazon 発刊当時に話題になっていた『標準ベイズ統計学』。実は訳者のお一人、菅澤翔之助さんからオフィス宛てでご恵贈いただいていたのですが、親父の没後処理やら自分のDVTやら実家の片付けやらで全く手が回らずオフィスに置いたままにしてしまっていたのでした。で、この度改めて拝読してみたら「何故もっと早く読まなかったんだ」と後悔するくらいあまりにも内容が素晴らしかったので、遅まきながら書評記事を書こうと思い立った次第です。 ベイズ統計学というと、殆ど詳しくない人だと「ベイズの定理以外に何があるの？」という印象ぐらいしかないかもしれませんし、一方でとりあえず技法としてやり方だけ覚えてしまった人だと「とりあえずMCMC回せばいいんだよね？」みたいな雑な理解になってしまうかもしれません。いずれにせよこれまで邦書ではベイズ統計学というと超初歩か実装重視かの二択が多かったせい
鴨葱鍋出汁 @tamakinsniper 三枚目、訴求力とかインパクトとか分かりやすさとか、そんなもののために正確さを犠牲にするのが推奨される現状を考えると焼酎呑まざるを得ない（→ただの言い訳） twitter.com/Count_Down_000… 2023-06-23 17:38:08
「サイゼリヤで1000円あれば最大何kcal摂れるのか」を量子アニーリング計算(Wildqat)で解いてみた。 - Qiita
「サイゼリヤで1000円あれば最大何kcal摂れるのか」を量子アニーリング計算(Wildqat)で解いてみた。量子コンピュータナップザック問題量子アニーリングqubowildqat こんにちは！初投稿です！ この記事が誰かに何かでためになれば幸いです！ 背景 僕は先日、この記事↓↓を読んでふと思いました。 サイゼリヤ1000円ガチャをつくってみた(Heroku + Flask + LINEbot) 「サイゼリヤで1000円あったら最大で何kcal取ることができるんだろう？」と。 最近、最適化計算を得意とする量子アニーリングの勉強を始めたこともあって、ナップザック問題をそのまま使えば、計算できるんじゃないか？と思い、早速実験してみました。 ナップザック問題とは ナップザック問題とは重量制限のあるリュックに、値段と重さが定義されたアイテムを詰め込むとき、値段を最大化させるアイテムの組み合わせは
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孫さんがPCR検査を大々的にやるとツイートしたら、多くの方から医療崩壊が起こるというメッセージが来ているようですが、なぜ医療崩壊が起こるんでしょうか？に対するKenn Ejimaさんの回答 - Quora
COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について | Google Cloud 公式ブログ
妻と子供を同時に亡くしました | One Man Band Party
9割の人が知らない再現性の危機 - 本しゃぶり
もうなんか間違ったことしか書いてなくて増田が何でこんなもの書こうと思..
WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
東大、宇宙の中で生命が非生物的な現象から誕生するシナリオを発表 - 日本経済新聞
何も悪いことをしていなくても人々は病気になる - NATROMのブログ
新型コロナを楽観視してる人って何がどうなるって思ってるんだ？
「whndows. com」ドメインを取得して「windows. com」へのトラフィックを盗み見る手法
五輪開催中の東京で「命の選別」せざるを得ない事態も 西浦博さんが分析する医療崩壊のリスク
検診で乳がんが発見された人が100人いたとして - NATROMのブログ
実は手堅くない送りバント 「損益分岐点」は打率1割 野球データアナリスト 岡田友輔 - 日本経済新聞
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後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ 行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、..
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量子力学に「観測問題」は存在しない｜Masahiro Hotta
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俺、バカだからよくわかんねぇけどよ…… #統計学 の勉強を薦められたから、子供向けの本を買ってきたったわ
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