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
特異度と偽陽性率と陽性反応的中割合と - NATROMのブログ
問題：疾患Aの有病割合は10万人に1人である。あなたは疾患Aに関して特にリスクが高いわけでも低いわけでもなく、平均的なリスクを有している。あなたが検診で疾患Aの検査を受けたところ、陽性であるという結果であった。この検査の感度は100％（偽陰性率0％）、特異度は99％（偽陽性率1％）である。あなたが真に疾患Aである確率は？ 感度・特異度の話はややこしく、うっかりするとたやすく間違えてしまう。信頼できる書籍をアンチョコにするのがよい。以下、医学者は公害事件で何をしてきたのか（津田敏秀著）より表を引用する。 診断の正しさを評価するための２かけ２表 「感度は100％。特異度は99％」という高い精度の検査で陽性という結果が出た以上、真に疾患Aである確率は高そうに直感的には思われる。しかし、実際にはそれほどではない。有病割合がきわめて低いと、検査で陽性の結果が出た人の大半が偽陽性である。実際に２×２の
【数学】「検査で陽性だった人が実際に病気である確率は数%程度」とかいうやつ、何？ - アジマティクス
「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
人生を確率を通してみる、今年ベスト級の科学ノンフィクション！──『もうダメかも──死ぬ確率の統計学』 - 基本読書
もうダメかも 作者:マイケル・ブラストランド,デイヴィッド・シュピーゲルハルター発売日: 2020/04/13メディア: 単行本我々はウルトラマンに守られているわけではないのだから、死ぬときがきたら死ぬしかない。その事実は多くの人が認識しているだろう。が、実際に自分が人生の各フェイズでどれぐらい死ぬ確率があるのか、多くの人はそこまで認識してはいないのではないだろうか。10代、20代なら自分が死ぬことなど意識しないだろうし、30代でもそう大きくは違わないだろう。だが、人は何歳であろうともポカっと死ぬものだ。 というわけでこの『もうダメかも──死ぬ確率の統計学』は、ノームと名付けられてこの世に生を受けた一人の男性の成長を歩調をあわせて、人生の各フェイズでどのような死亡リスクがあるのかを細かく統計でみていこう、という本である。 たとえば、交通事故、出産時、タバコを一本吸った時、放射線を浴びた時、
なぜデマが広がるのか、高校数学で考える｜kentz1｜note
現在、僕の家のトイレットペーパーの残りは１ロールだけです。近くのお店のどこにもトイレットペーパーが売っていません。そろそろお尻がふけなくなってしまいます。 これは「トイレットペーパーが品切れする」というデマのせいだそうです。 世の中にはなぜかデマが広がります。デマが広がった結果、トイレットペーパーが店から消えたり、お尻がふけなくなります。 しかし、なぜ、デマが広がるのでしょうか。かんたんなモデルを考えれば、その理由が高校数学でほんのちょっと理解できます。 それでは始めましょう。 とりあえずの仮定として、人間はみんな「いいひと」だとします。つまり、デマをわざと流すような悪いひとは存在しないとします。 ただし、みんなはニュースをたまに誤解します。たとえば「今日は雨が降らない」というニュースを「今日は雨が降る」とたまに間違えて理解します。そして、間違えた情報を口コミで他人にも広げます。 上のよう
百発百中の砲一門と百発一中の砲百門について計算してみる - 静かなる名辞
はじめに 「百発百中の砲一門は百発一中の砲百門に勝る」という東郷平八郎のものとされる発言があります。 発言の真偽や是非、ましてや東郷や旧日本海軍について何か述べようという訳ではありません。確率論的にどんな感じになるのかを考えてみようという試みです。 参考リンク AXION's Physical Laboratory -Analysis(No.001) contents page- スポンサーリンク 理論的な解析 問題設定 百発百中の砲一門と百発一中の砲百門が向かい合い、どちらかが全滅するまで同じ発射速度で撃ち合います。 私が一門の側の砲手なら即逃げる 百発百中の砲一門の側が圧倒的不利であることの直感的な説明は、以下の通りです。 簡単のためにターン制のゲームとして捉えます。1ターン目で、百発百中の砲は相手の砲を1減らします。一方、百発一中の砲百門の側は期待値は1門撃破。つまり運が悪ければ百発
「技術者のための確率統計学」が出版されます - めもめも
www.shoeisha.co.jp 表題の書籍が翔泳社より出版されることになりました。査読に参加いただいた読者の方を含め、編集・校正・組版・イラストデザインなどなど、本書の作成に関わっていただいたすべての方々に改めてお礼を申し上げます。 これでついに（！）「技術者のための基礎解析学」「技術者のための線形代数学」とあわせた三部作が完成となりました。 「昔勉強した気がするけど、もうすっかり忘れちゃった」「あのカタイ数学の世界をもう一度、真面目に振り返りたい」―― そんな読者を想定したこれらの書籍を執筆するきっかけは、やはり昨今の「機械学習ブーム」でした。2015年に出版させていただいた「ITエンジニアのための機械学習理論入門」では、細かな数式を含む計算は、すべて「数学徒の小部屋」と題したコラム枠に押し込めていたのですが、その後、読者の方から「ここに書かれている数式を理解したくて、もう一度、数
確率統計－機械学習その前に v2.0
確率統計の勉強会資料を大幅に改定しました。数式を最小限にし、統計分析のためのトピックを総覧的に資料化しています。 2021/11/20 内容や記載を拡充しました（合わせて SpeakerDeckに移動しました） https://speakerdeck.com/hidekatsu_izuno/que-lu-tong-ji-ji-jie-xue-xi-sofalseqian-ni
なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか？－その哲学上および実用上の理由－
連続的なリスクのどこに「線」を引くのか：米国EPAのPM2.5基準値改訂、その"正当化ロジック"を読むtakehikoihayashi
出現確率1％のガチャを100回引いても，4割近くの人は全部はずれる。“本当の確率”を読み解いてみよう
出現確率1％のガチャを100回引いても，4割近くの人は全部はずれる。“本当の確率”を読み解いてみよう ライター：宮里圭介 まったく確率表示をしていなかったり，レア度別の確率のみ表示したりと，タイトルによって対応はさまざまだ スマートフォン向けゲームに欠かせない存在となっている「ガチャ」。お目当てのキャラやアイテムを引き当てたときの嬉しさは格別だし，結構な額のリアルマネーを使ったあげく，ハズレばかりだったときの悔しさもまたかなりのものだ。 すべては運にかかっているので，プレイヤーが頼りにできるデータといえば，公開されている出現確率ぐらいだろう。以前はその確率が公開されていないゲームが多かったが，最近は業界として確率表示を進める動きが強まっており，人気タイトルの「グランブルーファンタジー」でも，本日（2016年3月10日）から装備品個別の出現確率が表記されるようになる。 だが，確率が明らかにな
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