女オタクと付き合っているオタクへ
オタク同士で付き合っているそこのオタク 私の話をどうかきいてください 彼女がTwitterを見ている可能性があるならデートの前後はそれをにおわせる発言をしてあげてください 彼女がTwitterを見ている可能性があるなら本当にたまーーーーーーーにでいいのではぁ好き(意味深)発言をしてあげてください 彼女のことをたまにツイートしてください 自慢してください ｢私はこいつの彼女やぞ！｣という思いにさせてください オタク趣味に理解があるからとか相手もオタクだからとかそういうのは関係なしに彼女が見ている可能性のある場での「〇〇ちゃん(キャラクター)かわいい！」発言は思っている1/3程度におさめてあげてください 〇〇と彼女ちゃんってこういうところちょっと似てるよね(だから好きだよ)は絶対に禁句です 趣味にお金を使いたいのは分かります 私だってアルジュナに相当使いました でもその後の使い方を少し気をつけ
3回やれば定量的な判断が出来るという事の図説｜数学のお兄さん｜note
どうも。数学のお兄さんこと明日希です。 何か同じ物事を３回やれば色々見えてくる事があるんですって話を図説しようと思います。すっごくシンプルな話です。 例えば、1回目、一つの事を実施します。そのやった物事を①として、以下のように図にプロットします。 何か物事を行った時に大切なのは振り返りや評価。ただ、１度目だけだとなかなか評価しにくい事もあります。しかし２度目(②とします)の実施をすると下記のような図に表す事が出来ます。 さて、この①と②の関係、ここに一本の軸を置く事が出来ます。図にすると下記のように。 分かりやすく＋と−を記載しました。そう、ある物事を２回実施すると、どっちが良かったか悪かったかという評価がしやすくなります。でも、あくまでもこれはどっちが良かったか悪かっただけ。あくまでも順位の優劣だけしかつけられません。 さて、タイトルの通りの３回目の実施後を図説するとどうなるのでしょうか
ベイズ推論：いつも何度でも尋ねられること
このページをご覧頂き、ありがとうございます。 「ベイズと最尤のどちらが正しいのか」と、いつも何度でも尋ねられます。 「事前分布は何が正しいのか」と、いつも何度でも尋ねられます。 ここでは、できるだけ短く、その質問についての返答を述べます。 １．正しい統計的推論は存在しない 統計学が扱う問題では、ほとんどの場合、基礎となる確率がわからないので、 特別な場合を除いて、正しいモデル・正しい事前分布・正しい推論というものは存在しません。 条件が不足したり過剰だったりして答えられない問題のことを【不良設定問題】と いいます。 統計学は不良設定問題を扱う学問です。 この世にあるほとんどの問題は程度の違いこそあれ、みな不良設定です。 まずは「統計学は不良設定問題を扱う学問である」ということを理解しましょう。 基礎となる確率が定められていなければ【正しい統計的推論】は存在しません。 （注） 基礎となる確率
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