第二話 そんなにうまくゆくのかな？ 世の中直線だけじゃない
・・・こんばんわ～・・・ぐぅ、、、って、もう朝ぁ～？ んじゃ、オッハ～～。。。ねむくてねむくて、死にそうだぉ～。 前回の回帰分析で、経験値の予測をやったでしょ。 あれを見て、「そっかぁー、三日で３０００ポイント突破かー」って思ってホントにやってみたんだけど。。。 ぜんっっっっっぜん、足りないっ！ 半分の１５００ポイントでストップしちゃったの。 かっ、勘違いしないでよね、これは科学的な検証なんだからっ。 べっ、別にゲームを始めたら、おもしろくって、はまって、止められなくなっちゃって、 学校行くのもお仕事も忘れて３日も徹夜しちゃったんじゃないんだからねっ！ くくぅー、、、そーだよねー・・・ もし、未来がぜーんぶ直線上にのっかってたら、予言なんてメチャかんたんだよね～。 ってなことで、今日のテーマは「直線だけじゃない、いろんなパターンの回帰分析！」 ぐぅ、、、。 未来は直線だけじゃない 可能性は
第１話 ∫ニョロっと伸びるはエネルギー、バネは答を知っている
バネの力は二乗でたまる 二乗でたまるはエネルギー 肩の凝らないリラックス それがいちばんいいかたち 自然のフシギは最小原理 バネは答を知っている 力をためるは積分計算 微分で答を見つけるの 一個一個のデータはただの「点」、点と点をを結んで「線」にして、はじめて傾向が読み取れるじゃない。 その線をずーっと延ばしてみれば、どこに届くか予測できるってわけ。 もちろん人間がグラフを見て、直感で「ここじゃー」ってな感じに線を引いてもいいんだけど、それを直感にたよらず、しっかりと計算で引こうっていうのが回帰分析なんだ。 一口にグラフっていったけど、回帰分析に使うグラフには「原因」と「結果」が入ってないといけません。 一番簡単なのは、横軸 x が原因で、縦軸 y が結果になってるグラフ。 たとえば x が「やりこみ時間」で、y が「経験値」だったら、「時間をかけるほど -> 経験値が上がる」っていう「原
ミクの歌って覚える統計入門
VOCALOID 初音ミクの歌のパワーで、統計の基礎を楽しく学んじゃおう。 もうつまらない教科書はいらない！
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