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トピックに関連するいくつかの情報母 比率 の 推定
良い確率変数をとって母集団比を推定しよう 中心極限定理の動画はこちら↓ 導入②（点推定）→推定・検定入門③（区間推定：分散が分かっている場合）→推定・検定入門④（区間推計：分散が分からない場合） →推計・検定入門⑤（区間推計：母集団分布がわからない） →推計・検定入門⑥（母集団割合の推計） →推計・検定入門⑦（母集団推計） → 推定・検定入門⑧（母集団平均の検定） → 推定・検定入門⑨（ウェルチ検定） → ———————– ———————— ————————– ———————— —————- 確率統計のおすすめ参考書はこちら「プログラミングのための確率統計」→教科書であって教科書ではない面白い本。 本文中に挿入されたQ&Aの数が異常に多い————————————- ————————————————– ——————[List of books by Takumi Yobinori]「難しい公式が分からないので、微積分を教えてください！」 「難しい公式が全然わからないけど、相対性理論を教えて！」の入門書です。 解説」 → 数学動画で人気の単元まとめです ———————————- —- ————————————————————– —- ————————- 予備校で学べる「大学数学・物理」チャンネルでは、 ①大学コース：大学レベルの理科科目② 高校コース：入試レベルの理系科目の授業動画をアップし、理系の高校生・理系大学生向けの情報も提供[Request for work]HPよりお問い合わせください[Collaboration request]HPの連絡先から[Lecture request]どの動画のコメント欄にも！ ここをクリックして[Channel registration]（これからも楽しく受講しましょう！）[Official HP]（お探しの講座が簡単に見つかります！）[Twitter]（積極的に活動中！）[ Instagram]ここから（タクミの日常（？）が見れます）[note]ここから（真面目に記事書いてます） 匠（講師）→ヤス（編集者）→ ——— ——————– See More —————————— ——————————– —————————— —[Special Sponsors]（敬称略）
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8:00 あたりで、標本平均の分布を考えているから、信頼区間を求める際の幅は1.96×(標準偏差)/√n にならないんですか？
どのくらい標本取れば充分大きいの？
これUのままでt分布で考えたらダメなの？？
知らないといった理系大学生の人に自分のチャンネルを紹介して知っている理系大学生に変えて知らないを始末しているからですね！
5回エリマキキツネザルの前で着地してレポしたの想像しただけでおもろすぎる
<cf> 推定・検定入門シリーズ
・１つ目の講義：①(母集団と標本) → https://www.youtube.com/watch?v=Bj8fkq533Dc
・１つ前の講義：⑤(区間推定：母集団分布が未知な場合) → https://www.youtube.com/watch?v=qeD0gRs1yc4
・次の講義：⑦(母分散の推定) → https://www.youtube.com/watch?v=NGNnr35Swmc
カイの二乗分布で出てくる独立性という言葉のイメージがわかりません。
ご教授お願い致します。
この動画に関しては、授業内容よりも、猿の奇声がどんなものなのか気になって仕方なかった
奇声聞きたかったです😊
ものすごくわかりやすい解説です。ただ、「nが十分大きい」というのは、サンプルのサイズが大きいという意味なのか、サンプルの個数が十分に大きいという意味なのか、混同してしまいます。サイズが大きければ大数の法則が、個数が大きければ中心極限定理が働きますが、どちらも聞かせるには、サイズも個数も十分に大きくとる必要があると思います。
サンプルサイズの求め方についても講義をしてもらいたい
nの大きさが十分でない時はどうすればいいですか？
先生がイケメンなので飽きずに見れます。あと筆跡が高校の時の数学の先生に似てるので、頭に入りやすいです。
キノコ苦手なんだ…(思わず板書w)
既知である中心極限定理とか、なんちゃら分布を使って、あと魔法の言葉をかけると推定できるって感じですね。数学って不思議だし、すごい。
nが十分に大きいっていう、魔法の言葉w
nが十分に大きいってどのくらいから言えるのですか？
この講義受けてるとあらゆるものを推定したくなっちゃう
13:46 あたり、表情まで演技しているのすこ
大学の講義受けなくていいのわろた
レポのテンション低いなって思ったらそういうことか笑
分かり易かったです。ありがとうございます。
https://www.ozl.jp/unit/statistics/2600.html
丁度選挙速報の得票率(母比率)についての課題やっててわからなかったんだけど、この動画みたらめちゃくちゃわかりやすくてほんまに助かりました！！！！
動物園飛ばしてやったぜ★
と思ったら「このカッコいい✕はオレです」で吹き出してしまって
なんか負けた気分
7:20
質問です。
今まで、例えばテストの点で0点から100点の範囲で分布していて、正規分布は
横軸→点数
縦軸→人数
とイメージしやすかったのですが、
今回は0点か1点しかないので、これが正規分布になるのが少しピンときません。
今までどおり、
横軸→点数
縦軸→人数
と考えていいのでしょうか?
また、中心極限定理を使えば、0と1だけであっても強引に正規分布と解釈すればいい、と考えていいのでしょうか?（なんか直感に反していてスッキリしない感があります。）
統計学、「母分散と標本分散は違うよね」「標本分散ではなく不偏分散とるのが正確だよね」とかやっていく過程は計算が複雑でもまだわかりやすいと思うのだけど、「十分大きい場合」とか「大数の法則により置き換えてもほぼ影響ないです」とかやり始める辺りから今まで積み上げてきたものを崩される感じがあるのでバランス感覚を試されてる感じが凄くする。
質問です。
標本比率が(例えば0.999のような)1に近い値だと、母比率の上側限界が1より大きい値になる場合があります。
これはどのように解釈すればいいのでしょうか？
細かいですが、pは実際の値で、Rが推定値なので、pがRに近づくのではなく、Rがpに近づくという表現が正しいのではないのかと気になって眠れませんでした
入門６くらいからやっと先生の言葉を脳がスムーズに受け入れられるようになってきた嬉しい
暗算やべえ
ベルヌーイ分布と二項分布の違いって何ですか？
なんで動画の中でベルヌーイ分布の標本分散を使ってるんですか？ 普遍分散を使うんじゃないんですか？？
うおおおおあおあおあおあお
知らないって答えた人をこっそり始末してるのに80人も逃れてるぞ。
おもしろ！！！
13:40 Twitterで標本とるよりも最悪で草
このレベルに達すると×のカッコよさまでわかる