確率論の歴史【QK×はなでん×ヨビノリ】

[@yobinori]

JRA公式チャンネルの動画はこちら↓ kzbin.info/www/bejne/iJa5dICpoNyImbc

[@山田-v6q5g]

ヨビノリさん、藤井聡太さんがデビュー後29連勝した確率を調べてください！お願いします！

[@山田-v6q5g]

ヨビノリさん、藤井聡太さんがデビュー後29連勝した確率を調べてください！お願いします！

[@nipperkun1]

確率論を、ホワイトボードの前で、4人の聞き手を相手に、1時間以上飽きさせずに語れるなんて芸術的。全部見ました。すごいな。

[@ディズニーカズキ3世紀前57年前]

ちょうど「確率」と『QuizKnock』と『はなでん』(と「ヨビノリ」) にハマってる時にこの動画があがるとは、タイムリー。

[@きき-w5d]

ヨビノリおまけになってて草

[@hbenpitsu73]

名前が逆にヒストリック過ぎて草

[@あいうえおかき-w7m]

すごい確率やなw

[@ジャンジュン-u7i]

今年の運使い切ってるでしょこれw

[@賢者-z4d]

オイラーの等式かな？

[@J_CHICKEN137]

この御三家のコラボ、待ってました！ これだけコンテンツが充実した時代になっても、測度論についての一般向けのわかりやすい動画はなかなか出ないなと思ってたんですが、その理由がちょっとわかった気がしました

[@gekuu-kai]

いやぁ楽しかったです。こんなふうに理数系の話ができる仲間が欲しかった。 学生時代に "勉強をサボって損したなぁ" って改めて思いました。羨ましいです。

[@user-ns8lz2jl9z]

学生時代確率論専攻して研究していた身なのですごく嬉しい動画です！！！ また、よびのりさんと須貝さん、福良さん、はなおさんでんがんさんみんないるのも嬉しい…

[@nakko3017]

文系だけど統計にハマりすぎてるからこういう話は楽しくて仕方ない

[@セーラーサターン-m5r]

神コラボまってましたー！！👏コロナ陽性になってしまい、呼吸器疾患あるから重症化するのではと怯えてるなか、皆さんだけが心の支えで毎日KZbin見て楽しませていただいてます！理系に苦手意識がすごいけど分かりやすく説明してくれるのでとうとう物理の本買ってしまいました…笑みなさんも体に気をつけて元気な姿をいつまでも見せてくださいね！

[@Sun-hz3ni]

体調大丈夫ですか？回復をお祈りします！

[@セーラーサターン-m5r]

@@Sun-hz3ni お心遣いありがとうございます！喘息の発作もあって苦しいですが、早く治すように心がけます。ゆうなさんも体調に気をつけて過ごしてくださいね！

[@Sun-hz3ni]

@@セーラーサターン-m5r いえいえ、こちらこそありがとうございます！収束することを願いたい…

[@uyyy-uy]

素敵なコラボありがとうございます！！😭 そしてヨビノリさんお誕生日おめでとうございます🎉

[@keijiyamada6765]

Thanks!

[@ziunizi]

「家電製品みたいなもの？」が一番わかりやすかった

[@jage_joji_milk2]

19:46 その頃シリーズ好き

[@sept8890]

ちょうど確率論とパンの型にハマっていたので助かります

[@RR-un6tg]

経済学で使われがちな日本人数学者の貢献としては他にも角谷の不動点定理があります。角谷先生自身は自分が不動点定理を証明したことを経済学者に言われるまで忘れていたという逸話があるそうです。

[@US-wb8yp]

情報と確率(レア度)が関係していることのイメージ A「俺が何月生まれか当ててごらん」 B「なんかヒントちょうだい」 例① A「ヒントは、１月から１２月のどれかだよ（確率100%）」 B「当たり前やろ。そんなの何の情報にもならん」 例② A「誕生月は奇数だよ（確率50%）」 B「お、そこそこ良い情報を得たぞ」 例③ A「春生まれ（3月、4月、5月）だよ（確率25%）」 B「お、めっちゃいい情報を得たぞ」

[@日下香織-b7j]

ありがとうございます！

[@tarou857]

カジノで客側が勝つために発展したのが確率論、ディーラー側が勝つために発展したのがマジックって聞いたことがある

[@チョコ-c2h]

へぇー！！！

[@senly1108]

マジックならイカサマまがいも発展したってことなのか、、？

[@funkmonk3021]

@@senly1108 カードの配り方とか切り方もマジックに入るから、そういうことになる

[@岡山の初老爺]

数学の歴史とか科学史の講義等はテレビで観た事あるけど、確率論に特化した動画は初めてで且つ秀逸と思います。私も楽しく興味深く拝聴しました。

[@siokarakuiteeee]

仕事で疲れ果てて帰ってきて息抜きにヨビノリ動画で勉強して頭スッキリさせて床に就くルーティンの確立

[@くくちきさき]

マジで賢い人たちの会話って感じで聞いてて楽しい

[@aya_nu0211]

みんな大好きJRAさんコラボ！開幕すでに面白くて最後まで観るのが楽しみです！ そしてたくみさんお誕生日おめでとうございます👏

[@hhh-kl6qv]

情報屋なのでシャノンが出てきて嬉しかったです

[@yanagitahisaya5309]

伊藤積分が「1942年」戦時中っていうのも、なんか凄くて印象的。

[@kamao]

伊藤清先生の英字表記は「Kiyosi Itô」(Kiyoshi Itoではない)なので、ちゃんと「イトー キヨｽｨ」って発音しないと伊藤清先生のお弟子さん達にシバかれるって大学で教わりました。

[@HideyukiWatanabe]

30:00 頃　リーマン積分よりルベーグ積分の方が分かりやすい概念だと思う。リーマン積分のダルブーの定理より単関数の積分(これは自明)の極限の方が極限操作がスムーズだと思う。

[@あいうえお-t8x7v]

これだけ濃い内容を1時間に纏められるなんてすごい！今回も楽しく拝見しました。 伊藤清先生に興味を持たれた方には、先生ご自身が書かれたエッセイ『確率論と私』を是非読んで欲しいなあ

[@shuto9946]

名著ですね 岩波現代文庫版の付録にあった自由落下の確率微分方程式が面白かった

[@naohiro0425]

昨日偶然アマゾンで買ったwww

[@sae2437]

私も誤差‪⤴︎ 気になってて、誤差⤵︎って言い出してさらに気になってたからふくらさんありがとう

[@lordharapeko]

「連立方程式」では簡単に解けるのに、「鶴亀算」になると急に解けなくなるという不思議さはありましたね。

[@Higa-wu6cy]

12:59 スティグラーの法則 あ！ゆる言語学ラジオでやったとこだ！

[@yui_clover]

お誕生日おめでとうございます！ 豪華すぎて嬉しいです！

[@くりーむぱん-n7p]

見た後の満足感すごい！1時間17分ずっと楽しかったです！

[@うっちゃん-l9c]

情報量は最近、結晶構造解析を勉強するときにやったからとても新鮮でした。

[@YY-px5sh]

お誕生日おめでとうございます！これからも応援してます！！

[@user-Hiro0822]

豪華メンバー！！

[@しばたゆみこ-b8x]

顔なしの須貝さんの声は低音でステキ❤

[@tsuma_youji]

何この俺得動画

[@Haibisu]

最高のコラボやないかい！！！

[@かなーー-q4q]

お誕生日おめでとうございます🎉 めっちゃ大好きなたくみさんとクイズノック、はなでんコラボ最高です‼️ たくみさんも楽しそう😆😆 何回も見ます🙏

[@user-dx2iz4qk3y]

メンバー最高！！

[@sloth9283]

高卒で数学や物理とは無縁でしたがとても楽しく視聴させていただきました。ただ最近日経225のオプション取引にハマった者からすると「正規分布」「エドワード・ソープ」「Ｂ＆Ｓ方程式」と来て何故「マンデルブロ」や「フラクタル理論」が出てこなかったのかとても残念です。次回に期待！チャンネル登録しました～。

[@くまみみ-v5o]

是非測度の入門講義やってほしい！

[@しろゆき-u8f]

須貝さんって他の人が分からない様なことを独り言みたいに言うあたり、会話のノリとかはただの理系オタクなんだなって感じる

[@qk_veronica]

「誤差」ツッコみたいと思ってたらふくらさんが言ってくれた笑

[@ひらいしメンバー]

頭いい人たちが集まるとホント色んな話題に脱線するんだなって思いましたw

[@Mr-eh8rq]

昔ベルヌーイ守備範囲広すぎねって思ったら兄弟とか親子とかでびびった

[@ちせ-w9k]

コラボありがとうございます！ボケとか一方そのころとかおもしろかったです😂 お誕生日おめでとうございます🎈✨

[@chihirodayo8030]

JRAとのタイアップすご...

[@scorpioeight6177]

素敵なコラボ👏

[@narara4761]

50:30 これって、情報量より情報質てイメージになるのかな 情報が詰まってるって感じ？

[@e_na9932]

スペシャルコラボで 1時間もの動画...!! ありがとうございます😭✨

[@dedensya1]

測度論で20回挫折された話で救われました。

[@shirasagos]

オッズは掛金・人気度を反映するから、賭けの前に逆数は取れないよね

[@mmmnmooo6445]

ドデンガン・・・頭から離れない

[@syuncube]

22:40 誤差⤵︎ 派

[@shachah_svaahaa]

39:36 よっコルモゴロフ！（乱流でお世話になってます）

[@user-ek1do4bb1f]

確率漸化式の霊が見える

[@TK-gx9qd]

51:20 喋りすぎガイを止めるでんがんサンキュー

[@名川大地]

ゴリゴリ測度を大学院時代にやってた身としては嬉しい動画

[@snn9951]

59:19 のみんなの名前めちゃすこ

[@重力加速度g]

また、カッコいい企画してる！！！

[@チョコアイス-f3i]

ヨビノリさんの歴史解説シリーズ本当にに好き。あっという間に時間が過ぎていきます。

[@user-lx7lv4uc6p]

コメント欄の人たちめっちゃ俺の誕生日祝ってくれるじゃんありがとう。

[@素揚げ-v6m]

とても興味深い内容です。 お誕生日おめでとうございます！

[@あき-l9r6e]

群論抽象的過ぎてイメージが全然できなくて理解するのにめっちゃ時間かかった思い出

[@とにーちゃん-s4m]

きゃーーーっ！！待ってました！！！

[@さーもん-k1o]

無視できる差でしょう好きww

[@jun200609]

有名な４人だ

[@HideyukiWatanabe]

1:03:10 カウティング対策は使用するデッキの数を増やすことでカウティングが有効でないくらいに出来ます。禁止とか言っても覚えてやればバレないので有効な対策になりません。20年くらい前、ソープの本を知らなかった頃、自己流のカウティングしてマカオのカジノで勝てました。タクシーの運転手に4デッキだと聞いていたので数えやすかったです。

[@maitty0731]

ブラックショールズ式のところでロングタームキャピタルマネジメントの破産にも是非触れて欲しかったです　ちょっと都合が悪いのはわかりますけどｗ

[@つれずれにゃごろう]

最近、『ピーエッチ』って読む方が正解だそうです。 自分ら『ペーハー』って使ってきてるから、メッチャ違和感があります。。。

[@traintrainhashitteyuku]

de Morganのdeはフランス語で、英語で言うofのこと。英語名のWilliam of Ockhamのof、イタリア語名のLeonardo da Vincのda、ドイツ語名のvon Neumannのvonは同じ意味。元々は〜出身という意味。

[@knife-dp9le]

ルジャンドルで思い浮かべたのは『ガウス＝ルジャンドルのアルゴリズム』です。

[@svgtx]

これ測度論の連続講義があがる伏線？

[@うなり-h8e]

こういう数学史の話もっと聞きたいです！

[@you2409]

大数の法則は、たくさん繰り返すと期待値に近づく「確率」が一番高いということでは？ 必ず期待値に近づくわけではないし、表が100回連続で出ることもある。

[@パパチチ-h8i]

厳密には「試行回数を無限回に近づけると、標本平均は期待値に確率1で収束する。」（大数の強法則）ですね。確率1なので可算個の例外はあるかもしれません。

[@you2409]

@@パパチチ-h8i ありがとうございます😊なんとなくわかるのですが無限回の試行というのがいまいちピンときません。

[@パパチチ-h8i]

@@you2409 ようは100回とかだと大数の法則が発動するには完全ではないんですよね。もっともっと数えきれないほど多い試行回数をすれば期待値に収束すると言う話です。 現実世界だと無限回は無理なので、「ある程度多ければ期待値に行く可能性が高いでしょう」くらいで使いますね。 数学的にはヨビノリさんの言い方であってますね。現実世界だと妥協が必要になりますが

[@you2409]

@@パパチチ-h8i とりあえず試行回数を増やすと確率分布が逆T字型になることという認識です。確率が分からないコインの確率が試行回数を増やすことによって類推できるということも分かりました（厳密には隔離の上ですが）。

[@パパチチ-h8i]

@@you2409 試行回数（取ってくるサンプル）を無限大に近づけると平均の確率分布が正規分布（連続逆T)になるのは中心極限定理の話題でありますね

[@タイタン-g8z]

よびのりさんみんなが誤差のイントネーションの発音してるときにめんどくさそうな顔してる気がする笑そんなことないですよね？笑笑

[@-_-plm2232]

群論憧れるのはガチ

[@cyborg774]

コルゴモロフの公理論的確率論、カッコ良いですよね。理解はできませんでしたが。いや、古典的確率論も理解してない気がします。

[@oury4683]

憧れて折れたのはリー代数だったなぁ。。。

[@理転系てんとう虫]

きっとあ↑ぶら(油)も少なからずいるんだろうなと「誤差」件で思った()

[@SE-ec3bz]

お待ちしてた（笑）コラボ！ 知らない世界の話なのに 凄く楽しかったです！ 須貝さん　面白い！ そして、声もいい^ ^ はなおさん 遠目で　わっきゃいさんかと思いました 今回は 某、世界のヨコサワさん　笑　 のおかげで カウンティングのはなしにときめくことができました❤️ できれば　このメンツで 実戦ブラックジャック やってほしいですねぇ ヨコサワさんは解説で😀 最後に たくみさん お誕生日おめでとうございます🎉 いつもありがとうございます😊

[@hosinonanako]

カジノのカウンティング⇒将棋倶楽部２４のレーティング差別優劣誤差 こう考えると案外わかるかも・・・

[@syuncube]

ノーベル賞シリーズぽさあって良い

[@gumi8778]

自分掛け算、素因数分解が早いから素因数分解使って大富豪のときカウンティングしてる

[@そう云えば何か忘れたかも]

確率とかとか ・中学数学からはじめる確率統計 → kzbin.info/www/bejne/gWPGe6Kciq-JhZo ・同様に確からしいとは何か → kzbin.info/www/bejne/iYaad2WZfN6La7s ・【確率統計】中心極限定理の気持ち → kzbin.info/www/bejne/eXmyfYFnqaZ9jas ・推定・検定入門①(母集団と標本) → kzbin.info/www/bejne/eJubl56naphmesU ・ベイジアンネットワーク【機械学習】 → kzbin.info/www/bejne/sIqugH9rh9WJmNE ・ベイズの定理【確率統計】 → kzbin.info/www/bejne/pYaxkHqed5VjnLc ・簡単な計算で物事の終わりの時期を見積もる【ゴットの推定】 → kzbin.info/www/bejne/bpTNgXaimNOpa5I ・期待値が無限大な賭け(サンクトペテルブルクのパラドックス) → kzbin.info/www/bejne/eJDCmK2KYteEoNk ・確率論はここからはじまった【メレの問題】 → kzbin.info/www/bejne/pp-pYqSVh7xjjbM ・確率論の歴史【QK×はなでん×ヨビノリ】 → 本講義 ・直感に反する確率６選【世界のヨコサワ×ヨビノリ】 → kzbin.info/www/bejne/fXbSdId6nr17qpo ・パロンドのパラドックス【世界のヨコサワ×ヨビノリ】 → kzbin.info/www/bejne/mGTKZaakar-GpK8 ・マルチンゲール法はなぜ破綻するのか → kzbin.info/www/bejne/oJfOZWVjZdKYgLM&t ・想像の100倍は破産します【破産問題】 → kzbin.info/www/bejne/d5etn4iLfLZ3e5I&t ・誰でも分かる！バルサラの破産確率 → kzbin.info/www/bejne/m4K3mIOGdrJ3Y7c ・ギャンブルに潜む逆正弦法則【勝ち越す人と負け越す人】 → kzbin.info/www/bejne/apqweqyaj7JliKc&t ・シンプソンのパラドックス【初見殺しの統計学の罠】 → kzbin.info/www/bejne/fpSngKVrmdGIh68&t ・数学史上最も議論を巻き起こした問題(モンティ・ホール問題) → kzbin.info/www/bejne/Z37YqKp8ntWLb9E ・場合の数で実現可能局面数を見積もる【将棋と数学】 → kzbin.info/www/bejne/bYLGoYaeh8ukfaM ・知って得する確率6選【ヨビノリ×棋士】 → kzbin.info/www/bejne/gIeqanx3gsmKjrc ・全受験生が理解するべき！偏差値とは何か → kzbin.info/www/bejne/jqWah4FmraiVqpo ・相関は必ずしも因果を意味しない【疑似相関】 → kzbin.info/www/bejne/eJqwY2ytaduaeMU ・最小二乗法(回帰分析) → kzbin.info/www/bejne/kKuUpJqPrdd0Y80 確率分布 ・ポアソン分布 → kzbin.info/www/bejne/Z6PCpYagj6iBsMk ・指数分布 → kzbin.info/www/bejne/aoqYoKeYdtx6osU

[@MotorHybrid]

1:13:02 サイコロの目とかけてる

[@山田もりりん]

プログラミングの作業用BGMにちょうどいい難しさ 機械学習触ってた身としてはすごい勉強になりました

[@ななな-k2f]

ヨビノリ先生お誕生日おめでとうございます。 とても面白い神動画でした。 数学的なところも出来れば知りたいです。

[@kentaoikawa7702]

23:18　NHKアクセント大辞典Android版によりますとご＼さだそうです

[@gingamin]

測度論訳わからんはガチ

[@wai-hasegawa]

1:10:30 第三次AIブームの「え？前にもブームあったの？」感はタピオカレベル

[@大西洋一郎-i1l]

素晴らしい、わからないけど、楽しさが伝わる。

[@高速フーリエでんがん]

シンプルに楽しめた！ラジオ感覚で聞けますね✨

[@fate_shuffles_the_cards]

中学数学ですら疑問符ばかりな身だからか、経験が数学の式に反映される？組み込まれる？ってのが気持ち悪くてオカルトに感じる

[@bambooooooooooooooooo]

情報量とデータ量（データの大きさ）を混同して「情報の価値ってなんだよ」ってなってたのを思い出した 情報量大きい事象の方が得られる解像度高いみたいな話だった

[@山川-w5s]

確率の前に、選択、選び出すCの公式がどうしても納得いかなくて、悩んでいたので、もしヒントになることがあればありがたいと思って動画見させていただきます。

[@田中次郎-o2s]

横からで申し訳ない。Cのどのへんが納得いかないのでしょうか？ 結構シンプルで単純な内容だと感じるのですが（公式というよりは計算記号？）。 選びたい数だけ上から分母に、１からを分子に置くだけですし。

[@山川-w5s]

@@田中次郎-o2s たとえば、6C2だとすると、2！(分母)分の6×5(分子)で、15だと思うんですが、その理由がよく分からないのです。計算の方法は覚えているので大丈夫なんですが、同じものを含む場合や順列の問題だと思ってたらいきなり組み合わせの問題になったりとごちゃごちゃしてよく分からなくなるんです。。

[@田中次郎-o2s]

@@山川-w5s 例をA～Fという６名の人間から２名を選ぶ状況と考えます。選ばれさえすればいいので、何人目に選ばれたかは関係ない、というのが今回は大事になります。この区別が必要かどうかは問題文からしっかり読み取りましょう。 一人目の選び方が６通り、二人目の選び方が５通りで６×５（※分子）になります。 ただし、これではA・Bの順で選ばれたものとB・Aの順で選ばれたものが重複しています。そしてこれはすべての組み合わせに同様に２名を入れ替えたパターンが考えられます。そのため２！（※分母）で割ることになります。 もしくはより順列らしいイメージなら、６人を一列に並べて、前から２人が選ばれる、という考え方もできます。 この時は６人の並べ方６！に対して、前２人の並べ方２！と後ろ４人の並べ方４！が重複要素となるため、６！/２！×４！です。４・３・２・１が分母分子に共通して約分されるので結果はじめの式と同じになります。 調べた中で一番シンプルに解説してくれているサイトはここでした。 bellcurve.jp/statistics/course/5762.html 確率や組み合わせは面白いですし、日常生活でも実用的なので、勉強頑張ってください。

[@山川-w5s]

@@田中次郎-o2s ありがとうございました！解説サイトを見る前に、田中さんの解説でようやく理解できました。具体的に書き出して、同じか同じじゃないかを考えれば、順列も組み合わせも、そう対して難しくないと思えたので、ありがとうございました！ところで完全順列についての解説も宜しければお願いしたいのですが、お時間ありましたら、ご返信の方よろしくお願い致します。すみません。

[@田中次郎-o2s]

@@山川-w5s すみません。完全順列というものを知らずとりあえずｗiki見てみましたが無茶苦茶難しいですね。 ただ、見た限りだと完全順列というものをこう定義しましたというだけだと思うのですが。何かを行うための考え方に見えないのですよね。使い道もよくわかりませんし。面白いことを考える人もいるもんだ。

[@HideyukiWatanabe]

46:50 定義されたのは「情報」ではなく「情報量」

[@柴野亜希子]

いつも勉強させていただいております。確率微分方程式のご講義をお願い出来ませんでしょうか？

[@人生パラドックス]

アイシア=ソリッドで、確率微分方程式の動画出ているよ。

[@人生パラドックス]

「確率システム入門」という本が、ある。 絶書らしい。

[@パパチチ-h8i]

ちなみに、東大が確率微分方程式の講義を無料公開しています。

[@user-ms8tk2n8]

ラグランジュの未定乗数法調べたら突然金融になって、は？ってなったの思い出した。

[@YK-tu2nn]

12:51 スティグラーの法則