【大学数学】ベイズの定理【確率統計】

[@prefas085aone]

PCR検査の話題が飛び交っている現在、まさにこの内容が議論されている。 しかし、たった15分でこの内容を分かりやすく伝えるなんて、大したもんだ！

[@ひらやん-i8j]

今まさに注目されるべき動画。

[@kyuichi342]

文系大学生にとって直感的に理解できる本がなかなかない中で、視覚的に理解できて最高です！

[@JohnsonWillRay]

すげー短時間にすげーよく理解出来た。 むちゃ分かりやすかった。

[@gitaek6870]

韓国の大学生です！ ベイズの定理が理解できなくてユーチューブで探してみたらこんな名講義が！ めっちゃ理解しやすいし、面白いし、もう最高です。有難うございます、助かりました。

[@gitaek6870]

あと、イケメンだし

[@kn-dw2wq]

今、がん専門医・内科医が書いた「不確かな医学」という本を読んでいて、本の中にでてくるベイズ確率の意味がわからず、先生のこの動画をみて、書き写しながら、数字を当てはめてみると、整合性がとれてました。おかげで、スッキリ理解できました。 ありがとうございました！ 先生の講義は、字がキレイで、話も分かりやすく、たいへんためになります。 毎回感謝しております。

[@アンムル]

式変形チャンネルさんの動画と考えると可視化できて更にわかりやすかったです。

[@tanhidehide98]

ベイズは、事前確率とか事後確率とかの用語がでてきて、そこで挫折してましたが、むっちゃ分かりやすかったです。

[@Zeo-san]

これまで見た中で一番好きな解説でした。 ベイズ統計は、普段耳慣れない用語表現が多用されがちで、「ちょっとそれは・・・」と思っていました。 きちんと本質をとらえて、必要以上に飾らない解説に心地よさを覚えました。 ５年後に超有名youtube講師に成られたわけですが、「さもありなん」と思わされました。

[@mickey__s2442]

とても分かりやすいくて泣きそうなくらいです！ありがとうございます！！

[@まつけん-u8g]

高1だからⅠAの内容親近感湧く

[@178phantom]

因果推論の科学という書籍を読むだけでは噛み砕け無かった部分はかなり理解出来ました😊有益な動画を公開して下さり本当にありがとうございます😊

[@こうもり-i9f]

たくみさんが2人？！？！編集技術が上がったのか、ジャムおじさんがもう1人作ったのかどっちかだな...

[@yobinori]

前者だろうがw

[@こうもり-i9f]

@@yobinori 1度消したベイズの定理が問題を解く時に再び現れたりなど、やすさんの見やすくするための編集に感動しましたと是非お伝えください(笑) 今回は文系の自分でもギリ理解出来ました、楽しかったです

[@和気一作-f9k]

今、まさにタイムリーな知識ですね。PCR検査に当てはまります。

[@がわきち]

PCR検査という単語が2年前のコメントとして残ってるのが怖い。時が過ぎるのは早いね。。

[@男団子-x5t]

@@がわきち もう2年前か

[@mt_sugaku_fan]

@@男団子-x5t 当時は誤った｢偽陽性｣の確率を仮定したために、PCR抑制論が幅を利かせていたなあ。

[@aqkii]

無作為抽出した標本に対して、罹患が一定の確率で孤立的に発生する病気の検査を行うのであれば、当てはまるでしょう。しかし、感染症に関して、感染の可能性について思い当たるところがある人が検査を受けるという場合に、ここでのモデルを適用しようとするのはどんなものでしょうか。例えば検査陽性率が30%もあるときには、事前確率として罹患率0.1%なんて想定をすることのほうが不適当なのではと思います。（一方で1万人規模のPCR検査で陽性率0%ということもあるのだから、同じPCR検査で30%近くも偽陽性が出るとも考えられません）

[@Swallows-1]

もう3年か

[@beruzarierittta4649]

サンプル交えた解説でとても分かりやすかった。

[@コルク-d8p]

今こそ、この動画を見るべき

[@koto9498]

仕事でベイズ最適化やってるのにベイズの定理が理解できていない状態からやっと抜け出すことができました！ ありがとうございます！

[@kurak-7015]

医療系の仕事なのでこう言うの助かりますー！是非シリーズでお願いしたいです。なにせデータ出しても結局、意味付け解析できないでもやっとしたまま公衆衛生の偉い先生の所にお願いに上がるという、情けない馬齢を重ねてきました。

[@りなおん]

教科書では「なにがいいたいんだろう」と思って放置していたベイズの定理でしたが、原因→結果ではなく結果→原因と確率を計算するものであることを言っていたんだなとわかりました！

[@yobinori]

よかった〜

[@katsutoshisaito0808]

ベイズの定理はタイムマシン

[@eggmanx100]

いよいよベイズの定理ですね。それでは、プロの数学者・論理学者でもいまだに結論が明確でない「２封筒問題」についてもよろしくお願いします。

[@hyuperion8]

学校の数学のレポート課題でベイズの定理を用いてモンティホール問題を証明しようと思ってたんで助かります。

[@マグ-v8n]

あることからベイズ統計知って、おもしれ〜〜〜〜ってなってたのに、いざ立式！ってなったとき間違えまくっていたからヨビノリさんがいてくれてまじ感謝…。本当まじ最高ヨビノリ！！！

[@kantaro1966]

もっちゃーーん、パクられてるよ！

[@yobinori]

しー！

[@kantaro1966]

予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」 秒で密告した

[@ハゲネズミ-e1m]

だいたい 高校生が数学の楽しさ掴めないの 盲目的に 青チャやってるから説推したい。 一対一大好きマンより

[@tasksabwy_pad]

1画面でたくみさんが2回も見れる幸せ 右目で右のたくみさん、左目で左のたくみさん、それぞれで見ました

[@jalmar40298]

立体視できそう

[@ch_aelin]

ベイズの定理のバックグラウンドとか考えたことなかったので、ためになりました⭐️

[@billbrown1434]

もう本当に分かりやすい。このまま計量経済学、数理ファイナンスと進んで欲しい。

[@gardeneel2249]

東工大工学院の総合型選抜でベイズの定理の証明がそのまま出ました。 この動画のおかげで合格できました。ありがとうございます。

[@wapuaja]

わかりやすいです😭😭最近毎日みてます

[@amac0029]

統計学検定の勉強中です。 めちゃくちゃ分かりやすくて、本当に助かりました！

[@新人オムライス]

とってもわかりやすい授業 ありがとうございました！

[@plem3426]

時事ネタかと思ったら、ちょうど一年前の投稿じゃないですか、これすごい！ 頭の線形性ないけど、先見の明はあるね！

[@矢田-c4b]

訳わかんなくて好き

[@kokoko67]

モンティ・ホール問題の動画を作ってください！

[@baskelover]

昨日解けなかった条件付き確率が解けました！ ありがとうございます！

[@yobinori]

えらい！

[@湯-f7l]

ちなみにこのケースだと再検査してまた陽性でも0.24%なので、検査する病気や検査そのものがどれだけの確率を持つのかを知っておくことが大事なんですわぁ

[@ff-3647]

社会人で確率・統計を独学しています。大変わかりやすく、助かります。他の確率・統計関連の動画も拝見させていただきます！

[@瀧川大貴]

凄いですね この動画では陽性者が本当に罹患している確率を求めるのが本題だったけど 自力で陰性者が本当に非罹患である確率を求めてみた 答えは、0.999997になった 合ってるかな? 因みに分数で表してみたら 799920/799922となった

[@keithjagger770]

コロナ禍の今、まさに必要な知識だと思いました。

[@そら-u5g3j]

情報理論で条件付き確率の誤り率とか出るので助かります。。。

[@岩崎一郎-q2b]

分かりやすいです！

[@akariiguchi1373]

まじでありがとう助かった

[@takagi9267]

神です。ベイズの定理が何をしたいのか、やっとわかりました！

[@にゃむいむにむに]

確率は 因果を超えて 最上川

[@Sinker_1987]

そして輝く ウルトラソウル

[@mmr2762]

wwwww

[@tact2666]

まさか大学受験で出てくるとは思わんかった。。。 ありがてぇ

[@etzlan5843]

確率・統計を学ぶなら、頻度主義、ベイジアン、主観確率といったそもそも「確率」とは何かという問題も合わせて知ると面白いですよね。 最近は統計学史や確率の思想的系譜について書かれた本がマイブームです。

[@忍者86]

すっごい良く解かりました！ 現実だと、コロナ羅患の疑いがあり、抗体検査で陽性→PRC検査は？ のシチュエーションみたいですね！ ただ、未知の発生事象の場合、初めの事前確率が分からないですよね？ その際、最初の発生確率は重回帰分析で得た値を仮値におくのでしょうか？

[@soichikaihara8672]

ありがとうございます！

[@そすそす-q6w]

大学生になって分かった。ヨビノリの動画めっちゃありがたい

[@近藤K-y9w]

めちゃくちゃ面白い動画でした！ ありがとうございます🙏

[@hikimitou001]

自分の影響ではないかもしれないけど ツイッターで「確率統計」の続き出してください って言ったらすぐ出してくれたのうれしい(笑)

[@yobinori]

影響された

[@あい-m2h7g]

死ぬほど分かりやすい

[@yobinori]

えへへ

[@小僧北風-p4v]

教養あるでしょって言いながら罹のりっしんべん消した後あるの草

[@kokiueda3537]

カルマンフィルタの講義をしていただきたいです。

[@くりーむぱん-n7p]

たくみさんてきっと科学の眼鏡や数学の眼鏡を通して世の中を冷静に見つめたりできるんだろうな。動画を見て思いました。改めて勉強ってすごい。

[@jiroyamashita505]

リーマン幾何学が理解できません わかりやすく教えてほしいです

[@川上幸治-k9g]

面白いなぁ、ベイズの定理、今回も楽しく受講させていただきました。

[@ますらお-q2d]

非常にわかりやすいです。無料とは思えない。チャンネル登録しました。

[@kanryo]

医学生だから役に立つ。検定の続編も待ってます 理系大学生ならベイズ派非ベイズ派の議論が必要にもかかわらず理解してない人が多いのでそこも触れてもいいかなと。

[@yobinori]

ベイズの定理自体は派閥関係ないので混乱さけるために話してません！

[@naomichiwatanabe4836]

素晴らしすぎます！

[@yobinori]

えへへ

[@おもむろ-c7p]

確率論、その都度しっかり復習しないと本当に忘れちゃうな

[@snaomi4870]

分かりやすかったです！！！

[@yobinori]

えへへ

[@ltu_ltu_shoe]

最初のギャグちょっと恥ずかしそうにやるのマジでツボ

[@HIDEYOSHI-p5p]

本当にありがたいです

[@ARJUNADDR]

結果から原因を求める。 時間を遡るようなイメージですね。 データ解析にも使えそうですね。

[@タコダンス]

最初の掴みで"未来のたくみ"さんが出てくるシーンは原因と結果を入れ替えるベイズの定理の伏線だったのかな～って終わってから考えました☺️

[@akikotsukamoto1334]

わかりやすくて、すごく役にたちます。

[@Itoayuko1012]

分かりやすい

[@にんじんくん-d1y]

稲葉さんと松本さんの定理でしたね！ ビイズの定理🎸

[@yobinori]

好き

[@user-kg5xt2tz8e]

この時期のB'zはホーリナイトに口づけをとかsnow、星降る夜に騒ごうとか良いよなぁー

[@河野智基]

スペルマ恋の 唐突に割とマニアックな歌挙げてて草

[@にんじんくん-d1y]

いやみんなファボゼロのボケすんな！

[@remy777slot]

調子こいたら時にしっぺ返しがくる確率 そのひとつの病気に罹患して一人でかたをつけられないことになる確率 良くできた定理で計るもんじゃない

[@KS-ic7up]

機械学習等最近流行ってますが数学ガチ勢しか手を出せない測度論を解説して欲しいです！

[@ryo5258]

編集すご、、

[@yobinori]

ね

[@kotairyoko]

本編の内容とリンクしたファボゼロボケ、流石です！

[@yobinori]

えへへ

[@Yoru-Flower]

たくみさんの授業のわかりやすさとギャグのギャップにはまった。正直ボケ好き。

[@yobinori]

えへへ

[@harum7842]

原因と結果の順行・逆行ね！ 数学の概念の「ツール」としての背景を丁寧に教えてくれるから神！！

[@haranorikazu1]

この例では天下りに０．０１％としていますが事前確率をどのように求めるかが重要です。

[@kotai2003]

罹患率の例題、どうもありがとうございました。この場合、何回再テストを受ければ、正しく判定できるかの計算も可能ですか？

[@しののめ-p9s]

高一の時から何度も理解しようと思っていたことが一年越しに理解でき、心から納得できました ありがとうございます

[@yobinori]

よかった(´༎ຶོρ༎ຶོ`)

[@ハイライト-v5d]

線形の基底の話をまとめた授業お願いします！

[@Yasu22359]

線形回帰でベイズ推定までやってほしいです

[@asuka3871]

ブートストラップ法について詳しく教えていただけたら嬉しいです． よろしくお願いします！！

[@kenichisugiyama-tj7yq]

今回も勉強になりました。どうもありがとうございます。

[@mentos0526]

学校の先生は ｢時間がひっくり返る｣ と説明していました。

[@yoshigyuu1028]

とりあえず機械学習はじめてるけど、基本の統計学は全然わかってなかった。 今までの統計の動画も合わせて、すごく勉強になってます。

[@yobinori]

よかったです〜！

[@linalool9820]

遺伝学で使うので助かりました！！ありがとうございます！

[@うどにはおでん]

ありがとうございました。ジジにもとてもよくわかりました。

[@泣杉太雄-z4u]

某世界のポーカープレイヤーさんの新着の動画から来ましたベイズの定理理解出来て嬉しかったですが初っ端のコントから爆笑してしまってとても悔しいです

[@チンさん-x4y]

ヨビノリ さんはどんだけ勉強したんだ…

[@tunat21]

くじ引きの原理とか確率計算のテクニックをやってほしい！確率の応用問題むずい！

[@okinawapunter]

これは勉強になりました。

[@パパ太郎明太子好き]

ここにきてまさに必要になった時にこういうのがあって僕の寿命が１年くらい伸びた気がします。ありがとうございます

[@shinjaemon7377]

ちょうど授業でやってたところだったからありがたい

[@NR-gi5xr]

機械学習期待！！！

[@konpeitou5992]

とってもよく分かりました。ありがとうございます！ あ、10万人おめでとうございます！！

[@yobinori]

ありがとー！

[@YT-gn4yc]

これ大学数学の定理だったんですね、、 数Aの問題集にいきなり出てきて塾の先生に聞いてもわからないって言われてたので助かりました。

[@勉強あかん]

今年から数aの内容変わったから問題集には載ってるよ

[@senastian8732]

もしよければ、微分方程式をお願いします！

[@ML-iw2dp]

ヨビノリさん尊敬してます！

[@相沢叶矢]

わかりやすっ

[@odakyo]

臨床医学で必要なベイズ定理ですが、式を忘れるから罹患率・感度・特異度を元に四分表を完成させて計算してしまうんですよねぇ。

[@とうとうりき]

お疲れ様です‼️ベイズって僕が米津を間違えて読んだときの名前と同じと思いました笑

[@JohnsonWillRay]

条件付き確率、すっかり頭の中から抜けていた。高校の時に使っていた数学公式集を見返したら、ちゃっかり条件付き確率がちょっとだけ記載されていた。 東大ブレイン恐ろしい、ここまで細かく脳内に記憶されているのか！！

[@大学用アカウント-m2z]

図的な理解だけではどうも...と思ってたらいい授業があった！

[@おきてがみ-k2r]

わかりやすいわ〜。 ギャンブルとかに応用できそう。 結果から原因の逆順も面白いし、もっと本質的には事前確率と事後確率を比較することで「情報」を数字で扱えるようになるのが画期的だね。

[@fuk_dacha]

将棋と数学の動画でよく会いますね！

[@insinuation9103]

応用できるけど「やらない方が得」ばっかりの結論になりそう

[@おきてがみ-k2r]

@@fuk_dacha 今さら返信に気付きました笑 いつも面白い動画をありがとうございます。