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モンティホール問題とは？ 人は時として直観により誤った判断をしてしまいます。 大金が転がり込む確率が2倍になるというのに、見す見すそのチャンスを放棄してしまうの ...

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ベイズ推定では、古いデータによる確率を新しく得られたデータによって更新していきます。 古いデータによる確率を事前確率、新しく得られたデータを尤度、更新された確率 ...

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ポアソン分布の乱数生成は難しい 適正在庫のシミュレーションでは普通、過去の需要実績データを使います。 しかし、これは過去の特定の需要パターンでシミュレーションし ...

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ベイズ推定で区間推定ができるのか？ 古典統計学に出てくる区間推定は、母集団の分散が既知の場合には95%信頼区間で、 標本平均±1.96×√(母分散／標本サイズ) ...

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ベイズ推定で確率を逐次更新する 史上最強打者と言われるジロー選手は2034年から2043年までの平均打率が3割5分でした。 ところが2044年開幕は絶不調で、4 ...

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正規分布の掛け算はベイズに使える ベイズの定理では、新しく得られたデータ（尤度）で古い確率（事前確率）を更新することによって、新しい確率（事後確率）を計算します ...

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2030年夏の甲子園、PL学園が圧倒的な強さで春夏連覇しました。 しかし優勝メンバーは3年生オンリーだったため、秋からの新チームではレギュラー陣ががらりと入れ替 ...

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2030年のペナントレース、前年勝率5割で3位の千葉ロッテマリーンズは開幕後9勝1敗でした。 2030年シーズン終了時の勝率はいくつになるでしょうか？ この問題 ...

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ベイズの定理は色々なところで適用されています。 よく知られるところでは、スパムメールの判定への適用が知られていますが、その他にも様々な分野の機械学習に使われてい ...

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物流業界で「確率」「統計」は不要なのか？必要性を検証してみた。 で、物流ではベイズ統計の利用価値が高いことを紹介しました。 このベイズ統計を理解するには、まず条 ...