キーワード Bayesian が含まれる動画 ： 7 件中 1 - 7 件目
種類:
- タグ
- キーワード
対象:
海外で評価の高いアニメランキング【1位～49位】
この動画は「ANIME NEWS NET WORK」というサイトで
評価の高い日本のアニメをランキング形式で紹介させて頂くものです。
最後のBGMはef - a tale of melodiesの「Lights」です。
詳細や計算方式については前回の動画に説明があります。
ANIME NEWS NETWORK ↓
http://www.animenewsnetwork.com/encyclopedia/ratings-anime.php?top50=best_bayesian
51位～100位→sm19273147
海外で評価の高いアニメランキング【51位～100位】
この動画は「ANIME NEWS NET WORK」というサイトで
評価の高い日本のアニメをランキング形式で紹介させて頂くものです。
最初のBGMはef - a tale of melodiesの「Selfish proposal」です。
ANIME NEWS NETWORK ↓
http://www.animenewsnetwork.com/encyclopedia/ratings-anime.php?top50=best_bayesian
1位～49位→sm19273196
月読アイの理系なお話 『神様が愛した正規分布 [信号編]』
![月読アイの理系なお話 『神様が愛した正規分布 [信号編]』](https://nicovideo.cdn.nimg.jp/thumbnails/26825757/26825757)
＼シンゴー！シンゴー！／
パｋ拝借してる素材とか台本とかは全部、大百科の動画記事にこっそりまとめております
アレ意外と手間かかってたり…
主なトピック：正規分布、信号検出理論（Signal Detection Theory: SDT）、第一種の誤り（False positive）、第二種の誤り（False negative）、Bayesian classifier、ステルス
「月読アイの理系なお話」シリーズ：mylist/42833638
次回『神様が愛した正規分布 [完結編]』：sm26993360
前回『神様が愛した正規分布 [品管編]』：sm26374104
完全ベイジアン均衡
一部打ち間違えがあるようです。申し訳ございません。
次：sm16185778
完全ベイジアン均衡の考え方紹介の動画。
定義を確認したい方(pdfファイル):http://kumakumamilkchocolate.web.fc2.com/newhp/file/p_bayesian_def.pdf
信念を導入し、ゲームを記述。
質問はコミュニティまで
コミュニティ:co226157
ゲーム理論入門マイリスト→mylist/17205680
ゲーム理論を学ぼう→mylist/18379786
ゲーム理論その他→mylist/19561753
完全ベイジアン均衡‐中古車市場‐
前：sm16185778
中古車市場の動画
定義を確認したい方(pdfファイル):http://kumakumamilkchocolate.web.fc2.com/newhp/file/p_bayesian_def.pdf
信念を導入し、ゲームを記述。
質問はコミュニティまで
コミュニティ:co226157
ゲーム理論入門マイリスト→mylist/17205680
ゲーム理論を学ぼう→mylist/18379786
ゲーム理論その他→mylist/19561753
平均回帰と回帰の誤謬-統計と認知５
前 /sm46070702
スーパーフリモのために重音テトかったので、そのうち使いたいなぁ
音声：voicepeakフリモメン/音街ウナ/ずんだもん
立ち絵：各公式サイト
誤解されやすいですが平均回帰現象は完全な記述的理論であり、原典となった身長に関してもあくまて数学的に考えた場合かつ傾向的という、文化社会で起こる多くの回帰とはメカニズムが異なるというのが一つの見解になります。こと人間同士に於いて平均や回帰は自然発生というよりも力学的に操作される面が強く、その回帰は身長ような自然回帰とは異なると考えるのが妥当です。その解り良い例が軍の育成などですね。指導しても改善しなければパイロットを降ろすという選択が出来る＝そもそも平均を人為的に操作できる以上、カーネマンの語った物は古典的統計思想に基づいた机上の空論と言わざるを得ません。
なお記述採点式テストをもちいた平均回帰の実装実験も存在しますが、そこでも短期的な観測のみが行われており、本来長期的な意味を持つ指導の効果を無しと断定している点はかなり懐疑的に思えます。なぜなら「この範囲のブレなら自然な平均回帰」とする普遍的根拠が存在しないためです。またこの限定性はそもそもそれぞれの一次論文自体で留意点として語られています。
故に以下の様な新たな理論が必要と言えます。
「社会的平均に対するベイズ補正付き平均回帰モデル」(仮)
(Bayesian correction theory for socially constructed means under RTM)
・観測値とするYit（結果変数）を、少なくとも次の3層構造とする。
１．個人の基準線（latent baseline）/その人が、その時点・条件で持っている実力帯や行動帯。
２．短期変動（noise / fluctuation）/ここに RTM が主にかかる。
３．制度・環境・選抜による平均移動（structural shift）/教育、軍、企業評価、脱落、役割変更、測定条件の変化など。
平均回帰は2に対する説明としては強いですが、1 や 3の変動を無視すると人間社会では誤用しやすいのですよね。
だからベイズ的にして、1の個人差、2の短期変動、3の制度的シフトを階層的に分け、事前分布に「どの程度、平均自体が動きうるか？」を入れる必要があります。
データ探偵：データ駆動科学とベイズ推定 ― ベイズ分光法 × RXMCで解く科学のパズル
この動画は、データ駆動科学とベイズ推定について、自分の思考整理・理解のためにまとめたメモ的な解説です。専門的な内容をできるだけ直感的に捉えることを目的としており、「ベイズ分光法」や「レプリカ交換モンテカルロ（RXMC）法」が、モデル選択の主観性や局所解の問題にどう向き合うのかを紹介しています。
ベイズ推定では、手元のデータを出発点に、原因やモデルのもっともらしさを確率として考えます。さらに、ベイズ自由エネルギーや事後確率分布を使うことで、「どのモデルが妥当か」「推定結果にどの程度の不確かさがあるか」を定量的に扱えるようになります。RXMCは、複数の温度のレプリカを使って探索することで、局所解にとらわれにくくするための手法です。
なお、本動画の作成には NotebookLM を使用しています。そのため、音声の発音や説明内容に誤り・不正確な表現が含まれる可能性があります。正確な情報や詳しい解説、参考資料については、note.com の記事をご確認ください。
https://note.com/science_totoron/n/n5f8d54c50350
補足、訂正、別の見方などがありましたら、ぜひコメント欄で教えてください。気軽なメモ共有として見ていただけるとうれしいです。
また、この活動は皆さまからのギフトによって支えられています。ご支援いただける方は、無理のない範囲で応援いただけますと励みになります。