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やっぱり私我慢できませんでした...の巻

本日、MBAコース3回目に参加してきました。今日は朝8:50から晩21:00まで...グッタリするほど疲れましたが、非常に内容が濃く、メチャ面白い!!概要は下記の通りです。

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1限:統計解析応用研究⑤

1)冒頭に教授より「今日は出席点も兼ねた小テスト:10点満点を行います。」との発言あり。「簡単なので5点は取れます!」との発言も。(そして、小テストがいいか?大テストがいいか?の小ボケもあったが、突然の小テストという衝撃からか、受講生からの突っ込みは無かった...)

2)次に「確率と確率分布」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

・結合確率分布において、どこで切っても同じ形の場合、確率変数X1X2は独立している。また、結合確率分布において、切る箇所によって形が変わる場合、確率変数X1X2は独立でない。

・確率分布が三角形になることは非常に大事である。⇒見当がつきやすくなる!

・共分散については、あるクラスの英語試験の点数X1と数学試験の点数X2に関連性があるか?を考えるとわかりやすい。まず、英語のクラス平均μ1と数学のクラス平均μ2を算出する。次に、クラス全員の「(各自の英語点数-μ1)×(各自の数学点数-μ2)」を全部足して、クラス人数nで割ってみる。この割った値がプラスの場合:X1X2が連動、マイナスの場合:X1X2は逆方向へ連動、ゼロの場合:X1X2は独立と言うことができ、この値を共分散と呼ぶ。

24時間休みなく10分間隔で運転をしている地下鉄の駅で、4分以上、5分未満待つ確率は?⇒連続型確率変数で表す。連続型確率変数の場合、離散型確率変数と異なり、グラフの縦軸は確率密度関数と呼び、確率を面積で表す。面積の合計は1

2限:統計解析応用研究⑥

1)冒頭の30分間、小テストがあった。Σ、平均、分散、共分散、条件付き確率に関する問題であった。⇒結果は10点満点!!!よ、よかった...

2)試験後、「代表的な確率分布」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

・確率変数X012通りの値しかとらない確率分布をベルヌーイ分布と呼ぶ。

・分散が大きい=全く見当がつかない、何が起こるかわからない、リスクが大きい、と考える。

・硬貨を投げて表なら成功、裏なら失敗とする。硬貨を3回投げた時に成功する確率分布を二項分布と呼ぶ。二項分布と正規分布は重要なので、覚えておくように!

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小テストの後、フィリピン大好きNさんが「ヤバイ、0点(=出席点も0点)だった。今日授業に出た意味が無かった...」と真剣に頭を抱えていました。Nさん、ブログには書かないで!と言われましたが、やっぱり我慢できずに書いちゃいました、スイマセン(笑)。

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