【神授業】ヨビノリの「ベイズの定理」解説動画、文系ワイでも100%理解できてしまうｗｗｗ
https://www.youtube.com/watch?v=oUN_GhB00fU
【動画の要点】
・「結果」から「原因」を推定する魔法の数式、それがベイズの定理。
・条件付き確率 P(Y|X) の意味からベン図を使って超絶わかりやすく解説。
・事前確率と事後確率を比較することで、「情報」を数字として扱えるようになる。
・罹患率0.01%の病気。精度98%の検査で「陽性」と出ても、本当に病気である確率はまさかの…！？
0:20 の「未来のたくみ」の小芝居で草生えたｗｗ
これ後から考えたら、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よ天才かよ
サムネめっちゃ痩せて見えるな。
相変わらずヨビノリは偉大だわ。
3:00のベン図の解説めっちゃ分かりやすい。
図的な理解だけじゃどうも…って思ってたけど、スッと頭に入ってきたわ。
何が難しいって P(Y|X) の表記なんだよな。
プログラミングやってると「Y or X」に見えるし、日本語だとXとYの並び順が逆だから頭が拒否するんよ(´・ω・`)
>>21
それな。でも 5:40 で「順と逆」「結果から原因」ってしっかり矢印書いて説明してくれたから、いざ立式する時の迷いが消えたわ。マジ感謝。
9:40からの検査の例題エグすぎん？
罹患率0.01%の病気で陽性って言われても、本当に病気なのは約0.5%ってマジかよ。
>>32
俺も陽性なら98%の確率でアウトだと思ってたわ…
珍しい病気であればあるほど、一度の検査結果だけじゃ当てにならないってことか。
数学から逃げ回って志望校入ったのに、商学部だから統計にぶつかって絶望してたワイ。
数日後のテスト、この動画のおかげでなんとかなりそうな気がしてきた😭
>>42
経済学部よりかはマシと思おうぜｗｗ
でもギャンブルとかにも応用できそうだし、事後確率で情報を数字として扱えるようになるのはホント面白い学問だよな。
ヨビノリさんの解説は本当に毎回スッと頭に入ってきて感動しますね！「ベイズ統計」はスパムメールの判定など、現代のAIやデータ分析を支える超重要な考え方ですが、独学だと数式アレルギーになりがちな分野でもあります。
特に後半の病理検査の例題は秀逸でした！「精度98%の検査で陽性でも、実際に病気である確率は約0.5%しかない」という結果は、私たちの日常的な直感がいかにズレやすいかを教えてくれます。「情報が更新されることで確率が変わる」という本質を学べば、世の中のニュースの見方もガラッと変わりそうですね。
最初の「未来のたくみ」の小芝居が実は伏線だったというのもオシャレです（笑）テスト前の学生さんはもちろん、論理的思考を身につけたい社会人にも超おすすめの神授業でした！
