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この間、偏微分の動画を受講させていただいたばかりだったので、よく理解できました。偏微分の役立つケースが実感できました。今回も神講義でした。ありがとうございます。
最小二乗法習ってないから動画見たけど異次元に分かりやすいマジでよい！！！！！！！！！
まさか文系大学生になって、ここに来るとは思わなかった
🐸＜ケロケロ♪
医薬看護、農生物 方面も統計学はよく使います。Exel を操れたらオッケー
めちゃめちゃわかりやすかったです！分散、共分散に帰着するの美しすぎます！！
分かりやすい解説でとても助かっています線形回帰を行ったとき、外れ値かどうかの判断の仕方を解説してほしいです！！これでめちゃくちゃ悩んでいます。
本当に、神動画すぎる。いつもありがとうございます。偏微分してから連立方程式解く流れわかりやすすぎて泣きました。
パントマイムうますぎる
陰キャは一人遊びがうまい
@@yobinori かなしい
大昔に大学で回帰分析を学びましたが10分ちょっとの動画で最小二乗法の手法を思い出すことができました。大学のレポートなり卒業研究なりで何らかのデータを統計的処理をする場合、説明変数が2以上の多変量になるケースが普通かと思いますので一歩踏み込んだ重回帰分析の解説があると現役大学生に嬉しいかと思います。
重回帰モデルのパラメータの推定量を行列・ベクトルで導く解説があれば大学生にも役立つでしょうね。上級の数理統計なると色々な統計量も全部行列表示なんで。
こんなとこまで授業してくれてありがたい✨
わかりやすすぎますね。全ての先生の先生になってほしい。
本当になんでもやっててすごい。「これについて知りたいなぁ」と思って調べたら出てくる。授業受けさせてもらいました🙇♀️ありがとうございます！
学生実験のデータ整理で最小二乗法を使う必要があって困ってたのでありがたい
大学の講義と比較するのがおかしいくらいに分かりやすすぎる…号泣
回帰分析をもっと授業でやってほしいです！
誤差や最小二乗法のせいで実験が嫌いになりかけていたので助かりました！
最小２乗法は、物理でてとてもよく使います。それを数学的に解説して頂いてます。タクミさん、ありがとう！
なるほど、最小二乗法にはそういう事情があったんですね…
ふぁぼ0
RT0
大学の勉強扱って下さるのありがたいです！
経済学部生ですが計量経済学の教科書だけでは分かりづらいところが分かりました！ ありがとうございます。計量経済学関連の動画増やしてくれると嬉しいです。
まかせろ！
30年前に宅浪したとき、私の数学の勉強手段はチャート式数学しかなかった。こんなに素晴らしい授業が自宅にあったら、どれほど楽しかっただろう。あの当時、高校は進学校に通っていたけど、ほとんどの先生の授業はつまらなく、暗記と大量の宿題を強要するだけのものだった。今の進学校（≒伝統校？）でも、そういう授業があるようだが、こうしたTH-camチャネルを見て、自分の授業が恥ずかしくなる先生も多いのではないか。
統計の講義！！！ありがとうございます！
えへへ
京大物理工の学生です最近このチャンネルに出会って、毎日寝る前にベッドで見るのが日課になりました講義がめっちゃわかりやすいし、だれでも興味がもてるようにしてくださってるのでいつも見るのが楽しいです。でもベッドで見てるのでよく途中で寝ちゃいます。おやすみなさい
起きろ
楽しい。分かりやすい。最高
最小二乗法の証明が訳分からんくて困ってたので本当に助かりました！！
実験で使う知識は大学の授業で詳しく教わらないことも多いと思うので、このような内容は学生の助けになると思います！今回もお疲れ様です！分散！
まさにそれー！
たくみさんの解説、面白いしわかりやすいので、ガンガン見ちゃいます！
たくみ、院試で統計学必須だから助かったよ。あと、シグマの注釈とかもすごく助かったよ。いつもありりがとな。
ゆゆゆ、シグマの注釈いれてよかったよ。いつもありがとな。
点群データから断面図を切り出して斜面の時期を変えた変位分析に役立ちましたありがとうございます
久しぶりに再勉強したが、新鮮な感じがする。
簿記の勉強中にこれが出てきて、詳しく知りたかったのでとても助かりました！！🙇♂️ありがとうございます！🤍
しぬほど役立つ動画
中華圏に留学している文系30代です。統計学のテストがあり、やったことないのに授業は中国語だしで本当に困っていたところこちらの動画と推定検定入門シリーズに大変助けられました！ありがとうございました。私が高校の時によびのりがあれば理系を諦め文転せずに済んだのに！今の学生が本当に羨ましい。。。学びたいと思えば自分でどんどん勉強できますね。田舎育ちの受験生でしたが、このようなコンテンツのおかげで首都圏と地方の情報格差もなくなり素晴らしいです。線形回帰、重回帰分析もいつか是非よろしくおねがします！日本の理系の救世主！応援しています！
こんな簡単な式に持っていける事を始めて知りました。
やーっと最小二乗法の導出ができるようになった。。
重回帰式の解説も見たい・・・
ヨビノリ先生のコントはかなり前から見てたけど、心理学関係で統計の勉強やらなきゃ…ってときに統計の動画もあるのを知って泣きそうになってる。ありがとう…
aは相関係数で表すと傾きのイメージと重なって覚えやすいのでおすすめa = σxy/σx^2 = (σxy/σx・σy)・(σy/σx) = r・(σy/σx)bは y‾=ax‾+b だから不偏性って覚えてる
もっと言うと、(y-y⁻)/σy = r * (x-x⁻)/σxこの直線の式の形で覚えるのがおすすめ。平均 μ、分散 σ² の正規分布 X～N(μ,σ²) を正規化するときに、Z=(X-μ)/σ とおくのと同じ形が両辺に出る。
@@えすのん-c4m 本当だ。美しい・・・ありがとうございます。
めっちゃわかりやすいです。最尤法の動画もお願いいたします。
ホントに助かりました！！
うれしい！
わかりやすい！ありがとうございます。
ボケの前と後でデータのばらつきが違う事件
べー答弁 よく気づいたねw
すご
目の錯覚と思ってたw
画像処理ソフトに最小二乗法が使われていて、原理を理解しようにもよく分からずじまいで困っていましたが、これ見てめちゃくちゃ分かりました！めちゃくちゃスッキリしました！ありがとうございます🙇♂️
なぜだろうたくみさんを見てると直線ではなくて円を描きたくなってしまうのは
わかるおいこら
いま、大学でこの範囲を習ってて、僕自身も統計に興味があるのでめっちゃためになりました。
今回もありがとうございます。おかげでレポート完成させられそうです。また、講師をしていて、わかりやすい説明の仕方も学ばせていただきました。グラフ書いて「これを最小にしたいよね」っての使いたいです。二乗にするメリットの話も、めちゃくちゃ腑に落ちました。
おぉ〜！色々と嬉しいことをありがとー！
来週から実験で最小二乗法使うよー！って言ってたから見に来ました！復習しよっ
1番最初上手くてジワる
マーク形式の数1Aの問題で最小二乗法出てきたから見に来たけど、なんだこれ珍百景登録決定ですわ。
よびのりさんの動画大学でもこんなにお世話になるとは思ってなかった
式の導出から凄くわかりやすいです。
いぇーい٩( 'ω' )و
めっちゃ分かりやすい
時系列データの見せかけの回帰からの単位根検定とかやっていただきたいです。
オリエンテーションで言われて、「分からない」が発散していたので助かりました！
相変わらず素晴らしい😂しかし、シグマの計算が分からないので、勉強してきます。
機械学習で出てきて興味を持っていました。今後機械学習の専門書を読むときの参考にしていきたいと考えています。単に人が作ったものを作るより、原理を知りたいと思っています😀
物理学専攻しているものです。いつも見させてもらっています！統計って、めちゃくちゃ面白いですね。
めっちゃ面白いよ！
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」 早速物理実験でデータ処理する時に使ってみました。いままでのヨビノリの講義の中で一番感動しました。これからも楽しみにしてるので、頑張ってください！！
ありやーす！助かりやしたー
分かり易すぎる！二乗って名前がプラマイの影響をなくしたいという理由から来てることも納得した噛んだ時のほっぺパチン！が結構面白いw🤣
最小二乗法は化学の実験結果をグラフ化する際に必須です。
主成分分析にて、めちゃめちゃ悪戦苦闘したのは、学生時代の良い思い出です。
ロジスティック回帰分析やってほしいです！
動画見る前『最小二乗法…？なんか難しそうだ…』動画見た後『最小二乗法？そのまんまのネーミングじゃん』
excelでただ回帰分析をしてたけど、それの意味がわかりました
円の最小二乗法(最小二乗円)についても解説して欲しいです
好い講義です、スピードが速いので頭の回転をMaxにする必要がありますね。
Dr.ストーンで千空がこれ計算してた！
非線形の最小二乗法も解説お願いしたいです
わかりやすかったですが、なんでaとb固定して考えたのですか？両方変動する場合も考えなくていいのでしょうか
偏微分？みたいなやつとか∑が出てきてから完全に分かんなくなってプチ絶望してます...頑張るぞ...
4:15一回書いて、消して、取り直したって感じがありますね。黒板消しの跡が浮き出てきました。たくみさんにしては珍しい。
高校生の時誰が見んだろなこんなのって思ってたけど、見に来るときが来てしまった
今日はいつもとエンディングが違って新鮮ですねぇ
新ver
さっそく実験で使います！
使え使え〜
回帰分析についてもっと詳しくやって下さい！
受験期は普通に数学見てて、経済学部入って入学後も助けられてる。
数理情報、統計学は面白いぞー！
懐かしくなって聞いちゃった☺
ラッソとリッジの解説もいつかお願いします。
重回帰分析についても解説してほしいです
リクエストどうも〜！
ギャグオンリーの動画も見てみたいです
誰得www
今日テスト！頑張る！たくみさんありがとう！
教育系TH-camrではないですが、「理系アイの人」ってチャンネルの最小二乗法の動画がネタの濃度が濃くて面白いのでオススメです
俺もそれ好きだけど人に勧めにくいのが難点この動画では触れなかった何で縦に差とるかとか説明しててより理解を深めるのにいいんだけどね
つぎはクロスエントロピー誤差関数についても解説して欲しい
おぉ〜やりたいー
パントマイムうま
いつも拝見させて頂いております.リクエストなのですが、畳み込み演算について講習していただきたいです.特にガウシアンや一次微分等をしていただきたいです.ご検討よろしくお願いします!
リクエストどうもです！
偏微分が0になるところが最小となるのは何故ですか？a,bが無限だと成り立ちそうですけど…
これ知りたかった
気付いてた
積サーとかで見てたけどここでえぐい神になったw
機械学習の範囲なんですけどVC次元とかカーネル法とかできるならお願いしたいです😭😭
リクエストどうもですー！
うぽつです！直線でない時の方が多いと思うのですがその時は別の方法があるのですか？
直線関係となるように式変形をして、別に新しく変数を置き換えたりすることができます
直線でない場合も、「ズレが一番小さくなるように係数を決める」という方針は同じです。直線の場合は、動画のように偏微分すれば必ず正確な答えを導けます。ですが、直線でない場合は、(偏微分)＝0の式が複雑すぎて解けないことが多いです。解けない場合は、種々の近似手法を用いて、(偏微分)=だいたい0となる係数を探します。
お二方とも回答ありがとうございました
私は解析学ではなくAIが専門なので、解析学的には正しくないかもしれませんが、機械学習(回帰分析)でも最小二乗法を使用します。その際、予測式が線形でない場合(多項式回帰と呼びます)、xの一乗、xの二乗......xのn乗を、それぞれ、x1、x2......xnとする、多変数関数(重回帰)を考えます。この時、動画のように(偏微分)=0と解く方法(正規方程式)と、勾配降下法を使って解く方法があります。正規方程式を解く場合、入力データxについての行列Xと、出力データyについてのベクトルyについて、(Xt・X)^-1・Xt・yという式で、パラメーターを求めることができます(Xt = Xの転置、^-1 = 逆行列 ・= 行列の積)。まぁ、手計算で解こうと思うと、気が狂いそうになるほど面倒ですけどね。
@@sanneko1098 たしか、ニューロン学習の時、最急勾配法を使ってましたね。非線形最小二乗法とかもヨビノリでやって欲しいですね。(^^)
ありがてぇ〜
研究で相関係数の差の検定で統計ソフトにも解析機能がなくて困っています。対応のある場合とない場合、エクセルでの計算式の組み方、ヨビノリさんの講義で是非お願いします。
一般逆行列による定式化の方もお願いしたいです
こないだ物理学実験で使いました！いまいちぼやーってしてたものがわかりました！ありがとうございます！
ちょうどよかったー！
とても分かり易いです。一次式だけでなく、ローレンツ関数の近似の場合も講義して下さい。
アクチュアリー の数学やって欲しいです！
数検一級を受けてみたいのですが、内容がしっかりしていて、かつ大学数学全般が見えるような参考書はありますか？大学生ではないので、基礎からわかるような本を教えて頂きたいです。
工学徒ですが最近加工の誤差計算などでやたらと最小二乗法が出てくるので見にきました
エンディング変わってる？！それと今年最後の実験レポートでいい点取れたんで褒めてください()
エンディングかえた！
私はこっちのほうが好き～
02:05で「偏差」と言っているのですが、「残差」ではないのですか？
この間、偏微分の動画を受講させていただいたばかりだったので、よく理解できました。偏微分の役立つケースが実感できました。今回も神講義でした。ありがとうございます。
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マジでよい！！！！！！！！！
まさか文系大学生になって、ここに来るとは思わなかった
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分散、共分散に帰着するの美しすぎます！！
分かりやすい解説でとても助かっています
線形回帰を行ったとき、外れ値かどうかの判断の仕方を解説してほしいです！！
これでめちゃくちゃ悩んでいます。
本当に、神動画すぎる。いつもありがとうございます。
偏微分してから連立方程式解く流れわかりやすすぎて泣きました。
パントマイムうますぎる
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@@yobinori かなしい
大昔に大学で回帰分析を学びましたが10分ちょっとの動画で最小二乗法の手法を思い出すことができました。
大学のレポートなり卒業研究なりで何らかのデータを統計的処理をする場合、説明変数が2以上の多変量になるケースが普通かと思いますので一歩踏み込んだ重回帰分析の解説があると現役大学生に嬉しいかと思います。
重回帰モデルのパラメータの推定量を行列・ベクトルで導く解説があれば大学生にも役立つでしょうね。上級の数理統計なると色々な統計量も全部行列表示なんで。
こんなとこまで授業してくれて
ありがたい✨
わかりやすすぎますね。全ての先生の先生になってほしい。
本当になんでもやっててすごい。
「これについて知りたいなぁ」と思って調べたら出てくる。
授業受けさせてもらいました🙇♀️ありがとうございます！
学生実験のデータ整理で最小二乗法を使う必要があって困ってたのでありがたい
大学の講義と比較するのがおかしいくらいに分かりやすすぎる…号泣
回帰分析をもっと授業でやってほしいです！
誤差や最小二乗法のせいで実験が嫌いになりかけていたので助かりました！
最小２乗法は、物理でてとてもよく使います。それを数学的に解説して頂いてます。タクミさん、ありがとう！
なるほど、最小二乗法にはそういう事情があったんですね…
ふぁぼ0
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大学の勉強扱って下さるのありがたいです！
経済学部生ですが計量経済学の教科書だけでは分かりづらいところが分かりました！ ありがとうございます。
計量経済学関連の動画増やしてくれると嬉しいです。
まかせろ！
30年前に宅浪したとき、私の数学の勉強手段はチャート式数学しかなかった。こんなに素晴らしい授業が自宅にあったら、どれほど楽しかっただろう。
あの当時、高校は進学校に通っていたけど、ほとんどの先生の授業はつまらなく、暗記と大量の宿題を強要するだけのものだった。今の進学校（≒伝統校？）でも、そういう授業があるようだが、こうしたTH-camチャネルを見て、自分の授業が恥ずかしくなる先生も多いのではないか。
統計の講義！！！ありがとうございます！
えへへ
京大物理工の学生です
最近このチャンネルに出会って、毎日寝る前にベッドで見るのが日課になりました
講義がめっちゃわかりやすいし、だれでも興味がもてるようにしてくださってるのでいつも見るのが楽しいです。
でもベッドで見てるのでよく途中で寝ちゃいます。おやすみなさい
起きろ
楽しい。分かりやすい。最高
最小二乗法の証明が訳分からんくて困ってたので本当に助かりました！！
実験で使う知識は大学の授業で詳しく教わらないことも多いと思うので、このような内容は学生の助けになると思います！
今回もお疲れ様です！
分散！
まさにそれー！
たくみさんの解説、面白いしわかりやすいので、ガンガン見ちゃいます！
たくみ、院試で統計学必須だから助かったよ。あと、シグマの注釈とかもすごく助かったよ。いつもありりがとな。
ゆゆゆ、シグマの注釈いれてよかったよ。いつもありがとな。
点群データから断面図を切り出して斜面の時期を変えた変位分析に役立ちましたありがとうございます
久しぶりに再勉強したが、新鮮な感じがする。
簿記の勉強中にこれが出てきて、詳しく知りたかったのでとても助かりました！！🙇♂️
ありがとうございます！🤍
しぬほど役立つ動画
中華圏に留学している文系30代です。
統計学のテストがあり、やったことないのに授業は中国語だしで
本当に困っていたところこちらの動画と推定検定入門シリーズに
大変助けられました！ありがとうございました。
私が高校の時によびのりがあれば理系を諦め文転せずに
済んだのに！今の学生が本当に羨ましい。。。
学びたいと思えば自分でどんどん勉強できますね。
田舎育ちの受験生でしたが、このようなコンテンツのおかげで
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線形回帰、重回帰分析もいつか是非よろしくおねがします！
日本の理系の救世主！応援しています！
こんな簡単な式に持っていける事を始めて知りました。
やーっと最小二乗法の導出ができるようになった。。
重回帰式の解説も見たい・・・
ヨビノリ先生のコントはかなり前から見てたけど、心理学関係で統計の勉強やらなきゃ…ってときに統計の動画もあるのを知って泣きそうになってる。ありがとう…
aは相関係数で表すと傾きのイメージと重なって覚えやすいのでおすすめ
a = σxy/σx^2
= (σxy/σx・σy)・(σy/σx)
= r・(σy/σx)
bは y‾=ax‾+b だから不偏性って覚えてる
もっと言うと、
(y-y⁻)/σy = r * (x-x⁻)/σx
この直線の式の形で覚えるのがおすすめ。
平均 μ、分散 σ² の正規分布 X～N(μ,σ²) を正規化するときに、
Z=(X-μ)/σ とおくのと同じ形が両辺に出る。
@@えすのん-c4m 本当だ。美しい・・・
ありがとうございます。
めっちゃわかりやすいです。最尤法の動画もお願いいたします。
ホントに助かりました！！
うれしい！
わかりやすい！ありがとうございます。
ボケの前と後でデータのばらつきが違う事件
べー答弁 よく気づいたねw
すご
目の錯覚と思ってたw
画像処理ソフトに最小二乗法が使われていて、原理を理解しようにもよく分からずじまいで困っていましたが、これ見てめちゃくちゃ分かりました！めちゃくちゃスッキリしました！ありがとうございます🙇♂️
なぜだろう
たくみさんを見てると直線ではなくて円を描きたくなってしまうのは
わかる
おいこら
いま、大学でこの範囲を習ってて、僕自身も統計に興味があるのでめっちゃためになりました。
今回もありがとうございます。
おかげでレポート完成させられそうです。
また、講師をしていて、わかりやすい説明の仕方も学ばせていただきました。
グラフ書いて「これを最小にしたいよね」っての使いたいです。二乗にするメリットの話も、めちゃくちゃ腑に落ちました。
おぉ〜！色々と嬉しいことをありがとー！
来週から実験で最小二乗法使うよー！って言ってたから見に来ました！復習しよっ
1番最初上手くてジワる
マーク形式の数1Aの問題で最小二乗法出てきたから見に来たけど、なんだこれ珍百景登録決定ですわ。
よびのりさんの動画大学でもこんなにお世話になるとは思ってなかった
式の導出から凄くわかりやすいです。
いぇーい٩( 'ω' )و
めっちゃ分かりやすい
時系列データの見せかけの回帰からの単位根検定とかやっていただきたいです。
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相変わらず素晴らしい😂
しかし、シグマの計算が分からないので、勉強してきます。
機械学習で出てきて興味を持っていました。
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単に人が作ったものを作るより、原理を知りたいと思っています😀
物理学専攻しているものです。
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統計って、めちゃくちゃ面白いですね。
めっちゃ面白いよ！
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」 早速物理実験でデータ処理する時に使ってみました。いままでのヨビノリの講義の中で一番感動しました。これからも楽しみにしてるので、頑張ってください！！
ありやーす！助かりやしたー
分かり易すぎる！二乗って名前がプラマイの影響をなくしたいという理由から来てることも納得した
噛んだ時のほっぺパチン！が結構面白いw🤣
最小二乗法は化学の実験結果をグラフ化する際に必須です。
主成分分析にて、めちゃめちゃ悪戦苦闘したのは、学生時代の良い思い出です。
ロジスティック回帰分析やってほしいです！
動画見る前
『最小二乗法…？なんか難しそうだ…』
動画見た後
『最小二乗法？そのまんまのネーミングじゃん』
excelでただ回帰分析をしてたけど、それの意味がわかりました
円の最小二乗法(最小二乗円)についても解説して欲しいです
好い講義です、スピードが速いので頭の回転をMaxにする必要がありますね。
Dr.ストーンで千空がこれ計算してた！
非線形の最小二乗法も解説お願いしたいです
わかりやすかったですが、なんでaとb固定して考えたのですか？両方変動する場合も考えなくていいのでしょうか
偏微分？みたいなやつとか∑が出てきてから完全に分かんなくなってプチ絶望してます...頑張るぞ...
4:15
一回書いて、消して、取り直したって感じがありますね。黒板消しの跡が浮き出てきました。
たくみさんにしては珍しい。
高校生の時誰が見んだろなこんなのって思ってたけど、見に来るときが来てしまった
今日はいつもとエンディングが違って新鮮ですねぇ
新ver
さっそく実験で使います！
使え使え〜
回帰分析についてもっと詳しくやって下さい！
受験期は普通に数学見てて、
経済学部入って入学後も助けられてる。
数理情報、統計学は面白いぞー！
懐かしくなって聞いちゃった☺
ラッソとリッジの解説もいつかお願いします。
重回帰分析についても解説してほしいです
リクエストどうも〜！
ギャグオンリーの動画も見てみたいです
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今日テスト！頑張る！たくみさんありがとう！
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俺もそれ好きだけど人に勧めにくいのが難点
この動画では触れなかった何で縦に差とるかとか説明しててより理解を深めるのにいいんだけどね
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おぉ〜やりたいー
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いつも拝見させて頂いております.
リクエストなのですが、
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特にガウシアンや一次微分等をしていただきたいです.
ご検討よろしくお願いします!
リクエストどうもです！
偏微分が0になるところが最小となるのは何故ですか？a,bが無限だと成り立ちそうですけど…
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気付いてた
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直線でない時の方が多いと思うのですがその時は別の方法があるのですか？
直線関係となるように式変形をして、別に新しく変数を置き換えたりすることができます
直線でない場合も、「ズレが一番小さくなるように係数を決める」という方針は同じです。
直線の場合は、動画のように偏微分すれば必ず正確な答えを導けます。ですが、直線でない場合は、(偏微分)＝0の式が複雑すぎて解けないことが多いです。解けない場合は、種々の近似手法を用いて、(偏微分)=だいたい0となる係数を探します。
お二方とも回答ありがとうございました
私は解析学ではなくAIが専門なので、解析学的には正しくないかもしれませんが、機械学習(回帰分析)でも最小二乗法を使用します。
その際、予測式が線形でない場合(多項式回帰と呼びます)、xの一乗、xの二乗......xのn乗を、それぞれ、x1、x2......xnとする、多変数関数(重回帰)を考えます。
この時、動画のように(偏微分)=0と解く方法(正規方程式)と、勾配降下法を使って解く方法があります。
正規方程式を解く場合、入力データxについての行列Xと、出力データyについてのベクトルyについて、
(Xt・X)^-1・Xt・yという式で、パラメーターを求めることができます(Xt = Xの転置、^-1 = 逆行列 ・= 行列の積)。
まぁ、手計算で解こうと思うと、気が狂いそうになるほど面倒ですけどね。
@@sanneko1098
たしか、ニューロン学習の時、最急勾配法を使ってましたね。
非線形最小二乗法とかもヨビノリでやって欲しいですね。(^^)
ありがてぇ〜
研究で相関係数の差の検定で統計ソフトにも解析機能がなくて困っています。対応のある場合とない場合、エクセルでの計算式の組み方、ヨビノリさんの講義で是非お願いします。
一般逆行列による定式化の方もお願いしたいです
リクエストどうもです！
こないだ物理学実験で使いました！
いまいちぼやーってしてたものがわかりました！ありがとうございます！
ちょうどよかったー！
とても分かり易いです。一次式だけでなく、ローレンツ関数の近似の場合も講義して下さい。
アクチュアリー の数学やって欲しいです！
数検一級を受けてみたいのですが、内容がしっかりしていて、かつ大学数学全般が見えるような参考書はありますか？大学生ではないので、基礎からわかるような本を教えて頂きたいです。
工学徒ですが最近加工の誤差計算などでやたらと最小二乗法が出てくるので見にきました
エンディング変わってる？！
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私はこっちのほうが好き～
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