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@kashitan
Created November 13, 2014 00:29
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#みどりぼん 最終回 ニコ生コメント
-1:-53 なるほど、わからん id:BAG85NBK9Idp1FVTLS1xVfgg4lM
0:12 ぱちぱち id:eRE0y9SF7uZs8lsiDyVPYiHni5Q
0:36 プログラマー乙 id:OXUAdFmNJvZ7pnvflx8gb7jFu8g
1:56 電通いくん id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
2:44 すげーいい試み id:DmrIJLCLceiDDhmDpwjwgbg8EP0
2:58 頑張れ頑張れ id:DmrIJLCLceiDDhmDpwjwgbg8EP0
3: 1 絵は2次元だったな id:0dQP-sxzJhPBQ7SMVfJ_R7b5hKo
3:15 ポアソン分布にみえない id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
3:16 俺」BIGDATAの会社いっぱいしっているから教ええるよ id:DmrIJLCLceiDDhmDpwjwgbg8EP0
3:36 帰無仮説 id:DmrIJLCLceiDDhmDpwjwgbg8EP0
3:43 ビッグデータとかビッグダディみたいでださい id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
4: 6 AIAI id:DmrIJLCLceiDDhmDpwjwgbg8EP0
4:15 AI分野でいける id:DmrIJLCLceiDDhmDpwjwgbg8EP0
4:26 ふむふむ id:13090694
5:46 仮定したほうがいいよ。 id:DmrIJLCLceiDDhmDpwjwgbg8EP0
5:53 ぷぁー id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
6:17 置くのか置かないのか id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
6:22 Normal Distribution id:DmrIJLCLceiDDhmDpwjwgbg8EP0
6:23 ? id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
7: 1 近いほうが似てるかどうかはセミバリオグラムみたらいいよ id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
10:25 相関? id:vCoet7DeerP3qMk8SsrQosYeJRA
10:45 本持ってない(´・ω:;.:... id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
12:10 灰色は当てはめ値のばらつき ぽい id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
12:22 なんて、マニアックな番組だw id:w3Loliqa5OX0o7EP_uD90Vnq4BQ
12:24 8888888 id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
12:28 88888 id:hLr67NWsPhSN1nSuW__SqJ6vqQs
12:30 888888 id:n2UHqbgAAJ9I8sj4Xf5RBXeViz8
13:31 あ このしと見たことある id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
13:50 MCMCの人 id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
13:51 ほう id:tC5JlTTYEXzv-02NK-paQjchCok
15:22 豪華だ id:tMh9k5eRk5Iv3rPScrAuiuavh4U
15:57 www id:hLr67NWsPhSN1nSuW__SqJ6vqQs
16: 3 大混乱だなw id:2693855
16:25 とうすうけんの方じゃないんだw id:2751842
18:58 rjのパラメーターってはじめて見る id:uEfLunYS9ZFKb8D0fUohu13LMb0
20:28 例題がほしいなー id:v1duXJrXfRSPzvZ_DIRnC77j_pg
20:30 Sの分母ってなんだ id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
21:46 正確ってロバストって意味なんだろうか id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
21:47 外挿・・・ id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
21:58 外れ値かな id:uEfLunYS9ZFKb8D0fUohu13LMb0
21:59 これ北大の生物学の人のやつだっけ id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
22:28 クリギングでいいじゃん id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
24: 6 外挿怖いんだけど勝手に予想して補完しても問題ない? id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
24:34 お 珍しく学会チック id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
24:57 予測区間が狭いからいいとはならない気が・・・ id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
26:33 オーバーフィット的な id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
26:43 眉唾 id:7339151
26:54 尤度に引っ張るか事前分布にひっぱるか id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
27:22 そもそもあれは 外れ値なんですかね id:uEfLunYS9ZFKb8D0fUohu13LMb0
27:56 ローカルな標本平均に対する感応度の問題かな id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
28:14 AIC的なその辺り釣り合わせる基準あるんかな id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
28:25 よく分からんけどSimpson則見たいなもの? id:b5KbVBtZU2zdbi5PGMHG3XywubU
28:36 動画挙げてくれ id:clEmGE9EJzD9Su8X1gT2U1RSNFI
28:56 あの黒点が 本来とれるはずだった測定値ってことかな? id:uEfLunYS9ZFKb8D0fUohu13LMb0
29:29 どっちかってとビッグデータが対象なのかな? id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
29:39 今来たからようわからんけど id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
29:43 予測のよさの基準がこの話では出てきてない気が id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
30: 6 そういえばベイズ統計でモデルの正しさはどう判断するんだろう id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
30:20 ビッグデータってよりは古典的はサンプル統計的な話だと思う id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
30:27 普通はシミュレーションで調べるかな id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
30:29 AICやLack of fit F-testやCp基準みたいなのある? id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
30:43 シミュレーションて交差検証法? id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
31: 4 ベイズはなんか収束してればいいイメージ id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
31:36 ベイズだとWAIC id:tMh9k5eRk5Iv3rPScrAuiuavh4U
31:37 ( ´゚д゚`)エー id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
31:39 予測は有意水準との近さで見るんじゃないの id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
32:17 そんなんでいいのかw ベイズ統計ってホント理論も検定も何もないんだね id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
32:34 作ったモデルの正しさが分からないとか怖 id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
32:50 今日のとうすうけんは、随分とオタ寄りですね id:uEfLunYS9ZFKb8D0fUohu13LMb0
33: 4 検定って概念がベイズには・・・ id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
33:27 最尤法だって複雑になると正しいかどうかの検証は難しいけどな id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
33:45 本の名前で検索したらGitHubのPythonサンプルみっけた id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
33:54 モデルは所詮モデルだからしゃーないでしょ id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
35:40 賃貸物件w id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
35:42 楽しい話題ですw id:uEfLunYS9ZFKb8D0fUohu13LMb0
35:46 身内の不幸 id:8xKUeCsrMbC29dqt3SRNdsSSnAI
35:49 実践的で面白そう id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
36:49 すーも id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
36:52 スクレイピー? id:8xKUeCsrMbC29dqt3SRNdsSSnAI
37: 3 す○ーもか id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
37: 7 へえ id:uEfLunYS9ZFKb8D0fUohu13LMb0
37:15 スクレイピングやったらサイトから文句来たことあるわw id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
37:55 連続量ね id:8xKUeCsrMbC29dqt3SRNdsSSnAI
38: 6 おぺれーしょんりさーち? id:2751842
38:20 直観かよ id:8xKUeCsrMbC29dqt3SRNdsSSnAI
38:28 オッズレシオだよ id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
38:51 仮定の妥当性はアンケートとったほうがいいよ id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
38:51 多分そうだと思ったw そこの設定は客観的にしにくいよね id:2751842
38:53 モデリングが重要じゃない てまじ id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
39: 2 感覚w id:8xKUeCsrMbC29dqt3SRNdsSSnAI
39:40 おばけの噂は何ポイントマイナスですか id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
39:49 226個のなかに無駄なの多いだろうね id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
39:58 事故物件云々 id:2693855
40: 3 226個ってもはや解釈を諦めるレベル id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
40:25 なんかぶっとんでるのあるなw id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
40:28 極端な外れ値の3件がきになるw id:anvaocDgn23mzT14sefs33I8c1c
40:29 226の主成分取ってみよう id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
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41: 9 設備が違うとかかな? id:b5KbVBtZU2zdbi5PGMHG3XywubU
41:18 東京タワーが見えるとかw id:2751842
41:18 古い新しいごとに別パネルにしてプロットしてもいいんじゃ id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
41:35 高くなる程コスパは悪くなるんやね id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
42:27 このために山の手選んだのか id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
43:11 家具つきとか景観とか青山とかカイエンとかww id:2751842
43:32 OpenBugsで動く? id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
44:19 バラつき見えないのは id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
44:30 下町は過小評価されてる感じか id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
44:30 新宿ってそんなやすいんだ id:2751842
44:39 事前分布ほぼゆうどじょうたい? id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
44:42 他のファクターなしってことやで id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
44:50 事後分布 id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
44:51 向きは関係ないよな id:8xKUeCsrMbC29dqt3SRNdsSSnAI
44:59 いわれてみればw id:2751842
45: 4 都内は特に立地重視されそう id:0dQP-sxzJhPBQ7SMVfJ_R7b5hKo
45: 4 新宿ブランドがないってだけで、安いわけじゃない id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
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45:31 UBとかきになるw id:2751842
45:35 面白いねー id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
45:38 効果が無いってより、説明変数含めすぎて層別調整されて無くなってるんじゃ id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
45:42 この辺の変数は相関がありそう id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
45:49 レオパレスとかかね 備品がある物件 id:8xKUeCsrMbC29dqt3SRNdsSSnAI
45:55 なるほどw id:2751842
46: 5 おばけはー?w id:2751842
46:49 ここまでくると逆に怪しいw id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
46:50 人によって好み違いまくるからな 部屋は id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
46:50 事故物件じゃない?w id:E5rPsOKfYHFrknD38lmEKyVhT3o
46:56 事故物件洗い出しに使えるかもなw id:0dQP-sxzJhPBQ7SMVfJ_R7b5hKo
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47:21 24年は耐えないぞ、大地震 id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
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48:15 グーグルマップにマッピングしてみれません? id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
48:18 面白いです id:1489503
48:19 質問:3万件もデータは手動であつめたんですか? id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
48:34 スクレイビングしたらしいよ id:b5KbVBtZU2zdbi5PGMHG3XywubU
48:37 身近な内容で分かりやすかったです id:zZTYyKvv194R8m9imsWI_-kplo4
48:52 スマソ なるほどね id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
49: 5 /info 1 "市場にデータ解析環境「R」―定番フリーソフ…、数理統計学―基礎から学ぶデータ解析、統計データ解析が登録されました。" id:fLkhl6aNMYfS8HkZ4h38PcMmuEI
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50:21 でもこれ 地図にしたら人権団体とかでてきそう id:2751842
50:52 間取りの条件付きの結果が知りたい id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
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51:24 CAR謎インターフェイスだよなー id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
51:54 「質問」地図にのっけられませんか? id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
52: 6 質問 スクレイピングに使ったソフトは何ですか? id:8xKUeCsrMbC29dqt3SRNdsSSnAI
52:52 わかりました ありがとうございます id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
53: 9 ノコギリ… id:tMh9k5eRk5Iv3rPScrAuiuavh4U
53:16 ノコギリなんてあるのかw id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
53:24 べんりやで id:0dQP-sxzJhPBQ7SMVfJ_R7b5hKo
53:33 サーふぇすw id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
53:37 R id:rUvfrDlh6FIuzvw_YGdqm-LTjCw
53:39 質問 Ruby以外は試していないですか? id:VypZmHb2gA9wyq499FLvBKDIJbo
53:53 別に言語はとわんやろ id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
54: 7 俺VBAでスクレイピングやってたよ id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
54:19 どうやってそれを見るのだろうか id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
54:28 ほほー id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
54:47 ビックデータの分析って 大きな傾向がある集団を全体から抜いた集団でできる傾向が見るポイントですよ id:Ht0YU19_X4_Aow72XaimKL8U3Vc
54:54 客寄せ物件ほすぃ・・・w id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
55:16 質問 スクレイピングはネット公開情報のみで複数の不動産が別条件管理してる物件、ネット非公開物件は含まれてないか? id:anvaocDgn23mzT14sefs33I8c1c
55:17 トップ3物件に実際に訪れてみましたか id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
55:28 pythonとか? id:zZTYyKvv194R8m9imsWI_-kplo4
55:47 国交省の統計資料とか使えんのかな。 id:168640
55:56 スーもいうなw id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
56: 4 スーモかなるほどwありがとうございます id:anvaocDgn23mzT14sefs33I8c1c
56:18 先週の首都圏新規マンション販売はわるかったなぁ。 id:168640
56:22 サンプリングバイアス、、、 id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
56:28 REIT買おうかな(´・ω・`) id:168640
56:35 分析するデータは少なく 信頼度を9割に保てる方法はありますか? id:Ht0YU19_X4_Aow72XaimKL8U3Vc
56:50 あるね id:0dQP-sxzJhPBQ7SMVfJ_R7b5hKo
57: 0 新築の月当たり価値を算出して賃貸と比較とかも面白そう id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
57:10 完全一致したら削除するルーチンいるね id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
57:13 おかげで今日米国の中古販売件数でるの思い出したわ。 id:168640
57:14 ネットに公開される物件の全物件の割合が6割とかだったら無回答バイアスある id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
57:21 複数の不動産屋が同じ物件を扱う場合とかかな? id:zZTYyKvv194R8m9imsWI_-kplo4
57:27 質問:変数の相関が強くて多重共線性とかはないの? id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
57:34 無視できるほどの重複か・・・なるほど 司会の方意図を汲み取って頂きありがとうございます id:anvaocDgn23mzT14sefs33I8c1c
57:56 VIFみれば id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
58: 8 補足:部屋の設備とかは多そうなんだけど id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
58:10 へー id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
58:33 宅建やってる企業なら有報に嘘は書けんやろ。 id:168640
58:34 あと変数間の時間的前後関係というか、因果関係 id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
58:41 金融庁ルールで厳罰やで。 id:168640
58:52 不動産表記の徒歩5分とかも怪しいからなw id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
60:24 CLT効いてくるから全部線形モデルでやろうって id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
60:39 緑本は何故一般線形モデルきらいなん? id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
62:11 10年ぐらい前までは統計解析そんな注目されてなかったのにな id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
62:40 分散共分散わかってたらガウスマルコフで一般線形モデル最強でした id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
63:19 緑本はむしろ、もっと何でもかんでも一般線形モデルを使うように書くべきでは? id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
63:22 ビッグデータ=近くに「あそこのテナントいつも空きになるな」って近所の常識。 id:168640
63:49 R進歩しすぎて今やプアマンズSじゃないよなー id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
64:14 俺の彼女いつも空きになるのもびっぐでーたのせいだな id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
64:22 せやな。 id:168640
64:26 お、おう id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
66:19 時系列は相関どう入れるんだろうか id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
66:21 行動心理などを含めるとモデリングへの反映は厳しいだろうな id:VypZmHb2gA9wyq499FLvBKDIJbo
66:58 こう考えると正規分布が間違っててポアソン分布が正しいとか言うのがいかに間違ってるのかわかるね id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
67:13 普通に過分散しててあたりまえだし id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
67:28 むしろ正規分布の方がCLT効いてくるから、全然ポアソン分布無理やり当てはめるよりいいね id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
67:36 さっぱりわからん。 id:168640
68: 8 質問:相関の入れかたは時系列だとどうなるの? id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
68: 8 見てるよー id:xFwAtFn_BChaft6TEJyRmOXleLs
68:15 オワタw id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
68:20 オワタwww id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
68:22 質問:サーフェスプロ3ください id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
68:35 そこかい! id:VypZmHb2gA9wyq499FLvBKDIJbo
68:44 質問じゃねえw id:tMh9k5eRk5Iv3rPScrAuiuavh4U
68:59 意見があるなら選挙出るしかないか id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
69:13 理窟はすごいのかもしれんけど、なんか専門家が簡単なことを難しく解決してる感が・・・。 id:168640
69:39 それはよくあることやで>専門家が難しく解説 id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
69:54 解説じゃなく解決ね。 id:168640
69:58 言うて最適化問題とかってそんなもんでしょ id:anvaocDgn23mzT14sefs33I8c1c
70:23 最適化といいながら複雑化している現実 id:VypZmHb2gA9wyq499FLvBKDIJbo
70:25 適当に煙に巻いて素人を惑わせてこそ真の専門家よ id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
70:30 統計と最適化はちょっと違うよ id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
70:34 いま不動産だってREITの形式で買えるけど、この情報欲しいとは思わんかった。 id:168640
70:45 難しいというかただ一般化してるんじゃないの? id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
71: 6 なんとなくおもしろそうとは思う。 id:168640
71:41 第1回から10回はニコニコにないの? id:Zg3YP0WKYvx3u5ZultgwI95zmfw
71:48 経済統計も複雑化しすぎて一部の専門家は反対してる id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
72: 7 過去タイムシフトみれない id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
72:20 見れないのかぁ、今日はじめて知ったから過去の放送見たい id:Zg3YP0WKYvx3u5ZultgwI95zmfw
72:22 DVDで売るんだろうな id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
72:39 自分も今日知ったから見たいなぁ id:b5KbVBtZU2zdbi5PGMHG3XywubU
72:47 DVD買うぜ! id:GNstyFxfhbfUBsrYKBLt4tRZxbc
72:49 俺も今日初めて知ったんで残念 id:0m6XphZameVbrEKtm4I51J5deNI
72:55 SlideShareにはあるのに id:Zg3YP0WKYvx3u5ZultgwI95zmfw
73: 0 過去動画にC++が1回しかないでござるw id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
73: 4 ネットでデータ収集⇒解析っていう手法は、応用範囲が広いね id:E5rPsOKfYHFrknD38lmEKyVhT3o
73: 5 今日が最終回なんだよな id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
73:12 休憩中? id:uUMhjvNoUQ2oTK6r_dv7o-KM7eQ
73:24 なんやて( ・`ω・´)! id:168640
73:25 ネットデータ収集はグーグル先生が無敵状態 id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
73:33 最終回なんか id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
73:34 45分からと言っていた id:VypZmHb2gA9wyq499FLvBKDIJbo
73:44 スクレイピングこの放送で初めて知ったがやばいなw id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
74: 2 普通はクロウリング扱いされるよ id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
74: 6 88888 id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
74: 8 お願いしますー id:Zg3YP0WKYvx3u5ZultgwI95zmfw
74:10 ありがとー id:uUMhjvNoUQ2oTK6r_dv7o-KM7eQ
74:15 わこつです id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
74:27 著者本人かw id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
74:29 おめでとうございます id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
74:36 え著者だったん id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
74:48 よろしくお願いします id:VypZmHb2gA9wyq499FLvBKDIJbo
74:50 なるなるw id:168640
74:53 本人降臨 id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
74:59 緑本批判しまくりだったが気にしないでね☆ミ id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
75:29 編集の先生ですね id:tMh9k5eRk5Iv3rPScrAuiuavh4U
76:18 ふむ id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
76:29 プロビット解析にはお世話になった id:anvaocDgn23mzT14sefs33I8c1c
76:30 北川だ、樋口だ!! id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
76:55 プラシーボ効果もみえるってことか id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
76:57 ノンパラってことでいいのかな id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
77: 4 素人なんだけどプロビットは使う価値あるの?いつもロジットリンク関数にしてる id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
77:32 >263 セミパラで行っとけば大丈夫 id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
77:31 薬学じゃなくて工学でプロビットが使い勝手良かったことあったんだわ(詳しくは言えないけど id:anvaocDgn23mzT14sefs33I8c1c
77:55 二回差分は三角関数に対応してるからだよ id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
78:17 スタップ細胞はあります id:5pynbS_RUSUF7cQ1cfomHlY6wCY
78:29 ねえよ id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
78:37 あるな id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
78:50 数値解析だと2階差分の方がよく使う id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
79:17 都合がよかった2階差分 id:VypZmHb2gA9wyq499FLvBKDIJbo
80:30 car.normalってOpenBugsで扱える? id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
80:44 平滑化ってこういう意味なのか id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
81:15 平滑化はぼかしやからちょいちゃう id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
81:37 OpenBUGSで扱えるよ id:2j4usC0rEWK8_McRR2_gONfjk3M
81:49 ありです id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
81:55 そうなんだ ノンパラの方しか平滑化わからんのだ id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
81:56 なるほど id:VypZmHb2gA9wyq499FLvBKDIJbo
82:32 事前分布の方は答え出る問題なのかな id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
83:19 3次元だと27個つかいますよ id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
83:45 4次元は64個だよ id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
84:27 3次元物理シミュだと展開式が長くなる id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
85: 7 ディス? id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
85:12 でぃすってるw id:Ot3lKgK1nBXRHnOsqPpZvERCAKs
85:17 ディスファンて id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
85:49 同時分布で行けば条件付きは導けるってことかな id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
89:12 サンプラー実装かあ・・・ id:J-0RTGRI0PLlrdFBm_JidcGLXKE
92:21 質問: A⇔Cはわかったけど、A⇔Bがよく分かんないです… id:2j4usC0rEWK8_McRR2_gONfjk3M
93: 1 高度すぎるお・・・・(´・ω:;.:... id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
93:21 同時確率と条件付き確率の違いかなあ id:H_4mv8CAwLY3hcWrWRD5sL2j_DY
93:34 質問 DICはどんな時使うんですか? id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
93:51 質問:結論としては2次は滑らかな図がかけるので望ましいがまずは一次で分析してからということでいいのでしょうか? id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
93:57 ありがとうございます! id:2j4usC0rEWK8_McRR2_gONfjk3M
95:47 質問:一次と二次で事後分布による信頼区間での差というのは大きいのか? id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
96:28 DICあんまり使わないほうがよさそうねw id:2NheN3H0BzZAIkV7-egRNyqOOis
96:41 質問:2次のモデルはサンプラー実装って話でしたが、研究者の人はみんな自分でサンプラー実装してるのでしょうか? id:H_4mv8CAwLY3hcWrWRD5sL2j_DY
96:43 ありがとう id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
96:45 ございます id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
96:48 わかりました id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
98:16 よく分からんが勘のいい人はどのモデルがいいか直観でわかるのか?計算で確かめるのか? id:CYY32hPmxhgW6VIOvKtlM64jeek
98:35 両方 id:2j4usC0rEWK8_McRR2_gONfjk3M
98:51 ありがとうございました id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
100: 4 /info 1 "市場に熊本産、訳あり不知火(デコポン)みかん、5Kg…が登録されました。" id:fLkhl6aNMYfS8HkZ4h38PcMmuEI
100:11 なるほどわからん id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
101:48 ガチ id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
102: 4 ありがとうございます id:H_4mv8CAwLY3hcWrWRD5sL2j_DY
102:16 ガチ勢おそろしす id:H_4mv8CAwLY3hcWrWRD5sL2j_DY
102:45 DICの理論は知っていますよ id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
102:59 2001年くらいに論文出てます id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
103:53 888888888888 id:1489503
103:57 ありがとうございました id:4GUsCipqT6cY73HenEBCYx5r8i8
104:11 イイハナシダッタナー id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
104:14 ありがとうございました id:uEfLunYS9ZFKb8D0fUohu13LMb0
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106:46 嫌われてる人ワロタw id:E5rPsOKfYHFrknD38lmEKyVhT3o
106:47 おやすみー id:044Yb6Z0C-V9V4x3EiCFM4HOTV8
106:49 ご視聴ありがとうございました id:fnXhaq7K6Qvm8BPGKPb7JEa1PWA
107:15 本日の放送はこれで終了となります id:fnXhaq7K6Qvm8BPGKPb7JEa1PWA
107:39 /disconnect id:fnXhaq7K6Qvm8BPGKPb7JEa1PWA
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