山形 駅 から 赤湯 駅
ただ、中には難しい内容も記載されています。いきなりロピタルの定理が出てきたりしますが、理解できなくても支障はないです。ただただ、文系向けの易しい内容が続くのではなく、難しい数学の知識を必要とした深い内容も語られていますのでご注意を。
このリポジトリK and A (花京院と青葉)では, 『その問題,数理モデルが解決します』の資料を公開しています. errata100. pdfは正誤表です. gs-algorithm. Rは第6章で解説したDAアルゴリズムを実行するRコードです secretary_problem. Rは第5章で花京院が最適停止問題のアルゴリズムを計算するために組んだRコードです 各章の数学的難易度の目安とトピックの一覧です。 星☆がもっとも簡単で,☆がふえるほど相対的に難しくなります。 本書をお読みいただく場合のご参考に。 章 難易度 トピック 序 ☆ モデルとはなにか 第1 章 隠された事実を知る方法 ☆☆ 回答のランダム化、集合、確率変数、期待値、分散 第2 章 卒業までに彼氏ができる確率 ベルヌーイ分布、確率変数の合成、2 項分布 第3 章 内定をもらう方法 ☆☆☆ 2 項分布の期待値、確率変数の和の期待値、インプリケーション、ベータ分布、ベータ2 項分布 第4 章 先延ばしをしない方法 先延ばしのメカニズム、時間割引、準双曲型割引、先延ばしの防止 第5 章 理想の部屋を探す方法 秘書問題、グーゴル・ゲーム、最適停止問題、アルゴリズム、全体の36. 8% を見送る理由、生活満足度と通勤時間 第6 章 アルバイトの配属方法 選好、安定マッチング、DA アルゴリズム、パレート効率性 第7 章 売り上げをのばす方法 ランダム化比較試験、条件付き期待値、潜在的結果、不偏推定量、統計的検定 第8 章 その差は偶然でないと言えるのか? ☆☆☆☆☆ 検定の仕組み、棄却域、対立仮説、正規分布の性質、サンプルサイズの設計 第9 章 ネットレビューは信頼できるのか? ☆☆☆☆ 陪審定理、チェビシェフの不等式、大数の弱法則、陪審定理の一般化 第10 章 なぜ0 円が好きなのか? ゼロ価格アノマリー、効用関数と導関数、プロスペクト理論、価値関数、ゼロ価格効果の一般化 第11 章 取引相手の真意を知る方法 ゲーム理論と支配戦略、第2 価格封印入札、メカニズムデザイン、ナッシュ均衡 第12 章 お金持ちになる方法 ギャンブルでお金持ちになる方法、所得分布のカタチ、累積効果、対数正規分布の生成
ホーム > 電子書籍 > サイエンス 内容説明 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 対話形式で、数理モデルの基礎が身につく入門書。数理モデルとは、現実の世界で起こるさまざまな現象を数式で表したものです。数式にすることで、その現象の性質を理解したり、その現象に何か変化があるときに、どのように変化するか予測したりできます。アンケート調査で正直に回答してもらうにはどうすればいいか、商品レビューの信頼度をどう評価するか、ある条件の変化が売り上げの変化の原因かどうかなど、身近なテーマを題材に数理モデルを解説。統計や確率の記憶がおぼろげでも大丈夫。数学記号の読み方を丁寧に紹介していきます。とっつきやすいのに本格派な一冊。
前著「その問題、数理モデルが解決します」に続いて本書を手に取りました。著者の誠実な人柄が記述に表れた本です。 第1章から第3章では、《確率密度関数》《確率分布》の理解が進みます。 第4章から第8章では、同業他社との売り上げの駆け引きを、ゲーム理論を応用したモデルで学んでいきます。《平方完成》といった数学の小わざを使ったり、《後ろ向き帰納法》の応用も出てきます。《展開形ゲームのナッシュ均衡》の理解が進みます。 第9章から第12章では、売り上げ予測の古典的回帰モデルを学びます。観察したデータを確率変数の実現値と見なして、未知の分布を確率モデルを使って推測する統計的推測への理解が進みます。 ここでは《偏微分》また《正規分布》《カイ2乗分布》《t分布》の関係について学びます。 現代の統計ソフトの多くは近似的な最尤法を使用していますが、理解のためには 1. 記述統計としての最小2乗法(OLS) 2. 実験データの古典的回帰(誤差項だけが確率変数のモデル) 3. 非実験データの条件付き期待値回帰(誤差項と説明変数が確率変数のモデル) といったルートを辿る必要があると、著者は述べています。 第13章から第14章では、広告効果を比較するモデルを学んでいきます。導関数から未知の関数を求める操作として《微分方程式》が出てきます。 《置換積分法》《積分因子》《1階線形微分方程式》《定積分》と、私には初めての概念で戸惑いますが、著者はゆっくり理解していけば良いんだよと励ましてくれます。 私は会社を経営していたので、〈最初にど~んタイプ〉の公告が効果的なことは直感的に納得できます。直感とモデルは未来予測において補完する関係にあると考えてよいでしょう。その直感を鍛えるためには読書が一番です。 著者はこう述べています。 >たとえばベイズ統計の枠組みでパラメータの事後分布をMCMCで計算すると、それを利用して予測分布を計算できます。 >直感的に、微分方程式のような普及プロセスを表現した数理モデルをベースにしたモデルをつくって、データを生成する未知の分布を推測できることを意味します。 微分方程式の確率モデルは、私が目指しているベイズ統計モデリングに繋がっていくことをこの本が示唆しています。