【澁谷恭正】千葉・松戸小３女児殺害事件 – もう苦労しない！部分積分が圧倒的に早く・正確になる【裏ワザ！】 | ますますMathが好きになる！魔法の数学ノート

Tuesday, 2 July 2024
91 震えて目をつぶる 子犬 を もの さしで叩 ブックマークしたユーザー nice_takenoco 2017/03/28 すべてのユーザーの 詳細を表示します ブックマークしたすべてのユーザー 同じサイトの新着 同じサイトの新着をもっと読む いま人気の記事 いま人気の記事をもっと読む いま人気の記事 - 世の中 いま人気の記事 - 世の中をもっと読む 新着記事 - 世の中 新着記事 - 世の中をもっと読む

「女児殺害」の5Ch検索結果 | 5ちゃんねるスレタイ検索

69 ID:jpTfyk51 被害者の親の前歴が全く出てこないが、あのレベルの語学力のベトナム人を雇うIT企業があるのかが一番の謎。 自作の追悼サイトも、とても企業でIT担当してたとは思えないクオリティだった。 それより持ち前の凶暴性とかで澁谷の家に火でも付けたりして暴れて欲しいわ 61 名無しさん@お腹いっぱい。 2021/07/12(月) 17:47:07. 77 ID:UpA43adY この時期にあえて店出したり会社作ったって事は、コロナ関連の給付金狙いもあるかもね。

日本大没落史　第3巻　小泉政権末期の狂乱世相: 暗黒の平成18年史（3） - 極右閣下 - Google ブックス

…監視カメラが爆発的に増えたことでこうした声は消えていきます。千葉県の 女児殺害 事件 の捜査が難航するのを見て、多くの人は「なぜ通学路に監視カメラがなかった… 橘玲 社会 2017/5/29(月) 17:00 「犯人視報道しない」 報道指針は守られているか 日本新聞協会の見解は?

【千葉・女児遺体】事件発覚前に犯人が2Chに書き込みか　衝撃的すぎるレスが見つかる : はちま起稿

時事ネタ タグ : 2ちゃんねる 2ch 千葉 遺棄 コメントを見る 180 記事によると ・千葉県我孫子市の排水路脇で、ベトナム国籍で小学3年生のレェ・ティ・ニャット・リンさん(9)が遺体で発見された事件 ・ リンさんの遺体発見前、2ちゃんねるに「用水路に女児の死体がないか見て回ろう」などと遺体の状況を示唆するような書き込みがあったことがわかった ・書き込みがあったのはリンさんが行方不明となった24日当日の午後9時ごろで 、松戸市がリンさんの行方不明情報を発信するより前だった この記事への反応 ・ この手のロリコンなんて事件関係なく2ちゃんにはうようよいそう ・ これを手がかりに犯人が早く捕まるといいけど・・・ ・ こいつ、とっとと見つけて死刑にしてくれ。またやるぞ、こいつ ・ こう言う奴は黙っていられなんだろうね。かまって欲しくてしょうがない。 ・ 本当に2ちゃんはクズしかいないよな ・ こう言うカキコする奴を犯罪予備群として事前に逮捕することできないの? (マイノリティ・リポート) ・ 元スレ見てきたけど、たまたま一致したとは思えない内容だった。 ・ 検索してみたら、かなり気持ち悪い書き込み。まじサイコパスですわ。犯人であろうとなかろうと逮捕レベル。 ・ 絶対に捕まえろ! ・ 何だか気持ちが悪くて怖い…もし犯人が書き込んだモノなら…この犯人は精神がかなり異常だね… 犯人じゃなくてもこの書き込みはアウトですわ・・・ 講談社 (2017-03-23) 売り上げランキング: 1 「時事ネタ」カテゴリの最新記事 直近のコメント数ランキング 直近のRT数ランキング

94 ID:HzWPrVUF こいつ六実駅前のマンションオーナーなのか? 48 名無しさん@お腹いっぱい。 2020/10/21(水) 01:35:01. 【千葉・女児遺体】事件発覚前に犯人が2chに書き込みか　衝撃的すぎるレスが見つかる : はちま起稿. 69 ID:HAwHrCVg >>48 見守り隊が犯人だった事件はこいつだったか 普段いい人演じて子供の警戒心解いてからキャンピングカーで暴行くわえてたんだよな 余罪まだ発覚してないんか 判決出た後だと、余罪発覚しても死刑には成らないか? もっとも既に1人殺してるから、1人でも死刑とする可能性もあるか 53 名無しさん@お腹いっぱい。 2021/03/24(水) 00:17:32. 04 ID:KOvy8W0b 千葉・小3女児殺害、二審も無期 元保護者会長に判決 千葉県松戸市の市立小3年の女児(当時9)が2017年に殺害された事件で、殺人や強制わいせつ致死などの罪に問われた同小の元保護者会長・渋谷恭正被告(49)の控訴審判決が23日、東京高裁(平木正洋裁判長)であった。高裁は無期懲役とした一審判決を支持し、検察・弁護側の双方の控訴を退けた。 被告は17年3月、登校中の女児を自身の車で連れ去り、首を圧迫して窒息死させ、同県我孫子市に遺棄したとして起訴された。一審・千葉地裁の裁判員裁判は、被告の車が事件当日に遺棄現場近くの監視カメラに映り、遺体の付着物から被告のDNAが検出されたなどとして犯人と認定。ただ計画的な殺人ではなかったとして、検察の求める死刑にはしなかった。 控訴審では弁護人が代わり、県警が鑑定資料としてマンションごみ置き場から被告のたばこの吸い殻を無断で持ち去った点の違法性も争点になった。弁護側は「住居侵入罪にあたる」として、将来の違法捜査をなくすためDNA鑑定を証拠から排除するよう主張。高裁はごみ置き場への立ち入りには令状が必要で「捜査は違法」としたうえで、「令状主義を没却するような重大な違法ではない」として証拠能力を認めた。(阿部峻介) 56 名無しさん@お腹いっぱい。 2021/05/21(金) 20:04:53. 41 ID:RJ1/Uk2S 「登校中なら親が悪い。校内なら教員が悪い。通学途中のことなので親の責任だ」 と言い切った澁谷恭正被告 なぜ死刑じゃないのか不思議 おとうさんおかあさんへ いつもありがとうそだててくれて これからもよろしこおねがいします。 ちさいころもありがとございます。 おとうさんではいつもいつもおしごとでいそがしいけどがんばって おかあさんとあかちゃんとわたしまでがんばっておかねをためてありがとう おかあさんはいつもいつもごはんをたいていろんなおかずをつくって おりょうりをつくってありがとう リンより 59 名無しさん@お腹いっぱい。 2021/07/10(土) 11:59:31.

二項分布とは 成功の確率が \(p\) であるベルヌーイ試行を \(n\) 回行ったとき,成功する回数がしたがう確率分布を「二項分布」といい, \(B(n, \; p)\) で表します. \(X\)が二項分布にしたがうことを「\(X~B(n, \; p)\)」とかくこともあります. \(B(n, \; p)\)の\(B\)は binomial distribution(二項分布)に由来し,「~」は「したがう」ということを表しています. これだけだとわかりにくいので,次の具体例で考えてみましょう. (例)1個のさいころをくり返し3回投げる試行において,1の目が出る回数を\(X\)とすると,\(X=0, \; 1, \; 2, \; 3\)であり,\(X\)の確率分布は次の表のようになります. 【統計検定１級対策】十分統計量とフィッシャー・ネイマンの分解定理 · nkoda's Study Note nkoda's Study Note. \begin{array}{|c||cccc|c|}\hline X & 0 & 1 & 2 & 3 & 計\\\hline P & {}_3{\rm C}_0\left(\frac{1}{6}\right)^3& {}_3{\rm C}_1\left( \frac{1}{6} \right)\left( \frac{5}{6} \right)^2 & {}_3{\rm C}_2\left( \frac{1}{6} \right)^2\left( \frac{5}{6} \right) & {}_3{\rm C}_3 \left( \frac{1}{6}\right) ^3 & 1\\\hline \end{array} この確率分布を二項分布といい,\(B\left(3, \; \displaystyle\frac{1}{6}\right)\)で表すのです. 一般的には次のように表わされます. \(n\)回の反復試行において,事象Aの起こる回数を\(X\)とすると,\(X\)の確率分布は次のようになります. \begin{array}{|c||cccccc|c|}\hline X& 0 & 1 & \cdots& k & \cdots & n& 計\\\hline P & {}_n{\rm C}_0q^n & {}_n{\rm C}_1pq^{n-1} & \cdots& {}_n{\rm C}_k p^kq^{n-k} & \cdots & {}_n{\rm C}_np^n & 1 \\\hline このようにして与えられる確率分布を二項分布といい,\(B(n, \; p)\)で表します.

式と証明の二項定理が理解できない。 主に(2X-Y)^6 【X^2Y^4】の途中過- 数学 | 教えて!Goo

時間はかかりますが、正確にできるはズ ID非公開 さん 2004/7/8 23:47 数をそろえる以外にいい方法は無いんじゃないかなー。

二項定理｜項の係数を求めよ。 | 燕市 数学に強い個別指導塾＠飛燕ゼミ｜三条高 巻高受験専門塾｜大学受験予備校

私の理解している限りでは ,Mayo(2014)は,「十分原理」および「弱い条件付け原理」の定義が,常識的に考るとおかしいと述べているのだと思います. 私が理解している限り,Mayo(2014)は,次のように「十分原理」と「弱い条件付け原理」を変更しています. これは私の勝手な解釈であり,Mayo(2014)で明示的に述べられていることではありません .このブログ記事では,Mayo(2014)は次のように定義しているとみなすことにします. Mayoの十分原理の定義 :Birnbaumの十分原理を満たしており,かつ,そのような十分統計量 だけを用いて推測を行う場合に,「Mayoの十分原理に従う」と言う. Mayoの弱い条件付け原理の定義 :Birnbaumの弱い条件付け原理を満たしており,かつ, ようになっている場合,「Mayoの弱い条件付け原理に従う」と言う. 「もしも『十分原理』および『弱い条件付け原理』に私が従うならば，『強い尤度原理』にも私は従うことになる」ってどういう意味なの？（暫定版） - Tarotanのブログ. 上記の「目隠し混合実験」は私の造語です.前節で述べた「混合実験」は, のどちらの実験を行ったかの情報を,研究者は推測に組み込んでいます.一方,どちらの実験を行ったかを推測に組み込まない実験のことを,ここでは「目隠し混合実験」と呼ぶことにします. 以上のような定義に従うと,50%/50%の確率で と のいずれかを行う実験で,前節のような十分統計量を用いた場合,データが もしくは となると,その十分統計量だけからは,行った実験が なのか なのかが分かりません.そのため,混合実験ではなくなり,目隠し混合実験となります.よって,Mayoの十分原理とMayoの弱い条件付け原理から導かれるのは, となります.さらに,Mayoの弱い条件付け原理に従うのあれば, ようにしなければいけません. 以上のことから,Mayoの十分原理とMayoの弱い条件付け原理に私が従ったとしても,尤度原理に私が従うことにはなりません. Mayoの主張のイメージを下図に描いてみました. まず,上2つの円の十分原理での等価性は,混合実験 ではなくて,目隠し混合実験 で成立しています.そして,Mayoの定義での弱い条件付け原理からは,上下の円のペアでは等価性が成立してはいけないことになります. 非等価性のイメージ 感想 まだMayo(2014)の読み込みが甘いですが,また,Birnbaum(1962)の原論文,Mayo(2014)に対するリプライ論文,Ken McAlinn先生が Twitter で紹介している論文を一切,目を通していませんが,私の解釈が正しいのであれば,Mayo(2014)の十分原理や弱い条件付けの定義は,元のBirbaumによる定義よりも,穏当なものだと私は感じました.

【統計検定１級対策】十分統計量とフィッシャー・ネイマンの分解定理 &Middot; Nkoda'S Study Note Nkoda'S Study Note

東北大学 生命科学研究科 進化ゲノミクス分野 特任助教 (Graduate School of Life Sciences, Tohoku University) 導入 統計モデルの基本: 確率分布、尤度 一般化線形モデル、混合モデル ベイズ推定、階層ベイズモデル 直線あてはめ: 統計モデルの出発点 身長が高いほど体重も重い。いい感じ。 (説明のために作った架空のデータ。今後もほぼそうです) 何でもかんでも直線あてはめではよろしくない 観察データは常に 正の値 なのに予測が負に突入してない? 縦軸は整数 。しかもの ばらつき が横軸に応じて変化? データに合わせた統計モデルを使うとマシ ちょっとずつ線形モデルを発展させていく 線形モデル LM (単純な直線あてはめ) ↓ いろんな確率分布を扱いたい 一般化線形モデル GLM ↓ 個体差などの変量効果を扱いたい 一般化線形混合モデル GLMM ↓ もっと自由なモデリングを! 階層ベイズモデル HBM データ解析のための統計モデリング入門 久保拓弥 2012 より改変 回帰モデルの2段階 Define a family of models: だいたいどんな形か、式をたてる 直線: $y = a_1 + a_2 x$ 対数: $\log(y) = a_1 + a_2 x$ 二次曲線: $y = a_1 + a_2 x^2$ Generate a fitted model: データに合うようにパラメータを調整 $y = 3x + 7$ $y = 9x^2$ たぶん身長が高いほど体重も重い なんとなく $y = a x + b$ でいい線が引けそう じゃあ切片と傾き、どう決める? 最小二乗法 回帰直線からの 残差 平方和(RSS)を最小化する。 ランダムに試してみて、上位のものを採用 グリッドサーチ: パラメータ空間の一定範囲内を均等に試す こうした 最適化 の手法はいろいろあるけど、ここでは扱わない。 これくらいなら一瞬で計算してもらえる par_init = c ( intercept = 0, slope = 0) result = optim ( par_init, fn = rss_weight, data = df_weight) result $ par intercept slope -66. 2. 統計モデルの基本: 確率分布、尤度 — 統計モデリング概論 DSHC 2021. 63000 77.

「もしも『十分原理』および『弱い条件付け原理』に私が従うならば，『強い尤度原理』にも私は従うことになる」ってどういう意味なの？（暫定版） - Tarotanのブログ

今回は部分積分について、解説します。 第1章では、部分積分の計算の仕方と、どのようなときに部分積分を使うのかについて、例を交えながら説明しています。 第2章では、部分積分の計算を圧倒的に早くする「裏ワザ」を3つ紹介しています! 「部分積分は時間がかかってうんざり」という人は必見です! 1. 部分積分とは? 部分積分の公式 まずは部分積分の公式から確認していきます。 ですが、ぶっちゃけたことを言うと、 部分積分の公式なんて覚えなくても、やり方さえ覚えていれば、普通に計算できます。 ちなみに、私は大学で数学を専攻していますが、部分積分の公式なんて高校の頃から一度も覚えたことありまん(笑) なので、ここはさっさと飛ばして次の節「部分積分の計算の仕方」を読んでもらって大丈夫ですよ。 ですが、中には「部分積分の公式を知りたい!」と言う人もいるかもしれないので、その人のために公式を載せておきますね! 部分積分法 \(\displaystyle\int{f'(x)g(x)}dx\)\(\displaystyle =f(x)g(x)-\int{f(x)g'(x)}dx\) ちなみに、証明は「積の微分」の公式から簡単にできるよ!

2. 統計モデルの基本: 確率分布、尤度 — 統計モデリング概論 Dshc 2021

12/26(土):このブログ記事は,理解があやふやのまま書いています.大幅に変更する可能性が高いです.また,数学の訓練も正式に受けていないため,論理や表現がおかしい箇所が沢山あると思います.正確な議論を知りたい場合には,原論文をお読みください. 12/26(土)23:10 修正: Twitter にてuncorrelatedさん(@uncorrelated)が間違いを指摘してくださいました.< 最尤推定 の標準誤差は尤度原理を満たしていない>と記載していましたが,多くの場合,対数尤度のヘッセ行列から求めるので,< 最尤推定 の標準誤差は尤度原理を満たす>が正しいです.Mayo(2014, p. 227)におけるBirnbaum(1968)での引用も,"standard error of an estimate"としか言っておらず, 最尤推定 量の標準誤差とは述べていません.私の誤読でした. 12/27(日)16:55 修正:尤度原理に従う例として, 最尤推定 をした時のWald検定・スコア検定・尤度比検定(および,それらに対応した信頼 区間 )を追加しました.また,尤度原理に従わない有名な例として,<ハウツー 統計学 でよく見られる統計的検定や信頼 区間 >を挙げていましたが,<標本空間をもとに求められる統計的検定や信頼 区間 >に修正しました. 12/27(日)19:15 修正の修正:「Wald検定・スコア検定・尤度比検定(および,それに対応した信頼 区間 )も尤度原理に従います」 に「パラメータに対する」を追加して,「パラメータに対するWald検定・スコア検定・尤度比検定(および,それに対応した信頼 区間 )も尤度原理に従います」に修正. 検討中 12/28 (月) : Twitter にて, Ken McAlinn 先生( @kenmcalinn )に, Bayesian p- value を使わなければ , Bayes 統計ではモデルチェックを行っても尤度原理は保てる(もしくは,保てるようにできる?)というコメントをいただきました. Gelman and Shalize ( 2031 )の哲学論文に対する Kruschke のコメント論文に言及があるそうです.論文未読のため保留としておきます(が,おそらく修正することになると思います). 1月8日(金):<尤度原理に従うべきとの考えを,尤度主義と言う>のように書いていましたが,これは間違えのようです.「尤度 原理 」ではなくて,「尤度 法則 」を重視する人を「尤度主義者」と呼んでいるようです.該当部分を削除しました.

質問日時: 2020/08/11 15:43 回答数: 3 件 数学の逆裏対偶の、「裏」と、「否定」を記せという問題の違いがわかりません。教えて下さい。よろしくお願い致します。 No. 1 ベストアンサー 回答者: masterkoto 回答日時: 2020/08/11 16:02 例題 実数a, bについて 「a+b>0」ならば「a>0かつb>0」という命題について 「a+b>0」を条件p, 「a>0かつb>0」を条件qとすると pの否定がa+b≦0です qの否定はa≦0またはb≦0ですよね このように否定というのは 条件個々の否定のことなのです つぎに a+b≦0ならばa≦0またはb≦0 つまり 「Pの否定」ならば「qの否定」 というように否定の条件を(順番をそのままで)並べたものが 命題の裏です 否定は条件個々を否定するだけ 裏は 個々の条件を否定してさらに並べる この違いです 1 件 この回答へのお礼 なるほど!!!!とてもご丁寧にありがとうございました!!!!理解できました!!! お礼日時:2020/08/13 23:22 命題の中で (P ならば Q) という形をしたものについて、 (Q ならば P) を逆、 (notP ならば notQ) を裏、 (notQ ならば notP) を対偶といいます。 これは、単にそう呼ぶという定義だから、特に理由とかありません。 これを適用して、 (P ならば Q) の逆の裏は、(Q ならば P) の裏で、(notQ ならば notP). すなわち、もとの (P ならば Q) の対偶です。 (P ならば Q) の裏の裏は、(notP ならば notQ) の裏で、(not notP ならば not notQ). すなわち、もとの (P ならば Q) 自身です。 (P ならば Q) の対偶の裏は、(notQ ならば notP) の裏で、(not notQ ならば not notP). すなわち、もとの (P ならば Q) の逆 (Q ならば P) です。 二重否定は、not notP ⇔ P ですからね。 否定については、(P ならば Q) ⇔ (not P または Q) を使うといいでしょう。 (P ならば Q) 逆の否定は、(Q ならば P) すなわち (notQ または P) の否定で、 not(notQ または P) ⇔ (not notQ かつ notP) ⇔ (notP かつ Q) です。 (P ならば Q) 裏の否定は、(notP ならば notQ) すなわち (not notP または notQ) の否定で、 not(not notP または notQ) ⇔ (not not notP かつ not notQ) ⇔ (notP かつ Q) です。 (P ならば Q) 対偶の否定は、(notQ ならば notP) すなわち (not notQ または notP) の否定で、 not(not notQ または notP) ⇔ (not not notQ かつ not notP) ⇔ (P かつ notQ) です。 後半の計算では、ド・モルガンの定理 not(P または Q) = notP かつ notQ を使いました。 No.