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Showing Revision 3 created 08/23/2014 by Udacity.

  1. 今日のレッスンは楽しいです
  2. どういうわけかここ数日間のFacebookで
    セバスチャンの体重という議論が起こりました
  3. そこで私は体重を明かすのではなく
    統計の問題にしてみました
  4. まず最初に今まで学んできたことを
    プログラミングでまとめてみましょう
  5. このクラスではプログラミングは任意で
  6. このレッスンも任意ですがぜひやってみてください
  7. それほど難しくはありませんし終えた頃には
    私の秘密も少し分かるかもしれません
  8. 以前このクラスでコメントしたことを発端に
  9. 101のディスカッショングループで
    私の体重について議論がありました
  10. そこでこのようなフォームを投稿しました
  11. 私の体重の推測値をキログラムで入力してもらい
    さらに1年前の私の体重の推測値を質問しました
  12. すると数時間の間に多くの推測値が集まりました
  13. 中にはこのようなデータもありました
    冥王星の重さとほぼ同じですね
  14. マイナスの推測値もありました
  15. これらはどれも冥王星のマイナスの重さです
  16. それ以外は妥当な数値が集まりました
  17. これを見ると私の体重を80キロ、65キロ、
    250キロだと推測している人もいますね
  18. そこで私はこれらの推測値を基に
    weightと名付けた長いリストを作りました
  19. 全部で100件弱ありますが
    これらを基に統計を取るとします
  20. まず最初に平均の推測値を入力すると
    マイナスの値が出ました
  21. -2.10✕10²⁰となっていますが
    これは統計ではよくあることです
  22. 数値を見ると多くは妥当な推測値ですが
  23. これらの10²²や
    -10²²といった極端な値が影響して
  24. 実際の統計量を台無しにしています
  25. このような場合の処理法は学びましたね
    統計量に関してはすべて知っているはずです
  26. それではこれからcalculate_weightという
    プログラムを作成してみましょう
  27. 3つの要素で構成されますが
    3つとも自分でできると思います
  28. まずは外れ値を取り除くため
    第1四分位数と第3四分位数の間の数値のみ抽出です
  29. データを明確に定義するのです
  30. 第1と第3の四分位数を決め
    テストケースでの一連のデータを明確にします
  31. 今後使用するすべてのテストケースでも
  32. 第1四分位数と第3四分位数が
    明確なデータということになります
  33. 次に最尤推定量を使って
    正規分布にフィッティングさせます
  34. そしてそこから
    偏差値zに対応するx値を計算します
  35. そのために体重の統計量、体重データだけでなく
    体重の増加分も提示します
  36. ここではz=-2を代入しますがこれは
    平均推測値を標準偏差2だけ下回るということです
  37. すると今朝計った私の体重が分かりますが
    これは驚くほど正確です
  38. 結果的に皆さんの推測値は
    私の体重よりも多めでした
  39. 2つの標準偏差で
    これを報告できることをうれしく思います
  40. これらの公式は既出のものですし
  41. ここに入力するコードの書き方も
    すべてこれまでに学んだものです
  42. 当然最初のステップが最も難しいですが
  43. これを完成させてコマンドを実行したら
    正解が出るはずです