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中学2年生です|大学数学の勉強記録してます 目標:統計検定1級最年少合格&中3でケンブリッジ大学数学科合格 僕はBelieberです。今一番好きな曲はUnstableです。

自習室のε近傍
Joined May 2026
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統計検定1級2022年数理(3周目)に挑戦しました! 前回は6割弱だったので今回は1時間半で解きました 結果9.5割くらい? モーメント法で標本平均,分散の定義書き間違えたり、グラフ概形で1/x^2じゃなくて√xを書いてたりミスがあったので気をつけます!
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λの大文字がΛなの知らなかった…
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意外と大問をどれ選ぶかは、解ける・解けないに関わらず重要な気がしている。
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統計検定1級、2年連続で受けて、去年ギリギリ合格だったから合格基準がなんとなくわかる。推測ではこんな感じ↓ ・○点以上で合格という絶対的な基準はない ・大問ごとに点数配分は違う ・初歩的な問題の配点は意外と高い
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統計検定1級2023年数理(3周目)を1時間で挑戦しました! 結果8割くらいかな? 最後時間切れで問3(4)(5)を逃してしまいました… 計算もっとスムーズにできるように集中します!
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Xアプデでボタンの位置がちょっと変わった!
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髭男が鉄壁ユーザーだと思う理由
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統計検定1級 2024年数理(3周目)に1時間で挑戦しました! 結果約9割でした 問1(5)を再び落としてしまったのが課題ですが、2周目より論理の飛躍をなくすことを意識してできたので成長を感じました!
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統計を勉強したかったら、まずは西山他の軽量経済学をお勧めします!
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統計検定1級本番まであと2日! 昨日解いた2025年理工学が4〜5割しか取れなかったのでそこの復習から始めます 問1で管理図が再び出ていたのでそこを完璧にしようと思います🔥
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統計検定1級の推定値,モデル評価,漸近理論関連のまとめノートです! これもほぼ網羅してると思うのでよかったら使ってください! #MLE #EAP #MAP #十分統計量 #ラオブラックウェル定理 #完備性 #レーマンシェフェの定理 #漸近相対効率 #MME #AIC #漸近理論 #LOOCV #KLD #統計検定1級
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統計検定1級の推定値,モデル評価,漸近理論関連のまとめノートです! これもほぼ網羅してると思うのでよかったら使ってください! #MLE #EAP #MAP #十分統計量 #ラオブラックウェル定理 #完備性 #レーマンシェフェの定理 #漸近相対効率 #MME #AIC #漸近理論 #LOOCV #KLD #統計検定1級
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原始関数が初等関数で表せない積分(定積分)についてもモンテカルロ法が使えそうと思ったので作ってみました! ガウス積分の積分区間が0~1の場合 今回出した推定値が0.7456で,ネットで調べた値は0.7468…なので大体合ってる! 紙で書いて計算できない問題はこういうので近似できるのすごい便利ですね😎
モンテカルロ法をDesmosで視覚化してみました x,y座標を一様乱数で指定して、[-1,1]*[-1,1]内にn個ランダム配置し,リスト機能とlength関数を使って円内にある点の数を数えることでπを推定します Desmosの使用上1万点までが限界なので3.14までしか近似できませんでしたが,なんかすごいと思いました🧐
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モンテカルロ法を3次元でも使ってみました! 1枚目が球を使ってπを近似したやつで、2枚目がexp{-(x^2+y^2)}を区間[-1,1]*[-1,1]で重積分して求める値を近似したやつです なんかすごくて楽しい✨ ※集合体恐怖症の方は気をつけてください
1次元の積分であれば台形公式やシンプソン法といった別の数値積分も使われますが、次元が増えるとモンテカルロ法が圧倒的な強さを発揮します。 今回作られた仕組みは、より複雑な問題にもそのまま応用できる強力な武器になりますね😎😎
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Scientists at @EarlyCancerCam @CRUKCamCentre have used 'fossil records' in blood samples to show how acute myeloid leukaemia develops over the decades before diagnosis. The discovery raises the possibility of finding and preventing the disease before it develops. Read more about this new study 👉 bit.ly/3UQ2giU
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うーーーーん 学校休んじゃってたせいで一回線形微分方程式とテイラー展開の授業を逃してしまったんだけど今日勉強したら案外悪くない気がする!微分方程式は解けると快感えぐいね~~
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モンテカルロ法を3次元でも使ってみました! 1枚目が球を使ってπを近似したやつで、2枚目がexp{-(x^2+y^2)}を区間[-1,1]*[-1,1]で重積分して求める値を近似したやつです なんかすごくて楽しい✨ ※集合体恐怖症の方は気をつけてください
1次元の積分であれば台形公式やシンプソン法といった別の数値積分も使われますが、次元が増えるとモンテカルロ法が圧倒的な強さを発揮します。 今回作られた仕組みは、より複雑な問題にもそのまま応用できる強力な武器になりますね😎😎
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