週末はゆっくりされてください。毎日動画作成、ありがとうございます。

👏👏　　　🎉　いつも配信ありがとうございます。　　週末はご家族と楽しいお時間お過ごしお願い致します🙇　　私の知り合いの先生にこちらの動画の共有させて頂いても宜しいでしょうか？　FXのディラーが夢だった相場師の先生です。　73歳のRU-vidrで　毎日、板読みライブ配信されてます。　小林様のドル円の動向分析は素晴らしいと思います。

投資初心者です。すごい！明快でした。 日経の投資信託を持っていますが、為替変動は私にはよくわからないので、とりあえずダウが上がればよっしゃぁぁぁ！と思っておけばいいということですね！？😂😂😂

為替だけでなくダウも日経平均に関係あるということですが、そもそも政策金利、ダウやナスダック等が為替に影響する。米国の各種統計発表を受けて為替が変動し日経がくらうという図式なのだから為替だけで日経平均に影響すると言ってもよい。

保存版作成下さりありがとうございました🙇‍♀️🙇‍♀️ 一般的な日経解説動画では、最近はナスダックと関係性が強いとの見解が多数ですが、今回もとても勉強になりました。ありがとうございました。

いつもお忙しい中、動画配信下さり感謝致します🙇‍♂️ 日経指数が上げ下げの中、こちらの動画で平常心で居られる事に有り難く存じます。

こういう動画大事です。個人は大口に叩かれまくりなのが相場。儲かるぞーと煽られてタンマリやられる。証券会社やアナリストは最もらしい顔で面白可笑しく、個人を地獄に誘い込む手先。上手くいっている奴はほんの一握りだが、自分だけは上手くいくと入ってくる。本当のことに気付いたときは手遅れだよ。

今、9月7日の4時20分ですが、NYダウ平均がー324ドル下げ、NASDAQもー382ポイントの下げ、為替は142と更に１円程度円高、原油も68ドル・・・・確かに周囲の環境は悪い・・・・これに対して日経平均先物はー1066円の下げ・・・・・なかなか厳しいし、日経平均の下げは、NYダウや為替、原油の変化に対して、オーバーアクションなのですが・・・・やはり安く買い戻したい強い力が働いて、日経平均株価は必要以上にやすくしむけられているのかもですね。その力が強くて（8月の前半の暴落・反発相場で売りをした側も必死なのだと思います、自分が苦しいと思ったときは相手も苦しいはず。）、個人投資家は耐えられなくなってきているのかな。自分は、ここは我慢の時期と考えています。　あくまでも個人の意見です、株式投資は自己判断でお願いします。

おもしろいすごく楽しいです(*⌒▽⌒*)

大変な作業、ご苦労様です。そしてありがとうございます。私は文系の人間なので、統計学の基礎から学習したいと思います。

お忙しい中、日経平均株価の予測モデルの動画作成、ありがとうございます。データ分析も勉強させて頂きたいと思います。

大変参考になります！今後も動画お願いいたします。😊

とても分かり易く丁寧にプロセスを追った説明ありがとうございます！交互作用項の入ったモデルは今回は尤度比検定で選択されませんでしたが、もし選択されてしまった場合、例えばモデル⑥など、信号機と路面標示の項がないのに、信号機×路面標示の交互作用項だけがあることになり、違和感を覚えます。各々の独立項がなくて交互作用項だけがある場合の解釈が、難しそうです。（たいてい各々の独立項2つと交互作用項すべてがあるモデルを見かけるので。）

予測も難しいんですね。相関性は日経平均とNASDAQのほうが高いですが、ダウと比較するほうがよいのですか？

当たりませんねぇ・・

「指数型分布族は目的関数の確率分布を表す」というご説明でしたが、目的関数の期待値の確率分布ではないのですか？

とても勉強になります。 できましたら、バッグミュージックの音量を少し低くしてくださいますとお声が聞きやすくなります。

ポアソン分布がnp≧5の場合、正規分布に近似して差し支えないというのが妙に感じる。定義の問題かもしれないが二項分布でnp≧5の場合は正規分布に近似できるという論法のほうがすっきりする。

具体例を用いたモデリングの説明、エクセルの回帰分析、エクセルのシルバーの使い方まで、とても分かり易かったです！ありがとうございます✨

ありがとうございます！ 引き続きパラメータ設計について、勉強させていただきます！

QC検定1級のパラメータ設計の学習で良い動画がないだろうかと調べていたら本動画を見つけました！ 図やグラフを用いて、とても分かり易く説明くださりありがとうございます✨ とても理解できました！

今回の残差との相関係数で説明変数を行う手法の名称は？何かあるのでしょうか？あれば教えてほしいです。

この残差との相関係数で新たな２番目の説明変数を選択するのは、なるほどですね。このような解析は他の重回帰分析の説明では逐次変数選択法（増減法など）がありますが、今回は私にとっては初めての方法ですが、理屈にあっていると思います。非常に参考になりますね

変数の選択方法ですが総当たりの組合せを計算するのではなく 重回帰分析の増加法のような効率的なアプローチ法はないのでしょうか？ 変数が３つまでなら計算は出来ると思いますが、変数が増えて、交互作用まで考慮すると 膨大な計算量になるので、もしご存じでしたが、追加でご教授しただきたいです 宜しくお願い致します。

その他のRU-vidも非常に参考になります 統計処理するものにとってこれほど詳しい解説があってありがたいです それもエクセルでの説明なので理解しやすいです 原理・式の解説などこれほど詳しいものは他に見たことがないです 統計学の初学者は絶対に見るべきです 私の検索が悪いのか、見つけるのがちょっと大変です ポアソン回帰分析、回帰分析、一般化線形モデルは拝見させていただきました これからロジスティック回帰分析を拝見しているところです どこかにすべての一覧表のようなものがあればありがたいです 更に質問コーナーがあれば最高です（返信の保証なしで） 今後も期待しています

P値の解釈は非常に重要と言うより注意が必要ですね。解説にあるようにパソコンで自動で計算されるので更に鵜呑みにしてしまいそうです。

少し長かったですが、ポアソン回帰を説明する動画の中で1番わかりやすかったです。回帰式へ拡張もご説明ありがとうございました。助かりました！

皆さま（動画内の発言の修正） 　いつもご視聴ありがとうございます。 　解説動画の14:23～14:45の時間帯に、４因子で３水準の組合せ実験をした場合の実験回数を口頭にて説明していますが、この時に動画中では３×３×４＝３６回と発言していますが、これは勘違いです、先ほどアップされた動画を見て気が付きました。申し訳ないです。正しくは、３＾４＝３×３×３×３＝８１回です。

こんにちは。 ソルバーの GRG 非線形について調べていたところ、これと言った情報が見つからない中、こちらの動画にたどり着きました。 大変分かり易く、知りたかったことがかなりはっきりしました。ありがとうございます！！ なお数値微分→勾配ベクトルという話の流れの中で、勾配ベクトルの説明の最初のページでは偏微分式を解析的に求めて（数値微分することなく）微分値を計算されていますが、そもそも数値微分は偏微分の式が解析的に書けないときにやむなく行うものなので、説明の順番が逆のように感じました。ソルバーでは常に数値微分をしているのかもしれませんが、目的関数が分かっている場合に自分でプログラミングする場合は、まず偏微分の式を立ててみて、ダメなら数値微分をします。解析的に解ければ、中央差分の方がいいかどうかとか、考える必要がありません。 誤解・混乱される方がおられるかなと思い、コメントさせていただいた次第です。失礼をお許しください。 でも、「その３」から見ましたが、本当に分かり易かったです。

最近、こちらのチャンネルを見つけました。 本当に勉強になります。ありがとうございます。 さしあたって再生リスト「回帰分析偏」の１つ目から始めて、この動画まで進みました。 これまで、「重回帰の偏回帰係数導出は複雑らしいから、線形代数の手法でガチャンと求めちゃえば良いだろう」で済ませていました。 しかし、それだけでは重回帰の独特な部分（説明変数間の影響を考慮）を理解していなかったことをこの動画で知りましたし、 この動画のおかげで、その内容を納得感を持って学ぶことができました。本当にありがとうございます。 引き続き、勉強させていただきます。

hisanao suzuki さん 質問コメントありがとうございます。　おっしゃる通り、ａ１＝0.30、ｂ＝-6.20ならば、ａ1ｘ＋ｂ＝2.900になるはずですね。おかしいと思って、当方の手元のExcelを確認しました。すると、表１.中の5行目の11本はセル内では10.5792の値が入っており、２桁表示の為、11本となっていました、同様に表１.の13行目も31本と表示されていrますが、セル内は30.8002の値が入っていました。他の行は整数値が入っていたので問題ありません。きっと、問題を作る時にグラフのプロットの位置を考えて、この２か所を整数でなく、小数点以下の値を入力していたため、5行目の場合は-3.026になっていたようです。当方の配慮不足と言うか、ミスですね、ごめんなさい。　尚、グラフ表示や実際の回帰式の計算は、セル内の数値をベースに算出してあり、計算式も問題なかったので大丈夫です。大変申し訳ないですが、表１の５行目11本⇒10.5792本、13行目31本⇒30.8002本に読み替えて理解していただけたら幸いです。　皆さん、解り難いのと、誤解されるような表現ですみません。喫煙本数に小数点なんかつかないよってお叱りを受けそうですが、ご勘弁を。

41:00でのa1=0.30、b=-6.20に対するa1x+bの値が-3.026(No5、喫煙本数11)となっていますが、-2.900ではないでしょうか。 この行の値が異なるのは理由があるのでしょうか。

式の記載で、解り難い所があるので注釈を入れます。 解説動画の時間で言うと　16：45～19：47　に表示されている（４）式とその上の式に関して、 不合格の確率1－P（ｘi）に1--ｙi 乗と記載して、ｙi＝１の時は、不合格の確率１－P（ｘi）が ０乗になりここが＝１になるので、合格の確率Pが生き残るとの説明をしています。ここで１-ｙi乗 となるのは、（１ーP（ｘi））の全体となりますが、今回の動画では、外側の括弧を省略しており 誤解を招いたかもしれません。すみません。この（４）式から対数尤度関数を展開した（５）式では ちゃんと括弧が付いているのでもんだ有りませんが、（４）は適切な記述ではなかったですね。 最終的に、Excelでソルバーを使って最大対数尤度を求めるときは、（５）式をベースにしているので 実際の計算では問題はありません。

勝犬さん 　切片の標準誤差の計算方法について動画アップの準備が出来つつあり、今のところ他の動画アップ の予定の関係もあり、１０月２７日ごろに　” 回帰分析Ⅲ（その４）” として解説動画を挙げる予定 です。しばらくお待ちください。尚、重回帰分析までは未だ手が回っていないので、今回は単回帰分析 の場合として解説を考えています。

偏回帰係数の標準誤差については調べても中々出てこないのでブラックボックスが嫌いな自分としてはとても助かりました。 切片の標準誤差の計算方法もまとめていただけると嬉しいです。 切片の実測値はどのように考え、計算すれば良いのでしょうか。

長い講義でしたが大変わかりやすかったです

皆さん、こんにちは。　動画をアップしている小林です。 今回は、動画の中の図１１とその説明に間違いがあることに気が付きましたので、 このコメント欄に訂正内容を記します。（見直して気が付きました、作成時点では 話すことがやっとで、冷静になれば気が付いたのに・・・） 動画のスタートから　52：45～54：00　の時間帯の図１１とその説明にミスが あります。当方、ぼーっとして間違いに気が付かなくてすみません。 ミスの内容は、前ページで指数関数の式を確率密度関数の式と説明しておきながら 図１１の縦軸を確率密度ｆ(ｘ)ではなく、確率そのものと記しており、当方のこの 時間帯の説明も、縦軸を確率（本当は確率密度）として話をしてしまっています。 実際の時間計算は、累積分布関数の式と図１２から求めますので、実害は無いかも しれませんが、そもそも累積分布関数にて確率密度関数を積分して確率を求めると 解説している訳ですから、その元になる図１１．の縦軸が確率になっているのは おかしいことで、説明図を作図している時に間違いに気が付くべきでした。 　訂正部分を整理すると 　　　・図１１．の縦軸の表記は、”確率”　は間違いで、”確率密度”　が正しい。 　　　・図１１．画面右側の解説文も、”確率”として記していますので、４ヶ月 　　　　後に故障する確率が９０％との記述も間違いで、あくまでも確率密度の 　　　　４ヶ月後の値が0.9と言うだけで、実際の確率は時間で積分した累積分布 　　　　関数及び図１２．から求めることになります。 本来は、動画を再度アップし直すべきですが、現在サラリーマンの仕事をしながら 毎週新しい教育動画を作成することで手一杯で、先ずはコメント欄への記載にとど めます。　教育動画が一段落した時点で訂正動画を再アップします。 ・・・・・とはいっても、本動画は割と不人気動画なので再アップ要望は無いかもね。