05/31/2022 / 最終更新日時 : 11/26/2024 bluest Python ブートストラップ法についてわかりやすく解説|R ブートストラップ法(bootstrap method) ブートストラップ法とは、限られた標本データから母集団の特性を推定するための統計的リサンプリング手法です。 特徴は、データの復元抽出による多数のサンプルセットの生成に […]
05/30/2022 / 最終更新日時 : 11/17/2024 bluest 統計学基礎 【統計検定2級】第一種の過誤と第二種の過誤について 今回は、統計検定2級で頻出の「第一種の過誤(type I error)と第二種の過誤(type II error)」について解説します。 仮説検定では、比較するモデル同士を帰無仮説と対立仮説に分けます。パラメーター数が少 […]
05/30/2022 / 最終更新日時 : 09/08/2024 bluest Python 【統計検定】ポアソン過程をわかりやすく解説|待ち行列理論 こんにちは、青の統計学です。 今回は統計検定準一級から登場する確立過程の一つ「ポアソン過程」について解説いたします。 このコンテンツに全て詰まっているのでブックマーク推奨です！ 関わりの深い生存時間解析は、こちらで学習で […]
05/29/2022 / 最終更新日時 : 06/14/2022 Cas9 医薬生物学 【論文解説】リンパ節ごとのTCRレパトア解析(2) この記事では、以下の論文を紹介しています。 Stephanie K. Lathrop, Nicole A. Santacruz, Dominic Pham, Jingqin Luo, Chyi-Song Hsieh;An […]
05/28/2022 / 最終更新日時 : 06/14/2022 Cas9 医薬生物学 【論文解説】リンパ節ごとのTCRレパトア解析(1) これってどんな論文？ Antigen-specific peripheral shaping of the natural regulatory T cell population . 今回ご紹介するのは、制 […]
05/27/2022 / 最終更新日時 : 11/16/2024 bluest Python 【汎用性抜群】尤度比検定をわかりやすく解説します 尤度比検定(likelihood ratio test) 尤度比検定とは、汎用性の高い統計モデルの検定です。 専門的な用語抜きに説明すると、尤度比検定とは二つのモデルのうち、観測データをよりよく説明するのはどちらだろうか […]
05/24/2022 / 最終更新日時 : 09/16/2024 bluest Python 【GLM】一般化線形モデルをわかりやすく解説|ポアソン回帰 一般化線形モデル(generalized liner model) 今回はGLMと呼ばれる「一般化線形モデル(generalized liner model)」を解説します。 よく似た名前として、分散分析や共分散分析など […]
05/23/2022 / 最終更新日時 : 01/09/2025 bluest Python 分散分析と共分散分析：基礎からPython実装までわかりやすく解説 こんにちは、青の統計学です。 「分散分析（ANOVA）」と、そこからさらに一歩進んだ「共分散分析（ANCOVA）」について解説します。ビジネスシーンや研究、データ分析の現場でも活用範囲が広い手法であり、知っておくと有用で […]
05/20/2022 / 最終更新日時 : 05/05/2024 bluest 統計学基礎 【統計検定2級】分散分析の信頼区間について|python 統計検定2級の中でも手強い分野の一つ、「分散分析」を扱います。 中でも、分散分析の信頼区間は盲点になることが多いです。例題を通して学んでいきましょう。 分散分析について基礎から学びたい方は、以下のコンテンツをご覧ください […]
05/19/2022 / 最終更新日時 : 09/14/2024 bluest 大学数学 トービットモデルとは？わかりやすく解説【潜在変数】｜計量経済学 トービットモデル トービットモデルは、経済学や計量経済学で広く使用される回帰モデルの一種です。 このモデルは、従属変数が一定の値（通常は0）で切断されている状況を扱うためにつくられました。 モデルの基本構造と切断 トービ […]
05/17/2022 / 最終更新日時 : 01/29/2025 bluest マーケティング 【t検定】t統計量(t値)の求め方 t統計量（t value）について t統計量とは、t検定で使う検定統計量のことです。 t統計量は、回帰分析や仮説検定において重要な役割を果たす検定統計量です。特に、回帰係数の統計的有意性を評価する際に用いられます。 統計 […]
05/13/2022 / 最終更新日時 : 01/10/2025 bluest Python 【統計】標準誤差を例題を通してわかりやすく解説｜python 統計検定などで、信頼区間を求めることは多くあります。 そこで必要なのが標準誤差という概念です。 分布によって誤差の作り方が異なったりするため厄介です。 丁寧に学んでいきましょう。 標準誤差(standard error) […]
05/11/2022 / 最終更新日時 : 09/16/2024 bluest 大学数学 ベルマン方程式をわかりやすく解説|強化学習や動的計画法 こんにちは、青の統計学です。 今回は、ベルマン方程式についてわかりやすく解説します。 管理人は経済学部出身だったので動的計画法の文脈で学びました。 情報数理であれば、強化学習のアルゴリズムで学びますね。 こちらでも簡単に […]
05/10/2022 / 最終更新日時 : 09/22/2024 bluest Python 【高校数学でわかる】分散と標準偏差をわかりやすく解説|散らばりの指標 分散(variance)と標準偏差(standard deviation) こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計の基本である分散と標準偏差について解説していきます。 高校数学でも扱われる内容なので、高度な数学は必要 […]
05/06/2022 / 最終更新日時 : 09/19/2024 bluest Python 【統計検定準一級】回帰診断法とは？｜残差プロットとleverageをわかりやすく解説 回帰診断法 回帰診断法は、回帰分析において誤差項の仮定が成立しているかどうかを評価する手法です。 仮定について詳しく深掘りたい方は、こちらを先に見た方がいいかもしれないです …で、これらの仮定を確認するために […]
05/04/2022 / 最終更新日時 : 09/15/2024 bluest 大学数学 層化抽出法の比例配分とネイマン配分をわかりやすく解説【統計検定準一級】 層化抽出法 層化抽出法は、母集団を互いに排反な部分集合（層）に分割し、各層から独立に標本を抽出する方法です。 統計検定二級では、調査手法の一つとして他の方法と比較できているかを問われていましたが、準一級では具体例を通して […]
05/04/2022 / 最終更新日時 : 11/16/2024 bluest 確率過程 【例題つき】固定効果推定と固定効果モデルについてわかりやすく解説|ランダム効果 固定効果(fixed effect)とは まず、固定効果推定を行うのは「対象を複数時点で観察する」場合です。社会科学の分野では、パネルデータ分析とよく言われていますね。 まず固定効果推定を使うための、モチベーションから確 […]
05/03/2022 / 最終更新日時 : 11/30/2024 bluest Python 【時系列】ARモデルをわかりやすく解説|Yule-Walker法や最尤法も こんにちは、青の統計学です。 今回解説するのは、時系列モデルの基礎であるARモデルです。 まずは数式を見てみましょう。 ARモデル(autoregression model) $$y_{n} = \sum_{j=1}^{ […]
05/01/2022 / 最終更新日時 : 09/09/2024 bluest Python 【python】行列式や逆行列は機械学習でどう使われるのか|線形代数の活用方法 大学数学で習う線形代数は、統計学や機械学習ではどのように活用されているのでしょうか？ なんとなく説明変数をたくさん書かなくても行ベクトル一つ書いておけば良いから楽、程度に考えているかもしれませんが、実はもっと役に立ってお […]
05/01/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest 大学数学 不偏性と不偏分散についてわかりやすく解説 不偏性(unbiasedness) 不偏分散とは、分散の中でも不偏性を持つ分散のことです。 まずは、不偏性から理解していきましょう。 「不偏性がある」とは、標本平均の期待値が母平均に一致することを指します。 数式で書くと […]
