01/10/2025 / 最終更新日時 : 10/28/2025 Blue データ分析 サンプルサイズ設計のガイド：基礎理論と実践をわかりやすく 統計的な調査やABテストに不可欠な「サンプルサイズ設計」について、基礎理論から実践的な計算方法（平均値、比率の推定、仮説検定）までを解説。検出力や効果量も考慮し、CM効果測定の具体例も紹介します。
01/08/2025 / 最終更新日時 : 10/28/2025 Blue 機械学習 グラフニューラルネットワークの基礎と応用事例 グラフニューラルネットワーク(GNN)の基礎理論から、GCN, GraphSAGE, GATなど主要モデルの仕組みまでをわかりやすく解説。創薬・分子特性予測への応用事例や、PyTorch Geometricを使った実装コードも紹介します。
01/07/2025 / 最終更新日時 : 11/07/2025 Blue 確率分布 パレートの法則についてわかりやすく解説 パレートの法則（80:20の法則）とは？「成果の8割は2割の原因が生む」経験則を、数学的背景からビジネス応用、パレート図での可視化までわかりやすく解説します。
01/04/2025 / 最終更新日時 : 10/29/2025 Blue 確率分布 負の二項分布をわかりやすく解説 負の二項分布をわかりやすく解説。定義、期待値、分散、幾何分布との関係を説明。ポアソン分布で扱えない「過分散」のモデル化や、生物学分野での応用例、Pythonでの推定方法も紹介。
01/01/2025 / 最終更新日時 : 11/19/2025 Blue ベイズ統計学 ベイズ因子とは？──定義と直感的解釈 ベイズ因子（Bayes Factor）の定義、p値との決定的な違い、そしてJeffreysの基準を用いた直感的解釈を解説。2つの仮説の相対的な支持度を定量化する計算ロジックと、MCMCによる周辺尤度の推定方法についても詳細に解説。
