03/16/2025 / 最終更新日時 : 03/16/2025 bluest Python DBSCANとは？密度ベースのクラスタリングを解説 DBSCANとは？ DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）は、密度ベースのクラスタリングアルゴリズムであり、データ点の密度に […]
02/25/2025 / 最終更新日時 : 03/15/2025 bluest 大学数学 確率密度関数とは？確率質量関数との違いも解説 1. 確率密度関数とは？ 確率密度関数（PDF）は、ある範囲内で確率変数がどのように分布するかを表す関数です。 確率密度関数の値自体は「確率」を直接示すものではなく、ある区間内に確率変数が収まる確率は、確率密度関数をその […]
02/03/2025 / 最終更新日時 : 02/03/2025 bluest マーケティング 効果量とは？サンプルサイズ設計を実務で使うには 「統計的に有意な差が出ました！」 日々の分析で、p値が0.05を下回った結果に一喜一憂しがちです。その「有意差」、本当に意味のある差と言えるのでしょうか？ ここに効果量という概念が使えます。 1. 効果量とは何か？ – […]
01/10/2025 / 最終更新日時 : 01/11/2025 bluest マーケティング 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 1. はじめに サンプルサイズ設計は、研究・調査・実験計画（例えばCMの効果を測りたいマーケティング検証、アプリのUX改善のためのABテストなど）において重要なプロセスです。 そもそも、サンプルサイズを設定しようという背 […]
01/08/2025 / 最終更新日時 : 01/08/2025 bluest Python グラフニューラルネットワークの基礎と応用事例 1. はじめに 我々の周囲に存在するデータは、必ずしも「画像 (2次元格子)」や「テキスト (系列構造)」のように整然としているわけではありません。ソーシャルネットワークや分子構造、交通ネットワークなど、多くの情報は「ノ […]
01/07/2025 / 最終更新日時 : 02/12/2025 bluest Python パレートの法則についてわかりやすく解説 1. パレートの法則とは？ パレートの法則（Pareto Principle）は「全体の成果の80%が、全体を構成する要素の20%によってもたらされる」という経験則です。現代では、ビジネス領域の「選択と集中」やマーケティ […]
01/04/2025 / 最終更新日時 : 01/28/2025 bluest Python 負の二項分布をわかりやすく解説 はじめに！ 負の二項分布は、ポアソン分布や二項分布よりも過分散を扱いやすい柔軟なモデルとして知られています。 実験・観測データにしばしば見られる「期待値以上の分散」をうまく捉えることができ、免疫学や微生物学などの生物学的 […]
01/01/2025 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest Python ベイズ因子とは？──定義と直感的解釈 ベイズ因子 (Bayes Factor) は、2つの仮説 ${H_1, H_2}$ の相対的な支持度を評価するための指標です。 とくに「帰無仮説 (null hypothesis) vs. 対立仮説 (alternat […]
12/26/2024 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest Python 【完全版】MMMを課題設定から考える｜Google Meridian Media Mix Model｜MMM MMM は、過去の広告支出や売上データを用いて、各マーケティング施策が売上（KPI）にどの程度貢献したかを定量的に分析する手法です。これにより、予算配分の最適化や将来のマーケティン […]
12/10/2024 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest ベイズ 階層ベイズをわかりやすく解説｜Google Meridianを例に 階層ベイズモデルとは？ 階層ベイズモデルは、データの複雑な構造を扱うための統計手法です。特に、異なるレベルでデータが相互に関連している場合、その特性を効果的に捉えることができます。このモデルは、データのばらつきや不確実性 […]
12/07/2024 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest マーケティング パス解析をわかりやすく解説：因果推論からMMMまで パス解析とは？ パス解析は、複数の変数間の因果関係を明らかにするための統計的手法です。 特に、構造方程式モデリング（SEM）の一種であり、観測変数のみを用いて因果関係を推定することができます。 これにより、単なる相関分析 […]
11/30/2024 / 最終更新日時 : 12/01/2024 bluest Python SARIMAモデルについてわかりやすく解説｜定常時系列解析 SARIMAモデル SARIMA（Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average）モデルは、時系列データの予測に用いられるモデルです。時系列データに存在する、トレンド、 […]
11/02/2024 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest 大学数学 統計検定3級｜合格率や出題範囲、勉強法を徹底解説【2025年最新版】 統計検定3級とは？ 統計検定3級は、統計学の基礎知識を評価するために設けられた重要な資格試験で、データを適切に扱う能力や、統計学の基本的な概念を理解していることを証明することを目的としています。 1級からさまざまなレベル […]
08/31/2024 / 最終更新日時 : 05/03/2025 bluest 大学数学 統計検定2級の難易度と範囲を徹底解説【2025年最新版】 統計検定2級とは？ 統計検定2級は、統計の基礎を理解し、実務に活かすためのスキルを認定する試験です。 近年データサイエンスや生成AI等の盛り上がりもあり、G検定と並んで注目度が上がってきましたね。 ただ、簡単に取得できる […]
08/11/2024 / 最終更新日時 : 12/01/2024 bluest ベイズ HPD区間をわかりやすく解説｜信頼区間との違いは？ HPD(Highest Posterior Density Interval)区間とは HPD区間は、指定された確率（例えば95%）を含む最小の区間を求めます。 事後分布から得られる区間であり、その区間に含まれる事後確率 […]
08/04/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2024 bluest 因果推論 【統計検定】偏相関係数の概念と計算方法 – 多変量解析の基礎 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、偏相関係数 について解説します。 相関係数よりも、より変数間の因果関係に踏み込んだ議論ができます。 相関係数については、こちらのコンテンツをご覧ください。 偏相関係数 偏相関係数は、 […]
08/03/2024 / 最終更新日時 : 01/10/2025 bluest 大学数学 【統計検定でも頻出】母比率の差の検定と具体例 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、母比率の差の検定 について解説します。 母平均や母分散の検定については、こちらの記事をご覧ください。 青の統計学では、noteで統計検定やG検定に関するチートシートを掲載しております […]
07/27/2024 / 最終更新日時 : 01/28/2025 bluest 医薬生物学 【生存時間解析】ワイブル分布をわかりやすく｜確率分布とパラメータ推定方法 ワイブル分布は、製品の故障時間や材料の寿命、医療分野の生存時間解析などで広く使われている連続確率分布です。機械部品の寿命データや、生体における生存時間データを扱う際に非常に有用で、信頼性工学や生存分析の分野で欠かせない存 […]
07/27/2024 / 最終更新日時 : 01/04/2025 bluest 大学数学 生存時間解析をわかりやすく解説- ポアソン過程との関係と最尤推定 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、生存時間解析について解説します。 数学的背景も踏まえて、理解が深まる構成にしているのでぜひ最後までご覧ください。 青の統計学では、noteで統計検定やG検定に関するチートシートを掲載 […]
07/26/2024 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest 因果推論 【内生性の解決】操作変数法と2段階OLSをわかりやすく解説 操作変数法と二段階OLS 操作変数法と二段階OLSは、内生性の問題を扱う手法として広く利用されています。 内生性とは、説明変数と誤差項の間に相関が存在するという問題で、この場合、OLSによる推定量は一致性を満たしません。 […]
07/25/2024 / 最終更新日時 : 11/04/2024 bluest 大学数学 変動係数とは？｜確率変数の相対的な散らばりを表す指標の解説 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、変動係数 について解説します。数学的背景も踏まえて、理解が深まる構成にしているのでぜひ最後までご覧ください。 青の統計学では、noteで統計検定やG検定に関するチートシートを掲載して […]
07/24/2024 / 最終更新日時 : 09/22/2024 bluest 大学数学 母分散の区間推定と検定 – 標本からの母集団の分散推定手法 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、母分散の区間推定と検定 について解説します。 数学的背景も踏まえて、理解が深まる構成にしているのでぜひ最後までご覧ください。 母平均については、こちらをどうぞ 青の統計学では、not […]
07/21/2024 / 最終更新日時 : 08/03/2024 bluest 大学数学 母平均の区間推定と検定 – 正規分布と標準誤差の概念 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、母平均の区間推定と検定 について解説します 統計検定2級で頻出の分野ですので、分散が未知、既知の場合も含めてぜひ押さえて欲しいです。 母比率の検定についてはこちらをどうぞ 青の統計学 […]
07/20/2024 / 最終更新日時 : 09/22/2024 bluest 大学数学 共分散と相関係数をわかりやすく解説 – 2変数間の関係性を測る指標 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、相関係数と共分散 について解説します。 高校でも習うと思いますが、しっかりと定義を理解できているでしょうか？ 大学以降は、多変量版も考える必要があるのでこの記事を機会に勉強してみてく […]
07/18/2024 / 最終更新日時 : 11/16/2024 bluest 大学数学 内生性と外生性の概念と操作変数法による内生性の問題の解決方法をわかりやすく。 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、経済学の授業などでよく出るワード「内生性と外生性」 について解説します。 青の統計学では、noteで統計検定やG検定に関するチートシートを掲載しております。こちらをクリック！ 内生性 […]
07/17/2024 / 最終更新日時 : 01/10/2025 bluest 大学数学 期待値と分散について｜確率論と統計学の重要概念をわかりやすく解説 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、データの解釈や意思決定を行うために役立つ、期待値と分散 について解説します。 簡単だからといって、曖昧な理解をしていないでしょうか？？ 数学的背景も踏まえて、理解が深まる構成にしてい […]
07/16/2024 / 最終更新日時 : 02/06/2025 bluest ベイズ ディリクレ分布とは？LDAをわかりやすく解説 ディリクレ分布 ディリクレ分布の応用範囲は広く、自然言語処理ではトピックモデルにおいてディリクレ分布が用いられていますね。 また、カテゴリカル分布や多項分布の事前分布として用いられることが多いですね。 ディリクレ分布は、 […]
07/15/2024 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest ベイズ 信頼区間と信用区間の違いをわかりやすく解説 信頼区間と信用区間 母集団のパラメータを推定する際に用いられる「信頼区間」と「信用区間」は、どちらもある範囲内に真の値が含まれる確率を示す概念ですが、その解釈や計算方法に大きな違いがあります。 詳しく見ていきましょう。 […]
07/14/2024 / 最終更新日時 : 02/09/2025 bluest 大学数学 F検定とは？F分布も含めてわかりやすく解説｜分散分析 1. F検定の概要とその重要性 1.1 F検定とは？ F検定は、2つ以上の母集団の分散の比を統計的に検定するための手法です。具体的には、2群の分散が等しいかどうか、または複数の群間で平均値に有意な差があるか（分散分析：A […]
07/13/2024 / 最終更新日時 : 10/30/2024 bluest 大学数学 重回帰分析をわかりやすく解説 – 目的変数と複数の説明変数の関係を分析する手法 重回帰分析とOLS 重回帰分析は、1つの目的変数と複数の説明変数の間の関係を分析する手法です。 具体的な定義の前に、使い道を確認しておきましょう。 重回帰分析は、実務においてさまざまな分野で広く用いられている統計的手法で […]
07/11/2024 / 最終更新日時 : 11/12/2024 bluest ベイズ 相互情報量の定義とその重要性をわかりやすく解説 | KLダイバージェンス こんにちは、青の統計学です！ 今回は、相互情報量 について解説します。 G検定にも範囲に入っていてびっくりしました。結構概念を理解するのに前提知識が必要なので、じっくり見ていきましょう。 数学的背景も踏まえて、理解が深ま […]
07/10/2024 / 最終更新日時 : 01/18/2025 bluest 大学数学 指数分布をわかりやすく解説｜無記憶性 指数分布 指数分布は、連続型確率分布の一つですね。 大学の学部レベルの試験や統計検定二級まで、頻出です。 指数分布の定義や性質について詳しくみていきましょう。 指数分布の確率密度関数について 事象が発生するまでの時間間隔 […]
07/10/2024 / 最終更新日時 : 02/09/2025 bluest 大学数学 カイ二乗分布とは？正規分布との関わりとわかりやすく解説 カイ２乗分布 カイ二乗分布は連続確率分布の一つです。 この分布は、正規分布に従う独立な確率変数の二乗和によって定義されます。具体的には、自由度${k}$のカイ二乗分布は、${k}$個の独立な標準正規分布 ${N(0, 1 […]
