【統計学】分散不均一だと何が問題なのか|不偏性とガウスマルコフ性について
こんにちは、青の統計学です。 今回は、分
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統計検定
【統計検定】フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について解説|python
こんにちは、青の統計学です。 今回は、正
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【仮説検定】p値をゼロから解説(第一種の過誤,第二種の過誤,検出力)
p値(p value) p値とは、帰無仮
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【判別問題】サポートベクトルマシン(SVM)の仕組み|python
今回は2値の判別問題で効果を発揮する、サ
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【多変量解析】ROC曲線とAUCによる判別分析|python
機械学習の問題は回帰問題と分類問題に大別
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【python】Ridge(リッジ)回帰で多重共線性を解決する話
今回は、リッジ回帰について解説いたします
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【機械学習】単回帰分析をpythonで実装してみましょう
今回は、教師あり学習の基礎中の基礎である
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【python】階層型クラスタリングとデンドログラムの実装について
クラスタリングには、階層型と非階層型があ
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【外れ値に対処】順位相関係数と相関係数の違いについて | python
相関係数は、外れ値があると大きく値が変わ
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【非等分散編】pythonでWelch(ウェルチ)のt検定をやってみた
2標本問題において、標本間の母分散が等し
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【周期性を掴もう】pythonでコレログラムを書いてみましょう
ヒストグラムや折れ線グラフなどはよく耳に
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【期待値の応用】モーメント法とモーメント母関数(積率母関数)について
統計検定準一級には、積率母関数についての
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【等分散の仮定】2標本問題ってなんだ？|python
確率変数が2つ登場するため、難しいですが
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【MSEを最小化】ガウス・マルコフの定理と最良線形不偏推定量について
回帰分析等で算出した推定量を評価するとき
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【共線性解決!?】pythonで主成分分析(PCA)をやってみた
青の統計学へようこそ。 今回は、教師なし
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【統計検定準一級】ランダムウォークとマルチンゲールの話。
こんにちは、青の統計学です。 統計検定準
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【線形代数】固有値や固有ベクトルは機械学習にどう使われているのか|主成分分析
こんにちは、青の統計学です。 今回は、前
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【F値とは】分散分析による検定の多重性について|統計検定準1級
統計検定準一級では、2級同様「分散分析」
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【ベイズ因子】オッズ比の使われ方を紹介します
オッズ比は二つのカテゴリに分けられるデー
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【尤度って？】尤度関数と最尤推定量の解説と例題
確率分布のパラメータθを推定する方法の一
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【例題つき】正規分布(ガウス分布)の確率密度について|R
二項分布やポアソン分布のようなカウントデ
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【良いモデルとは】AIC(赤池情報量基準)について|R
モデルを比較する時に、観測したデータとの
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【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
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【GLM】一般化線形モデルを解説|ポアソン回帰
今回はGLMと呼ばれる「一般化線形モデル
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【python】分散分析(ANOVA)の基礎から応用まで|統計的仮説検定
こんにちは、青の統計学です。 今回は、分
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