11/02/2024 / 最終更新日時 : 10/29/2025 Blue 統計検定 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級の合格率、出題範囲、おすすめの勉強法を徹底解説。統計学の基礎を固めたい方、CBT試験の概要やメリットを知りたい方必見の完全ガイドです。統計的思考を身につける第一歩に。
08/31/2024 / 最終更新日時 : 10/29/2025 Blue 統計検定 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級の難易度、合格率、広範な出題範囲を徹底解説。効率的な勉強法やCBT試験対策、チートシートの活用法まで、合格に必要な情報を網羅した完全ガイドです。データサイエンス実務の第一歩に。
07/15/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 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。 […]
07/11/2024 / 最終更新日時 : 11/01/2025 Blue 統計学 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 相互情報量とは何か？この記事では、情報理論の重要概念である相互情報量の定義と性質を、エントロピーやKLダイバージェンスとの関係からわかりやすく解説。機械学習での活用法（変数選択など）も紹介します。
07/10/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 情報技術者試験 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 […]
01/06/2024 / 最終更新日時 : 11/06/2025 Blue 統計学基礎 【統計検定】確率分布のモーメント(積率)母関数完全ガイド|導出チートシート 統計検定対策に必須！主要な確率分布（正規分布、ポアソン分布、二項分布など）のモーメント母関数（積率母関数）の導出方法を一覧で解説。期待値や分散の計算をマスターしたい方必見のチートシートです。
11/12/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布 ベルヌーイ分布の基本を徹底解説！期待値・分散の計算方法とは？ ベルヌーイ分布とは？ ベルヌーイ分布は、確率論と統計学の基礎を成す確率分布で、成功と失敗の2つの結果しか持たないベルヌーイ試行における結果をモデル化するために用いられます。 この分布は、コイン投げや製品の検査における合格 […]
10/12/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計検定 統計検定2級のチートシートと独学で受かるコツ【最短合格】 統計検定2級の基本情報 統計検定2級は、大学基礎科目レベルの統計学の知識の習得とその活用について理解しているか問われる検定です。 取得することで機械学習やデータ分析を行う際に必要な基礎知識が身につきます。 統計検定2級の […]
09/03/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計検定 【第2弾】統計検定準1級のチートシート｜最短合格への道 こんにちは、青の統計学です。 こちらの記事だけでは、紹介しきれない内容があったため第二弾のチートシートになります。 【最短合格】統計検定準一級のチートシート|難易度や出題範囲について 統計検定2級はこちら→【最短】統計検 […]
08/06/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計検定 【最短合格】統計検定準一級のチートシート|難易度や出題範囲について こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計検定準一級のチートシートをご紹介します。 第二弾はこちら→【第2弾】統計検定準1級のチートシート｜最短合格への道 統計検定2級はこちら→【最短】統計検定2級合格ロードマップとチー […]
12/16/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 教師あり学習 【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されます。 そして、分類問題の指標でよく扱われるかつ、不均衡問題で威力を発揮する「ROC曲線」と「AUC」について今回は解説していきます。 統計検定準一級の範囲にもしっかり入ってお […]
12/15/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 教師あり学習 【python】Ridge(リッジ)回帰で多重共線性を解決する話 リッジ回帰とは、重回帰分析の一つであり、機械学習には厄介な「多重共線性」の影響を少なくできる手法のひとつです。 複雑なデータをモデルに当てはめるときには、一般に多くの説明変数を使って表現をしますが、 説明変数が増えるほど […]
