02/11/2024 / 最終更新日時 : 03/25/2024 生成AI/GPT ベイズ 【因果推論】uplift modeling(アップリフトモデリング)について こんにちは、青の統計学です。 今回は、アップリフトモデリングについて解説していきます。 これはマーケティングや広告などの分野で、特定のアクション(例えば、プロモーションやキャンペーン)が個々の顧客やユーザーに与える影響を […]
01/16/2024 / 最終更新日時 : 01/16/2024 生成AI/GPT 大学数学 【数理統計学】ヤコビアンをわかりやすく解説|MCMCでの使用例 こんにちは、青の統計学です。 今回は、数理統計学で必須の知識「ヤコビアン」について学習していきます。 最初はなかなか理解が難しいかもしれませんが、MCMC法等の変数変換が必要な統計解析手法では必ず出てくる行列式です。 関 […]
01/06/2024 / 最終更新日時 : 01/14/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【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 こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計検定のチートシート番外編として、確率分布についてまとめようと思います。 各確率分布のモーメント母関数(積率母関数)が求められると、期待値と分散が計算できるようになります。 計算量 […]
12/29/2023 / 最終更新日時 : 01/16/2024 生成AI/GPT Python 【時系列】状態空間モデルをわかりやすく解説|カルマンフィルタの仕組み こんにちは、青の統計学です。 今回は、状態空間モデルについて解説いたします。 MMMと並び広告効果の予測に使われたりと実務での応用も可能な時系列モデルですが、チューニングや実装の難易度が高いという点もあります。 状態の概 […]
09/03/2023 / 最終更新日時 : 02/02/2024 生成AI/GPT ベイズ 【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 : 01/07/2024 生成AI/GPT 大学数学 【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 […]
04/22/2023 / 最終更新日時 : 12/17/2023 生成AI/GPT Python 【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、分散均一と分散不均一について解説いたします。 推定量期待値の分散に関わる問題で、検定方法についても触れようと思います。 各種検定のチートシートは以下をクリック! 【最短】統計検定2級 […]
01/29/2023 / 最終更新日時 : 12/10/2023 生成AI/GPT Python 【SHAP】特徴量重要度や寄与度、限界効果を意思決定者にうまく伝えたい話|python これは直近仕事で抱えている問題を整理するために書き上げたコンテンツです。 今回は、prediction(予測)ではなくidentification(識別)に関する議論です。 kaggle等のコンペでは、予測に重きが置かれ […]
01/21/2023 / 最終更新日時 : 11/01/2023 生成AI/GPT Python 【python】Lasso(ラッソ)回帰で疎なデータに対応しよう|機械学習 こんにちは、青の統計学です。 今回は、スパース学習の代表例である、Lasso(回帰)について解説いたします。 正則化項にL2ノルムを使う、リッジ回帰については、以下のコンテンツをご覧ください。 【python】Ridge […]
01/13/2023 / 最終更新日時 : 01/07/2024 生成AI/GPT 因果推論 成田悠輔教授の論文でも使われた回帰不連続デザイン(RDD)を学ぶ|python 今回は、子供に対する教育機関の因果効果を分析した、成田悠輔教授の論文を通して、回帰不連続デザインを解説いたします。 参照文献:Regression Discontinuity in Serial Dictatorship […]
01/03/2023 / 最終更新日時 : 02/11/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【論文解説】多重共線性は回帰分析にどのような影響を与えるのか こんにちは、青の統計学です。 今回は、多重共線性への理解を深め、対処などを考察するために論文を読んでみました。 多変量解析をするとなると、大抵はマルチコ(多重共線性)の壁にあたります。 そこで正確な理解をした方が良いと感 […]
08/04/2022 / 最終更新日時 : 12/10/2023 生成AI/GPT Python 【共変量の調整】傾向スコア・マッチングによる因果推論 | python こんにちは、青の統計学です。今回は傾向スコアをご紹介します。 因果推論に必要な考え方ですので、しっかり習得しましょう。 傾向スコア (propensity score) 傾向スコアとは、群間比較研究において、介入を受けた […]
07/09/2022 / 最終更新日時 : 02/12/2023 生成AI/GPT Python 【非階層型】K-means法でクラスタリングをしてみましょう。 今回は、K-means法を取り扱います。クラスター分析に使われる手法です。 実際にどのようにしてクラスターを分けているのかわからない方は多いと思います。 ビジュアライゼーションソフトのtableauの機能の一つ「クラスタ […]
07/05/2022 / 最終更新日時 : 01/07/2024 生成AI/GPT Python 【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しますが、「コレログラム」は聞いたことがないかたも多いと思います。 今回は統計検定2級や準一級でよく出る「コレログラム」についてまとめてみました。 統計検定のチートシートは以下をク […]
06/20/2022 / 最終更新日時 : 01/14/2024 生成AI/GPT Python 【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。 統計検定準一級では、「この確立過程Sは、マルチンゲールかどうか?」という問題が出ることがあります。 マルコフ性と並んで登場する「マルチンゲール」に、とっつきにくさを感じた方も多いと思います。 […]
06/18/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2024 生成AI/GPT Python 【python】共分散分析(ANCOVA)の基礎から応用まで|因果推論 こんにちは、青の統計学です。 今回は交絡因子の影響を調整する共分散分析を解説しようと思います 共分散分析 共分散分析は、調整平均を用いて、共変量(covariate)の影響を考慮した上で、群間の平均値の差を検定する方法で […]
06/13/2022 / 最終更新日時 : 05/05/2023 生成AI/GPT 推測統計学 【説明変数の相関】多重共線性を解説します。 重回帰分析を勉強していると、最小二乗法の仮定の一つに「多重共線性がないこと」と見たことがあると思います。 今回は、多重共線性の内容と、対処法を2つ解説いたします。 多重共線性の論文に関しては、以下で解説しています。 【論 […]
06/11/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2024 生成AI/GPT Python 【因果推論】差の差(DID)分析による平均処置効果の推定|計量経済学 こんにちは、青の統計学です 今回は、社会科学の分野でもよく使われる「差の差分析」について解説いたします。 シンプルで理解しやすいかつ強力な分析手法ですが、並行トレンドの仮定など前提となるルールもあります。 差の差分析(d […]
06/08/2022 / 最終更新日時 : 01/27/2024 生成AI/GPT ベイズ 【GLMM】一般化線形混合モデルについて解説|R こんにちは、青の統計学です。 GLMMを学ぶ前には、固定効果とランダム効果(変量モデル)、そしてGLM(一般化線形モデル)を理解しておく必要があります。 まだ理解が足りてない方には、まず先に以下のコンテンツをご覧ください […]
06/03/2022 / 最終更新日時 : 02/29/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【モデル選択】AIC(赤池情報量基準)についてわかりやすく解説 モデルを比較する時に、観測したデータとの当てはまりの良さで判断することがあります。 これは最大対数尤度で考えています。 「対数尤度が大きいモデルが良い」と言うのは、一つの軸ではありますが複雑なモデル(=実用的ではないし、 […]
06/03/2022 / 最終更新日時 : 07/16/2023 生成AI/GPT Python 【二項分布】ロジスティック回帰について|R GLMモデルと呼ばれる、一般化線形モデルにはポアソン分布だけではなく、色々の分布が使われます。 今回は二項分布を使った「ロジスティック回帰」について解説いたします。 Rではなく、pythonでコードを見たい方は【分類タス […]
05/11/2022 / 最終更新日時 : 01/20/2024 生成AI/GPT 確率過程 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 […]
05/04/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【例題つき】固定効果推定と固定効果モデルについて解説|ランダム効果も添えて 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。 では、パネルデータ分析の時になぜ固定効果が必要な場合があるのでしょうか? 今回は、固定効果推 […]
05/03/2022 / 最終更新日時 : 01/16/2024 生成AI/GPT 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}^{ […]