統計検定

青の統計学へようこそ。こちらでは、統計検定に興味がある方におすすめのコンテンツを紹介しています。

初歩から勉強したい方へ

記事1:決定係数とは?説明変数の確らしさを図る指標の一つ。
頻出の決定係数についての理解をしていきます。

記事2:【統計検定で頻出】歪度と尖度を実例を通して解説。
こちらも頻出です。時には計算を求められるので避けては通れません。

記事3:【n-1】不偏分散を解説します。
t値を求める時など何かと登場する考え方です。不偏性から理解していきましょう。

記事4:【不平等の指標】ジニ係数をRで解説します。
たまに出るジニ係数の求め方について扱っています。プログラミングに興味がある方にもお勧めです。

記事5:【Standard Error】標準誤差を例題を通して解説。
標準誤差と標準偏差の違いがわからない。計算方法を知りたい向けの記事です。

記事6:【t検定】t統計量(t値)の求め方
回帰分析のsummaryから有意水準○%で有意な係数を選べというお決まりの問題が解けるようになります。

記事7:【統計検定2級】第一種の過誤と第二種の過誤について
検出力も扱っています。

記事8:【等分散の仮定】2標本問題ってなんだ?
二標本問題の基礎を扱っています。t検定がわからない方は是非。

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感想(1件)

2級の満点に近づきたい方へ

記事1:【統計検定2級で最も手強い(主観)】分散分析について解説します①


記事2:【統計検定2級で最も厄介(主観)】分散分析を解説します②


記事3:【統計検定2級】分散分析の信頼区間について(電卓必須)


記事4:【統計検定2級】Rで分散分析を実践(F検定もやります)
一元配置分散分析という2級で最も厄介なものに焦点を当てています。随時追加する予定です。

記事5:【非等分散編】pythonでWelchのt検定をやってみた
等分散の仮定から勉強してもらいたいですが、welchのt検定の方が使われるので是非知っていただきたいです。

準1級に挑戦したい方へ

記事1:【良いモデルとは】AIC(赤池情報量基準)について
モデルの選択方法の一つです。ブートストラップや交差検証はまたの機会に。

記事2:【二項分布】ロジスティック回帰について(実例つき)
GLMのうち、リンク関数にロジット関数を使ったものです。

記事3:【少ないデータを多く見せる】ブートストラップ法について(パラメトリック編)
少ないデータから推定を行うブートストラップ法を扱っています。

記事4:【統計検定準一級】分散分析による検定の多重性について
ボンフェローニ補正を扱っています。

記事5:【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。

マルチンゲールの話とランダムウォークの基礎を扱います。ブラウン運動は次回です。

記事6:【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
平均平方誤差を扱っています。一致性と不偏性を理解できた方向けです。

記事7:【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
積率母関数を簡単に解説しました。合成関数の微分ができると理解が早いと思います。

記事8:【周期性を掴もう】pythonでコレログラムを書いてみましょう
2級でも出るようになったコレログラムの解説です。自己相関係数が分かれば理解が早いと思います。

記事9:【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
順位相関係数の求め方や、相関係数との違いについてまとめています。


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