大学生へ

青の統計学へようこそ。「基礎統計」や「統計学」などのテストに苦しむ大学生に向けた記事をまとめました。

プログラミングへついては、別途固定ページを設けてあります。プログラミングをご覧ください。

まず概念を理解したい方へ

記事1:【パネルデータで活躍】固定効果推定とは
誤差項と思われがちですが、結構違います。

記事2:【固定効果とは異なる】ランダム効果について。
変量効果とも言われる。サラッと読めます。

記事3:【例題あり】ポアソン分布について
大学生がわからない確率分布ランキング1位

【尤度って?】尤度関数と最尤推定量の解説と例題。
結局尤度って何かよくわからない方へ。

記事5:決定係数とは?説明変数の確らしさを図る指標の一つ。
R^2とざっくり覚えている人が多いはず。意義や導出まで幅広く扱います。

記事6:【統計検定で頻出】歪度と尖度を実例を通して解説。
よくわからずに放置しがちですね。一様分布もまとめて理解できる記事です。

記事7:【n-1】不偏分散を解説します。
なぜn-1なのか?からしっかり理解できる記事です。

記事8:不平等の指標】ジニ係数をRで解説します。
ジニ係数の計算方法を忘れた方向けです。

記事9:【良いモデルとは】AIC(赤池情報量基準)について。
割と専門性が高いです。

記事10:【二項分布】ロジスティック回帰について(実例つき)
ポアソン回帰分布以外のGLMを紹介しています。

記事11:【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
統計学や計量経済学のテストでは、不偏性や一致性以外にも、平均平方誤差が登場する場合もあります。

記事12:【共線性解決】pythonで主成分分析をやってみた
主成分分析は、今後の研究で使うことも多いと思います。概念を理解しておくだけで、「なんのために主成分分析を行うのか」がわかってくると思います。

記事13:【等分散の仮定】2標本問題ってなんだ?
理解しやすいので等分散の仮定はよく期末試験で出ると思います。是非ご覧ください。

記事14:【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
基礎的な統計学の教科書では、発展として扱われがちな順位相関係数です。知ってるだけで得点となる場合もあります。

問題を解きたい方へ

記事1:【応用問題アリ】固定効果モデルの話
ちょっと手強い固定効果の問題を2題用意しています。

記事2:【Standard Error】標準誤差を例題を通して解説。
標準誤差を求める問題が解けます。

記事3:【t検定】t統計量(t値)の求め方
いつt検定を行うべきかわかります。不偏分散と標準誤差の理解が先です。

記事4:【例題つき】正規分布の確率密度について
上側1%点のパラメーターを求める例題つきです。

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