07/14/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 推定・検定 F検定とは？F分布も含めてわかりやすく解説｜分散分析 1. F検定の概要とその重要性 1.1 F検定とは？ F検定は、2つ以上の母集団の分散の比を統計的に検定するための手法です。具体的には、2群の分散が等しいかどうか、または複数の群間で平均値に有意な差があるか（分散分析：A […]
07/13/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 教師あり学習 重回帰分析をわかりやすく解説 – 目的変数と複数の説明変数の関係を分析する手法 重回帰分析とOLS 重回帰分析は、1つの目的変数と複数の説明変数の間の関係を分析する手法です。 具体的な定義の前に、使い道を確認しておきましょう。 重回帰分析は、実務においてさまざまな分野で広く用いられている統計的手法で […]
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 […]
07/10/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布 カイ二乗分布とは？正規分布との関わりとわかりやすく解説 カイ２乗分布 カイ二乗分布は連続確率分布の一つです。 この分布は、正規分布に従う独立な確率変数の二乗和によって定義されます。具体的には、自由度${k}$のカイ二乗分布は、${k}$個の独立な標準正規分布 ${N(0, 1 […]
07/09/2024 / 最終更新日時 : 11/06/2025 Blue 確率分布 多変量正規分布の確率密度関数と主な性質を解説|機械学習・統計学の基礎 多変量正規分布の確率密度関数、共分散行列、線形結合や条件付き分布などの主要な性質をわかりやすく解説。機械学習や統計的推論での活用例、カイ二乗分布への応用も紹介します。
06/08/2024 / 最終更新日時 : 11/03/2025 Blue 確率分布 【完全版】二項分布をわかりやすく説明｜統計学 二項分布をわかりやすく解説。定義、期待値・分散の求め方から、正規近似、ベータ分布との共役関係まで。統計検定対策にも最適。
04/21/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 機械学習 【Transformer】ソフトマックス関数についてわかりやすく解説｜python こんにちは、青の統計学です。 今日は、GPT等の生成AIモデルでも使われているtransformerの中にあるソフトマックス関数についてご紹介いたします。 そのほかの非線形変換について詳しく知りたい方は、以下のコンテンツ […]
03/31/2024 / 最終更新日時 : 11/06/2025 Blue 機械学習 【深層生成モデル】VAEの仕組みをわかりやすく解説｜ベイズ統計 VAE(変分オートエンコーダ)の仕組みをわかりやすく解説。深層生成モデルの基礎として、オートエンコーダとの違いから、潜在変数、変分下界(ELBO)、KLダイバージェンス、Reparameterization Trickまで数学的背景を交えて説明します。
03/24/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 【MCMC法】ハミルトニアンモンテカルロをわかりやすく解説｜ベイズ統計学 ハミルトニアンモンテカルロ（Hamiltonian Monte Carlo ベイズ統計学において、ハミルトニアンモンテカルロ（Hamiltonian Monte Carlo, HMC）を利用するアプローチは、主に複雑な事 […]
02/11/2024 / 最終更新日時 : 11/02/2025 Blue マーケティング 【因果推論】uplift modeling(アップリフトモデリング)とは？詳しく解説｜TWO MODELとX LEARNER 「因果推論」の手法であるアップリフトモデリング(Uplift Modeling)について解説します。マーケティング施策の「個の因果」を捉え、ROIを最大化する必要性から、Two-ModelアプローチやX-LearnerなどのMeta-Learnersまで、数学的背景と共に詳しく紹介します。
01/16/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 基礎数学 ヤコビアンをわかりやすく解説【統計検定】|MCMCでの使用例 ヤコビアン 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。 関連コンテンツはこちらをご覧ください。 【線形代数】固有値や固有ベクトルは機械学習にどう使わ […]
01/13/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【完全ガイド】MCMC法についてわかりやすく解説|ベイズ推定 MCMC法|Markov Chain Monte Carlo法 今回は、ベイズ理論を使ったパラメータ推定手法であるMCMC法(Markov Chain Monte Carlo法 マルコフ連鎖モンテカルロ法)について解説い […]
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。
12/29/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 時系列解析 【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 […]
12/21/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【AICで使う】KL divergence(カルバック-ライブラー情報量)をわかりやすく解説|python こんにちは、今回はKL divergenceを解説します。 KL divergenceは、2つの確率分布間の相違を測定するために使用され、NLPにおける文書や単語の分布を比較する際に役立ちます。 レベル感としては、統計検 […]
12/01/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布 ベータ分布についてわかりやすく解説｜二項分布との関わり ベータ分布とは？ ベータ分布は、0から1の間の値を取る確率変数をモデル化するために用いられる連続確率分布です。 特に、割合や比率を表すような確率変数によく適合しますね。 例えば、 などが挙げられます。 ベータ分布の確率密 […]
11/17/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue データ分析 【API】Google Search Consoleから1000行以上の検索クエリを取得したい|Google Cloud こんにちは、青の統計学です。 今回は、掲題の通りサーチコンソールから検索クエリをたくさんとる方法についてまとめていきます。 業務で使う機会があったので備忘がわりです。 Google Cloudで行うこと Search c […]
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 […]
11/11/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 教師なし学習 k-medoidsとは？k-meansとの違いをわかりやすく解説 K-medoidsとは？ K-medoidsは、データをグループ（クラスター）に分割するための教師なし学習アルゴリズムです。 この手法の基本的な目標は、データポイントを複数のクラスターに分割し、各クラスターが実際のデータ […]
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 […]
05/07/2023 / 最終更新日時 : 11/08/2025 Blue 統計学 ラスパイレス指数とパーシェ指数をわかりやすく解説！計算方法と使い分け【統計検定】 ラスパイレス指数とパーシェ指数とは？物価変動を測る両指数の違い、計算方法、特徴（代替効果）、使い分けを具体例で分かりやすく解説します。消費者物価指数など統計検定対策にも最適です。
04/22/2023 / 最終更新日時 : 11/08/2025 Blue 統計学 【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 統計学の「分散不均一性」とは何か、なぜ問題となるのかを分かりやすく解説します。回帰分析（OLS）における「不偏性」や「ガウス・マルコフの定理」との関係性、分散不均一が推定に与える影響までを学びたい方におすすめです。
03/30/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 教師なし学習 【python】カーネルSVMとは？kernel関数を利用した非線形データの判別問題に挑戦|機械学習 こんにちは、青の統計学です。 今回は、判別タスクに関わる解決手法「カーネルSVM」をご紹介します。 判別タスクは、決定木やロジスティック回帰、線型SVM、k近傍法などたくさんあります。 カーネルSVMの特徴は、非線形デー […]
03/23/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue Python 【SHAP】スタッキング(stacking)で特徴量の解釈はできるのか|pythonアンサンブル学習 こんにちは、青の統計学です。 機械学習アルゴリズムの精度向上において、アンサンブル学習は非常に重要な役割を果たしています。 アンサンブル学習とは、複数の学習アルゴリズムを組み合わせることで、予測精度を向上させる手法です。 […]
03/18/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 機械学習 【python】活性化関数の完全ガイド|特徴と効果的な選び方について|勾配消失問題 こんにちは、青の統計学です。 ディープラーニングは、近年の技術革新において大きなインパクトをもたらしており、画像認識や自然言語処理など、多くの分野で広く利用されています。 このコンテンツでは、ディープラーニングの中心的な […]
03/17/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 機械学習 【python】畳み込みニューラルネットワークによる画像判別プログラムの開発 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）は、画像認識や物体検出などのコンピュータビジョンタスクに広く使用されるディープラーニングの一種です。 CNNは、局所的な […]
03/10/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue Python 【Leave-one-out】データ量が少ない時に使うクロスバリデーション|python こんにちは、青の統計学です。 今回はデータ量が少ない時に有効な交差検証法の一種、Leave-one-outCVを紹介いたします。 Leave one out CV Leave-One-Out Cross-Validati […]
03/05/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 教師なし学習 【python】主成分分析(+回帰)の仕組みとコード例|教師なし学習 こんにちは、青の統計学です。 今回は教師なし学習の一つ「主成分分析」について解説いたします。 以下の記事よりも数学的背景を重めに取り扱っております。 【共線性解決!?】pythonで主成分分析(PCA)をやってみた 主成 […]
02/14/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【統計検定】有限母集団修正についてわかりやすく解説｜無限母集団との違い 有限母集団修正（Finite Population Correction, FPC） 有限母集団修正とは、有限母集団からの標本抽出に関連するバイアスを補正するための手法です。 まず、モチベーションから確認していきましょう […]
02/14/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布 ゼロ過剰ポアソン分布（ZIP分布）をわかりやすく解説 ゼロ過剰ポアソン分布とは カウントデータ（離散的な非負整数値）を分析する際、ポアソン分布がよく使用されます。 しかし、実際のデータでは「0」の観測値が理論上の予測よりも多く出現することがあります。このような現象に対応する […]
