01/16/2024 / 最終更新日時 : 09/22/2024 bluest 大学数学 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 : 11/30/2024 bluest ベイズ 【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 […]
11/12/2023 / 最終更新日時 : 12/06/2024 bluest 大学数学 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 : 03/18/2025 bluest Python 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 : 09/22/2024 bluest 大学数学 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 : 09/09/2024 bluest 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 : 10/14/2024 bluest 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 […]
05/07/2023 / 最終更新日時 : 11/03/2024 bluest 大学数学 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】 こんにちは、青の統計学です。 今回は、経済指標のラスパイレス指数とパーシェ指数について扱いたいとおもいます。 統計検定だと、統計応用の社会科学分野で出題されたり、2級で出題されたりと結構幅広く使われる印象です。 計量経済 […]
03/05/2023 / 最終更新日時 : 11/17/2023 bluest Python 【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 : 09/15/2024 bluest 大学数学 【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 : 11/03/2024 bluest 大学数学 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 […]
01/28/2023 / 最終更新日時 : 11/17/2024 bluest 大学数学 【例題あり】一様分布についてわかりやすく解説 一様分布 一様分布は最もシンプルな連続確率分布の一つで、「同じ確率で起こる」という直感的な概念を数学的に表現したものです。 例えばこんな感じです。 では、早速みていきましょう。 連続型一様分布 一様分布の特徴の一つが、連 […]
01/08/2023 / 最終更新日時 : 01/10/2025 bluest 大学数学 【統計検定】フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について解説|python こんにちは、青の統計学です。 今回は、正規分布を例に取って、フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について深掘りできればと思います。 統計検定準一級の試験範囲にもなっておりますので、この機会に是非理解していきましょ […]
12/30/2022 / 最終更新日時 : 01/11/2025 bluest マーケティング p値をわかりやすく解説｜検出力を使った具体例 1. p値の定義と計算方法 1.1 p値の定義 p値 は、統計検定において次のように定義される数値です。 ここでいう「極端な値」とは、検定手法や両側検定・片側検定によって定義が変わります。 たとえば平均値に関する両側検定 […]
12/23/2022 / 最終更新日時 : 11/16/2024 bluest 大学数学 【例題付き】ラグランジュ未定乗数法の基本と応用をわかりやすく解説 ラグランジュの未定乗数法の基礎 ラグランジュの未定乗数法は、条件付き（制約付きともいう）最適化問題を解決するための数学的手法です。 条件付き最適化問題とは？ ラグランジュ法を使うと、「ある制約条件を満たしながら、一番いい […]
11/27/2022 / 最終更新日時 : 01/29/2025 bluest 大学数学 ロジスティック分布とは？シグモイド関数との関わりも解説 1. ロジスティック分布の定義と基本性質 「ロジスティック回帰」「シグモイド関数」といったキーワードを聞くと、0 から 1 までの連続値を確率のように扱うイメージを持つ方が多いかもしれません。 たとえば「あるメールがスパ […]
11/15/2022 / 最終更新日時 : 11/28/2024 bluest Python 【機械学習】単回帰分析をわかりやすく解説|python 単回帰分析 教師あり学習 今回は、教師あり学習の基礎中の基礎である「単回帰分析」を実装します。 教師あり学習とは、説明変数（インプット）から目的変数（アウトプット）を予測するモデルを求める手法です。 訓練データには目的変 […]
09/14/2022 / 最終更新日時 : 03/18/2025 bluest Python 階層型クラスタリング徹底比較｜ウォード法・最短距離法などの使い分け 階層的クラスタリングとは？ クラスタリングは、教師なし学習の基本的な手法の一つであり、類似したデータ点をグループ化することで、ラベル付けされていないデータから有益な情報を抽出する手法です。 中でも階層的クラスタリングは、 […]
08/21/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest ベイズ 超幾何分布をわかりやすく解説｜非復元抽出 1. 超幾何分布 1.1 超幾何分布とは 超幾何分布は、有限個からなる母集団から非復元抽出を行うときに、「特定の属性を持つ要素がサンプル中に何個含まれるか」を表す確率分布です。 例示：品質検査への応用 このとき、確率変数 […]
07/27/2022 / 最終更新日時 : 04/22/2024 bluest Python 【自然言語処理】検索クエリをベクトル空間に写像してクラスタリングしたい こんにちは、青の統計学です。 筆者の業務で使うので、勉強がてらまとめていきます。 参考となるコードも紹介していますので、ぜひ最後までご覧ください。 タスクについて|検索クエリの分析について 以下のようなことに挑戦してみま […]
07/09/2022 / 最終更新日時 : 03/15/2025 bluest Python 【完全ガイド】k-means法とは？周辺のクラスタリング手法と比較 クラスタリングのモチベーション クラスタリングは、似た特徴を持つデータをグループ分けすることで、顧客セグメンテーション、マーケティング戦略、異常検知などの幅広いビジネス課題に対応するための手法です。 データの集合をグルー […]
06/30/2022 / 最終更新日時 : 01/25/2025 bluest Python コサイン類似度とは？高校数学で理解する 1. コサイン類似度とは？ ベクトル同士の“方向の近さ”を測る指標 コサイン類似度（Cosine Similarity）とは、主に2つのベクトルがどのくらい同じ方向を向いているかを測定するための指標です。計算結果の値は- […]
06/29/2022 / 最終更新日時 : 01/19/2025 bluest 大学数学 コーシー分布とは？わかりやすく解説 1. コーシー分布とは？ざっくり解説 はじめに、コーシー分布は「重い裾(fat-tail)を持つ分布」として知られ、平均や分散が定義できないという面白い特徴を持っています。 確率論を学ぶと真っ先に登場する正規分布とは異な […]
06/29/2022 / 最終更新日時 : 01/19/2025 bluest マーケティング 対数正規分布とは？ビジネスで使える便利な確率分布 1. 対数正規分布とは？ まず、抑えて欲しいのが 対数正規分布は、「ある変数 ${X}$ の対数 ${\ln(X)}$が正規分布に従う」ときに、変数${X}$そのものが従う分布のことです。より具体的には、確率変数${X} […]
06/28/2022 / 最終更新日時 : 02/08/2025 bluest ベイズ 混合ガウス分布とは？わかりやすく解説 はじめに 正規分布(ガウス分布)は、統計学や機械学習における基本的な確率分布であり、データが平均を中心に左右対称に分布する特徴を持ちます。この分布を拡張したもの混合ガウス分布（Gaussian Mixture Model […]
06/28/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest マーケティング 幾何分布とは？意外とビジネスに役立つ確率分布 1. 幾何分布（Geometric Distribution）の概要 幾何分布は、離散確率分布の一種で「ある試行を繰り返したときに、初めて成功が得られる試行回数に関する分布」を表します。 ビジネスの現場では「初回成功まで […]
06/28/2022 / 最終更新日時 : 01/17/2025 bluest マーケティング 多項分布とは？ビジネスの活用範囲の多い分布 多項分布って？ 多項分布とは、複数のカテゴリにまたがって起こりうる事象を、一定回数の試行によって観測したときに、その観測結果がどのような確率で生じるかを表す分布です。 具体的には、サイコロを何度も振った場合に1の目が何回 […]
06/27/2022 / 最終更新日時 : 01/28/2025 bluest マーケティング ガンマ分布とは？リスク解析と保険数理に使える分布 ガンマ分布とは ガンマ分布とは、連続型の確率分布の一種で、主に「待ち時間」や「寿命」「損害額」などのモデリングに広く使われる分布です。その汎用性の高さが特徴的です。 ガンマ分布はふたつのパラメータ（しばしば形状パラメータ […]
06/27/2022 / 最終更新日時 : 03/18/2025 bluest Python 自己組織化マップとは？データの視覚的探索と次元削減の手法 自己組織化マップとは？ 自己組織化マップ（Self-Organizing Map,SOM）は、高次元のデータを2次元（時には1次元や3次元も）の格子状に配置されたニューロンの集合体に投影することで、データの可視化と理解を […]
06/22/2022 / 最終更新日時 : 09/11/2024 bluest Python 主成分分析（PCA）をわかりやすく解説【統計検定準一級】｜python 主成分分析 青の統計学へようこそ。 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。 数学的背景まで掘り下げたコンテンツは以下になります。 【python】主成分分析(+回帰)の仕組みとコード例|教師なし […]
06/15/2022 / 最終更新日時 : 04/27/2024 bluest 大学数学 【線形代数】固有値や固有ベクトルは機械学習にどう使われているのか|主成分分析 こんにちは、青の統計学です。 今回は、前回大好評だった「線形代数がデータサイエンスにどう使われているのかシリーズ」の第二弾です。 大学数学で勉強した固有値や固有ベクトルが一体何の役に立っているのか…対角化で冪 […]
06/13/2022 / 最終更新日時 : 02/20/2025 bluest 大学数学 【完全攻略】多重共線性をわかりやすく解説 多重共線性(Multicollinearity)とは 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。 冪乗項や交互作用項などを説明変数に入れて必然的に生じる多重共 […]
06/12/2022 / 最終更新日時 : 01/06/2025 bluest 医薬生物学 シンプソンズのパラドクスとは？──「部分」と「全体」で逆転する統計の落とし穴 「相関関係はあるが、因果関係があるとは限らない」——統計を学ぶ方なら必ず耳にする言葉ですが、「因果はあるのに相関が消えてしまう」という、より厄介な現象も存在します。それがシンプソンズのパラドクス (Simpson’s P […]
