06/03/2022 / 最終更新日時 : 09/14/2024 bluest 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 AIC(赤池情報量基準) 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 […]
06/03/2022 / 最終更新日時 : 09/16/2024 bluest Python ロジスティック回帰についてわかりやすく解説【二項分布】【統計検定】 ロジット関数とロジスティック関数 こんにちは、青の統計学です、 今回は、分類タスクの王道「ロジスティック回帰」について解説していきます。 しっかり復習したい方は、以下の記事をご覧ください。 基本は、線形回帰の拡張でしたね […]
05/31/2022 / 最終更新日時 : 01/20/2023 bluest Python 【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|R 今回は、ブートストラップ法について解説します。 ブートストラップ法(bootstrap method) ブートストラップ法とは、乱数を使って何らかの確率分布を予測する方法です。大事なのは、「重複を許し」てデータセットを複 […]
05/30/2022 / 最終更新日時 : 09/07/2024 bluest 推測統計学 【統計検定2級】第一種の過誤と第二種の過誤について 今回は、統計検定2級で頻出の「第一種の過誤(type I error)と第二種の過誤(type II error)」について解説します。 仮説検定では、比較するモデル同士を帰無仮説と対立仮説に分けます。パラメーター数が少 […]
05/27/2022 / 最終更新日時 : 09/08/2024 bluest Python 【汎用性抜群】尤度比検定をわかりやすく解説します こんにちは、青の統計学です。 尤度比検定とは、汎用性の高い統計モデルの検定です。 その汎用性の高さは、サンプル数が十分大きい時には、尤度比検定統計量の対数に2をかけたものがカイ２乗分布に従う性質にあります。 行列を使わず […]
05/24/2022 / 最終更新日時 : 09/16/2024 bluest Python 【GLM】一般化線形モデルをわかりやすく解説|ポアソン回帰 一般化線形モデル(generalized liner model) 今回はGLMと呼ばれる「一般化線形モデル(generalized liner model)」を解説します。 よく似た名前として、分散分析や共分散分析など […]
05/23/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2024 bluest Python 【python】分散分析(ANOVA)の基礎から応用まで|統計的仮説検定 こんにちは、青の統計学です。 今回は、分散分析について解説いたします。 分散分析(ANOVA) 分散分析（ANOVA）は、統計学において複数の群間で平均値に有意な差があるかどうかを判断する手法です。 管理人の主観ですが、 […]
05/20/2022 / 最終更新日時 : 05/05/2024 bluest 推測統計学 【統計検定2級】分散分析の信頼区間について|python 統計検定2級の中でも手強い分野の一つ、「分散分析」を扱います。 中でも、分散分析の信頼区間は盲点になることが多いです。例題を通して学んでいきましょう。 分散分析について基礎から学びたい方は、以下のコンテンツをご覧ください […]
05/19/2022 / 最終更新日時 : 09/14/2024 bluest 大学数学 トービットモデルとは？わかりやすく解説【潜在変数】｜計量経済学 トービットモデル トービットモデルは、経済学や計量経済学で広く使用される回帰モデルの一種です。 このモデルは、従属変数が一定の値（通常は0）で切断されている状況を扱うためにつくられました。 モデルの基本構造と切断 トービ […]
05/17/2022 / 最終更新日時 : 09/16/2024 bluest 大学数学 【t検定】t統計量(t値)の求め方 t統計量（t value）について解説 t統計量とは、t検定で使う検定統計量のことです。 t統計量は、回帰分析や仮説検定において重要な役割を果たす検定統計量です。特に、回帰係数の統計的有意性を評価する際に用いられます。統 […]
05/13/2022 / 最終更新日時 : 09/13/2024 bluest Python 【統計】標準誤差を例題を通してわかりやすく解説｜python 統計検定などで、信頼区間を求めることは多くあります。 そこで必要なのが標準誤差という概念です。 分布によって誤差の作り方が異なったりするため厄介です。 丁寧に学んでいきましょう。 標準誤差(standard error) […]
05/10/2022 / 最終更新日時 : 09/16/2024 bluest Python 【高校数学でわかる】分散と標準偏差とは？|散らばりの指標 こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計の基本である分散と標準偏差について解説していきます。 高校数学でも扱われる内容なので、高度な数学は必要ございません。 分散(variance)と標準偏差(standard dev […]
05/04/2022 / 最終更新日時 : 09/15/2024 bluest 大学数学 層化抽出法の比例配分とネイマン配分をわかりやすく解説【統計検定準一級】 層化抽出法 層化抽出法は、母集団を互いに排反な部分集合（層）に分割し、各層から独立に標本を抽出する方法です。 統計検定二級では、調査手法の一つとして他の方法と比較できているかを問われていましたが、準一級では具体例を通して […]
05/04/2022 / 最終更新日時 : 09/09/2024 bluest 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 bluest 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}^{ […]
05/01/2022 / 最終更新日時 : 05/05/2024 bluest 推測統計学 【n-1で割る理由】不偏分散と不偏性についてわかりやすく解説 こんにちは、青の統計学です。 今回は、推定量の大事な特徴「不偏分散」について解説いたします。 不偏分散とは、不偏性を持つ分散のことです。 まず、不偏性について詳しく理解する必要があります。 分散から理解したい方はこちらを […]
04/29/2022 / 最終更新日時 : 05/05/2024 bluest 推測統計学 【統計検定2級で最も厄介(主観)】分散分析を解説します② さて、前回の記事に続いて分散分析を解説していきます。 統計検定2級に挑戦したい方は、こちらのnoteもぜひご覧ください。（リポストすると割引になります！） 画像をクリックすると記事に飛びます。 分散分析とは まずはおさら […]
04/25/2022 / 最終更新日時 : 05/02/2024 bluest 推測統計学 【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 こんにちは、青の統計学です。 統計検定では、実験計画法の分野で「分散分析」というものがよく出ており、「自由度」や「残差平方和」などの知識が必要で厄介です。 今回は、分散分析について解説いたします。 統計検定2級に挑戦した […]
04/24/2022 / 最終更新日時 : 09/07/2024 bluest Python 【統計検定2級】歪度と尖度をわかりやすく解説|python こんにちは、青の統計学です。 今回は尖度と歪度という2つの統計量をみてみましょう。 モーメントを使った算出式を使っておりますが、尖度と歪度の計算の仕方は色々あります。 統計検定2級に挑戦したい方は、こちらのnoteもぜひ […]
04/23/2022 / 最終更新日時 : 09/16/2024 bluest Python 【統計学】ポアソン分布についてわかりやすく解説 ポアソン分布(poisson distribution) 統計学および確率論で用いられるポアソン分布とは、ある事象が一定の時間内に発生する回数を表す離散確率分布です。 定数\( \lambda > 0\ […]
04/22/2022 / 最終更新日時 : 09/09/2024 bluest Python 【R^2】決定係数をわかりやすく説明|python こんにちは、青の統計学です。 今回は、決定係数について解説します。 決定係数とは、作った回帰モデルはどの程度学習データと当てはまっているのか調べる方法の一つです。 統計検定2級に挑戦したい方は、こちらのnoteもぜひご覧 […]
