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統計的なサンプルサイズ設計の手引き
01/10/2025 / 最終更新日時 : 01/11/2025 bluest マーケティング

サンプルサイズ設計のガイド:基礎理論と実践をわかりやすく

1. はじめに サンプルサイズ設計は、研究・調査・実験計画(例えばCMの効果を測りたいマーケティング検証、アプリのUX改善のためのABテストなど)において重要なプロセスです。 そもそも、サンプルサイズを設定しようという背 […]

パレートの法則についてわかりやすく解説
01/07/2025 / 最終更新日時 : 02/12/2025 bluest Python

パレートの法則についてわかりやすく解説

1. パレートの法則とは? パレートの法則(Pareto Principle)は「全体の成果の80%が、全体を構成する要素の20%によってもたらされる」という経験則です。現代では、ビジネス領域の「選択と集中」やマーケティ […]

マーケティングミックスモデリング(MMM)について理解
12/26/2024 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest Python

【完全版】MMMを課題設定から考える|Google Meridian

Media Mix Model|MMM MMM は、過去の広告支出や売上データを用いて、各マーケティング施策が売上(KPI)にどの程度貢献したかを定量的に分析する手法です。これにより、予算配分の最適化や将来のマーケティン […]

階層ベイズについてGoogleのMeridianを使った解説
12/10/2024 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest ベイズ

階層ベイズをわかりやすく解説|Google Meridianを例に

階層ベイズモデルとは? 階層ベイズモデルは、データの複雑な構造を扱うための統計手法です。特に、異なるレベルでデータが相互に関連している場合、その特性を効果的に捉えることができます。このモデルは、データのばらつきや不確実性 […]

パス解析をわかりやすく解説する記事
12/07/2024 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest マーケティング

パス解析をわかりやすく解説:因果推論からMMMまで

パス解析とは? パス解析は、複数の変数間の因果関係を明らかにするための統計的手法です。 特に、構造方程式モデリング(SEM)の一種であり、観測変数のみを用いて因果関係を推定することができます。 これにより、単なる相関分析 […]

時系列解析の一つ、SARIMAモデルについて理解する記事
11/30/2024 / 最終更新日時 : 12/01/2024 bluest Python

SARIMAモデルについてわかりやすく解説|定常時系列解析

SARIMAモデル SARIMA(Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average)モデルは、時系列データの予測に用いられるモデルです。時系列データに存在する、トレンド、 […]

ベイズ統計学を使ったHPD区間の解説記事
08/11/2024 / 最終更新日時 : 12/01/2024 bluest ベイズ

HPD区間をわかりやすく解説|信頼区間との違いは?

HPD(Highest Posterior Density Interval)区間とは HPD区間は、指定された確率(例えば95%)を含む最小の区間を求めます。 事後分布から得られる区間であり、その区間に含まれる事後確率 […]

【内生性の解決】操作変数法と2段階OLSをわかりやすく解説
07/26/2024 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest 因果推論

【内生性の解決】操作変数法と2段階OLSをわかりやすく解説

操作変数法と二段階OLS 操作変数法と二段階OLSは、内生性の問題を扱う手法として広く利用されています。 内生性とは、説明変数と誤差項の間に相関が存在するという問題で、この場合、OLSによる推定量は一致性を満たしません。 […]

変動係数について使い方と解釈を理解する記事
07/25/2024 / 最終更新日時 : 11/04/2024 bluest 大学数学

変動係数とは?|確率変数の相対的な散らばりを表す指標の解説

こんにちは、青の統計学です! 今回は、変動係数 について解説します。数学的背景も踏まえて、理解が深まる構成にしているのでぜひ最後までご覧ください。 青の統計学では、noteで統計検定やG検定に関するチートシートを掲載して […]

共分散と相関係数の違いを丁寧に解説
07/20/2024 / 最終更新日時 : 09/22/2024 bluest 大学数学

共分散と相関係数をわかりやすく解説 – 2変数間の関係性を測る指標

こんにちは、青の統計学です! 今回は、相関係数と共分散 について解説します。 高校でも習うと思いますが、しっかりと定義を理解できているでしょうか? 大学以降は、多変量版も考える必要があるのでこの記事を機会に勉強してみてく […]

内生性と外生性を比較して正しく理解するための記事
07/18/2024 / 最終更新日時 : 11/16/2024 bluest 大学数学

内生性と外生性の概念と操作変数法による内生性の問題の解決方法をわかりやすく。

こんにちは、青の統計学です! 今回は、経済学の授業などでよく出るワード「内生性と外生性」 について解説します。 青の統計学では、noteで統計検定やG検定に関するチートシートを掲載しております。こちらをクリック! 内生性 […]

信用区間について定義から丁寧に解説する記事
07/15/2024 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest ベイズ

信頼区間と信用区間の違いをわかりやすく解説

信頼区間と信用区間 母集団のパラメータを推定する際に用いられる「信頼区間」と「信用区間」は、どちらもある範囲内に真の値が含まれる確率を示す概念ですが、その解釈や計算方法に大きな違いがあります。 詳しく見ていきましょう。 […]

重回帰分析をわかりやすく解説する
07/13/2024 / 最終更新日時 : 10/30/2024 bluest 大学数学

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 […]

KL情報量の成り立ちと使い方を理解する
07/11/2024 / 最終更新日時 : 11/12/2024 bluest ベイズ

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

こんにちは、青の統計学です! 今回は、相互情報量 について解説します。 G検定にも範囲に入っていてびっくりしました。結構概念を理解するのに前提知識が必要なので、じっくり見ていきましょう。 数学的背景も踏まえて、理解が深ま […]

カイ二乗分布をわかりやす く解説【青の統計学】
07/10/2024 / 最終更新日時 : 02/09/2025 bluest 大学数学

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 […]

多変量正規分布についてわかりやすく解説する
07/09/2024 / 最終更新日時 : 01/10/2025 bluest 大学数学

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

こんにちは、青の統計学です! 今回は、多変量正規分布 について解説します。機械学習、統計的推論で幅広く利用される基礎的な分布ですので、数学的背景も踏まえて、理解が深まる構成にしているのでぜひ最後までご覧ください。 青の統 […]

02/11/2024 / 最終更新日時 : 03/25/2024 bluest ベイズ

【因果推論】uplift modeling(アップリフトモデリング)について

こんにちは、青の統計学です。 今回は、アップリフトモデリングについて解説していきます。 これはマーケティングや広告などの分野で、特定のアクション(例えば、プロモーションやキャンペーン)が個々の顧客やユーザーに与える影響を […]

ヤコビアンをわかりやすく解説する
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 […]

01/06/2024 / 最終更新日時 : 09/08/2024 bluest 社会科学

【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

こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計検定のチートシート番外編として、確率分布についてまとめようと思います。 各確率分布のモーメント母関数(積率母関数)が求められると、期待値と分散が計算できるようになります。 計算量 […]

状態空間モデルについてわかりやすく解説する
12/29/2023 / 最終更新日時 : 11/12/2024 bluest Python

【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 […]

ベータ分布について数学的背景からわかりやすく解説する
12/01/2023 / 最終更新日時 : 01/28/2025 bluest 社会科学

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 […]

ベルヌーイ分布をわかりやす く解説【青の統計学】
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 […]

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 […]

ラスパイレス指数とパーシェ指数を比較
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 […]

分散不均一についての記事【青の統計学】
04/22/2023 / 最終更新日時 : 09/07/2024 bluest Python

【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

こんにちは、青の統計学です。 今回は、分散均一と分散不均一について解説いたします。 推定量期待値の分散に関わる問題で、検定方法についても触れようと思います。 各種検定のチートシートは以下をクリック! 【最短】統計検定2級 […]

有限母集団修正についての手引き
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 […]

ゼロ過剰ポアソン分布について使い道と他の分布との違いを理解
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 […]

【SHAP】特徴量重要度や寄与度、限界効果を意思決定者にうまく伝えたい話|python
01/29/2023 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest Python

【SHAP】特徴量重要度や寄与度、限界効果を意思決定者にうまく伝えたい話|python

これは直近仕事で抱えている問題を整理するために書き上げたコンテンツです。 今回は、prediction(予測)ではなくidentification(識別)に関する議論です。 kaggle等のコンペでは、予測に重きが置かれ […]

一様分布を離散と連続を含めわかりやすく解説する
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 […]

01/21/2023 / 最終更新日時 : 04/27/2024 bluest Python

【python】Lasso(ラッソ)回帰で疎なデータに対応しよう|機械学習

こんにちは、青の統計学です。 今回は、スパース学習の代表例である、Lasso(回帰)について解説いたします。 正則化項にL2ノルムを使う、リッジ回帰については、以下のコンテンツをご覧ください。 【python】Ridge […]

01/13/2023 / 最終更新日時 : 01/07/2024 bluest 因果推論

成田悠輔教授の論文でも使われた回帰不連続デザイン(RDD)を学ぶ|python

今回は、子供に対する教育機関の因果効果を分析した、成田悠輔教授の論文を通して、回帰不連続デザインを解説いたします。 参照文献:Regression Discontinuity in Serial Dictatorship […]

多重共線性について数学的背景から解説する
01/03/2023 / 最終更新日時 : 09/13/2024 bluest 社会科学

【論文解説】多重共線性は回帰分析にどのような影響を与えるのか

こんにちは、青の統計学です。 今回は、多重共線性への理解を深め、対処などを考察するために論文を読んでみました。 多変量解析をするとなると、大抵はマルチコ(多重共線性)の壁にあたります。 そこで正確な理解をした方が良いと感 […]

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