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多項分布とは?ビジネスの活用範囲の多い分布
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 […]

ガンマ分布とは?リスク解析と保険数理について
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 […]

ガウスマルコフの定理をわかりやすく解説する記事
06/24/2022 / 最終更新日時 : 11/07/2024 bluest 数理最適化

【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

回帰分析等で算出した推定量を評価するとき、どのような指標があるでしょうか。 これまでは、一致性や不偏性を取り上げてきました。簡単に復習しましょう。 一致性(consistency):サンプル数を∞に近づけると、推定量はパ […]

主成分分析について数学的背景から解説する
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 […]

マルチンゲールについての数学的背景を解説
06/20/2022 / 最終更新日時 : 10/14/2024 bluest Python

【統計検定準一級】ランダムウォークとマルチンゲールの話。

こんにちは、青の統計学です。 統計検定準一級では、「この確立過程Sは、マルチンゲールかどうか?」という問題が出ることがあります。 マルコフ性と並んで登場する「マルチンゲール」に、とっつきにくさを感じた方も多いと思います。 […]

IT企業でのUIUX改善事例をもとに、p値の解釈を丁寧に伝える記事
06/18/2022 / 最終更新日時 : 01/11/2025 bluest マーケティング

UI/UX 改善における統計的アプローチ: ~サンプリング設計とベイズ推論の活用~

1. UI/UX 改善と統計学の関係 ユーザーの操作感やインタラクションをより快適にするためのUI/UX改善は、データドリブンなアプローチができるようになってます。 たとえば「新しいボタン配置Aが既存配置Bよりもコンバー […]

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 […]

06/15/2022 / 最終更新日時 : 05/05/2024 bluest 統計学基礎

【F値とは】分散分析による検定の多重性について|統計検定準1級

統計検定準一級では、2級同様「分散分析」の内容が出てきます。 今回は、前回と視点を変えた「検定の多重性」について解説します。 例題を通して理解していきましょう。 *確実に理解するために、ある程度時間をかけてみましょう。 […]

オッズとオッズ比を理解する
06/13/2022 / 最終更新日時 : 10/14/2024 bluest ベイズ

【ベイズ因子】オッズ比の使われ方を紹介します

こんにちは、青の統計学です。 今回はロジスティック回帰の解釈で定番の、オッズ比について考えていきます。 オッズ比は二つのカテゴリに分けられるデータに対して有用な指標であり、特に、疾患や事象が発生する確率について研究する際 […]

多重共線性を正しく理解する
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 […]

シンプソンのパラドクスを解説
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 […]

一般化線形混合モデルについて基礎から理解する
06/08/2022 / 最終更新日時 : 01/12/2025 bluest マーケティング

【GLMM】一般化線形混合モデルについてわかりやすく解説

1. 一般化線形モデル (GLM) と固定効果モデル まずは、前提知識を確認しましょう。 2. 一般化線形混合モデル (GLMM) の位置づけと特長 「GLMM = 一般化線形モデル + 混合効果」GLMM は、一般化線 […]

尤度と尤度関数を正しく理解するための記事
06/06/2022 / 最終更新日時 : 01/04/2025 bluest ベイズ

【尤度って?】尤度関数と最尤推定量の解説と例題

確率分布のパラメータ\(θ\)を推定する方法の一つとして、最尤推定というものがあります。 最尤推定には、尤度関数を使うことが必須です。まずは尤度関数については見てみましょう。 尤度(likelihood)について 抑えて […]

正規分布をわかりやすく解説【青の統計学】
06/04/2022 / 最終更新日時 : 02/08/2025 bluest 大学数学

正規分布とは?図解と合わせわかりやすく解説

こんにちは、青の統計学です。 二項分布やポアソン分布のようなカウントデータを扱う離散分布の他に、連続データを扱う連続分布があります。 今回は、連続分布の代表格である「正規分布」について扱います。 確率密度に関する例題とと […]

AICとBICの比較をしつつ、評価指標について解説する
06/03/2022 / 最終更新日時 : 01/26/2025 bluest 医薬生物学

【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

1:AICとは何か AICは「複数の統計モデルのうち、どれがより予測に適しているか」を評価するために考案された指標です。 もし「当てはまりの良さ」だけを追求すると、パラメータを増やせば増やすほどモデルはデータにぴったり合 […]

ブートストラップ法についてわかりやすく解説する
05/31/2022 / 最終更新日時 : 11/26/2024 bluest Python

ブートストラップ法についてわかりやすく解説|R

ブートストラップ法(bootstrap method) ブートストラップ法とは、限られた標本データから母集団の特性を推定するための統計的リサンプリング手法です。 特徴は、データの復元抽出による多数のサンプルセットの生成に […]

第一種の過誤や第二種の過誤を正しく理解するための記事【青の統計学】
05/30/2022 / 最終更新日時 : 11/17/2024 bluest 統計学基礎

【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 […]

ポアソン過程を解説する記事【青の統計学】
05/30/2022 / 最終更新日時 : 09/08/2024 bluest Python

【統計検定】ポアソン過程をわかりやすく解説|待ち行列理論

こんにちは、青の統計学です。 今回は統計検定準一級から登場する確立過程の一つ「ポアソン過程」について解説いたします。 このコンテンツに全て詰まっているのでブックマーク推奨です! 関わりの深い生存時間解析は、こちらで学習で […]

尤度比検定の使い方を具体例を通して理解する
05/27/2022 / 最終更新日時 : 11/16/2024 bluest Python

【汎用性抜群】尤度比検定をわかりやすく解説します

尤度比検定(likelihood ratio test) 尤度比検定とは、汎用性の高い統計モデルの検定です。 専門的な用語抜きに説明すると、尤度比検定とは二つのモデルのうち、観測データをよりよく説明するのはどちらだろうか […]

一般化線形モデルについてのわかりやすい解説
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 […]

共分散分析と分散分析を徹底比較
05/23/2022 / 最終更新日時 : 01/09/2025 bluest Python

分散分析と共分散分析:基礎からPython実装までわかりやすく解説

こんにちは、青の統計学です。 「分散分析(ANOVA)」と、そこからさらに一歩進んだ「共分散分析(ANCOVA)」について解説します。ビジネスシーンや研究、データ分析の現場でも活用範囲が広い手法であり、知っておくと有用で […]

サムネイル
05/20/2022 / 最終更新日時 : 05/05/2024 bluest 統計学基礎

【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 […]

トービットモデルについて数学的背景から解説する
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 […]

t検定についてわかりやすく解説【青の統計学】
05/17/2022 / 最終更新日時 : 01/29/2025 bluest マーケティング

【t検定】t統計量(t値)の求め方

t統計量(t value)について 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。 統計 […]

標準誤差について数学的背景から解説する
05/13/2022 / 最終更新日時 : 01/10/2025 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) […]

回帰診断法についてのわかりやすい解説
05/06/2022 / 最終更新日時 : 09/19/2024 bluest Python

【統計検定準一級】回帰診断法とは?|残差プロットとleverageをわかりやすく解説

回帰診断法 回帰診断法は、回帰分析において誤差項の仮定が成立しているかどうかを評価する手法です。 仮定について詳しく深掘りたい方は、こちらを先に見た方がいいかもしれないです …で、これらの仮定を確認するために […]

ネイマン配分による分散最小化についてのわかりやすい解説
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 […]

固定効果とランダム効果について比較する
05/04/2022 / 最終更新日時 : 11/16/2024 bluest 確率過程

【例題つき】固定効果推定と固定効果モデルについてわかりやすく解説|ランダム効果

固定効果(fixed effect)とは 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ね。 まず固定効果推定を使うための、モチベーションから確 […]

ARモデルについてわかりやすく解説する記事
05/03/2022 / 最終更新日時 : 11/30/2024 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}^{ […]

不偏性について正しく理解する記事
05/01/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest 大学数学

不偏性と不偏分散についてわかりやすく解説

不偏性(unbiasedness) 不偏分散とは、分散の中でも不偏性を持つ分散のことです。 まずは、不偏性から理解していきましょう。 「不偏性がある」とは、標本平均の期待値が母平均に一致することを指します。 数式で書くと […]

04/29/2022 / 最終更新日時 : 05/05/2024 bluest 統計学基礎

【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 統計学基礎

【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 […]

歪度と尖度をわかりやすく解説【青の統計学】
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 […]

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