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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 […]

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 […]

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 […]

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 […]

05/11/2022 / 最終更新日時 : 09/16/2024 bluest 大学数学

ベルマン方程式をわかりやすく解説|強化学習や動的計画法

こんにちは、青の統計学です。 今回は、ベルマン方程式についてわかりやすく解説します。 管理人は経済学部出身だったので動的計画法の文脈で学びました。 情報数理であれば、強化学習のアルゴリズムで学びますね。 こちらでも簡単に […]

分散と標準偏差を基礎から解説する
05/10/2022 / 最終更新日時 : 09/22/2024 bluest Python

【高校数学でわかる】分散と標準偏差をわかりやすく解説|散らばりの指標

分散(variance)と標準偏差(standard deviation) 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 […]

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 […]

05/01/2022 / 最終更新日時 : 09/09/2024 bluest Python

【python】行列式や逆行列は機械学習でどう使われるのか|線形代数の活用方法

大学数学で習う線形代数は、統計学や機械学習ではどのように活用されているのでしょうか? なんとなく説明変数をたくさん書かなくても行ベクトル一つ書いておけば良いから楽、程度に考えているかもしれませんが、実はもっと役に立ってお […]

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 […]

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