08/11/2024 / 最終更新日時 : 08/31/2024 bluest ベイズ ベイズ統計におけるHPD区間をわかりやすく解説｜信頼区間との違いは？ こんにちは、青の統計学です！ 今回は、HPD区間 について解説します。 HPD区間(Highest Posterior Density Interval)は、ベイズ統計における区間推定において重要な概念です。 数学的背景 […]
07/16/2024 / 最終更新日時 : 10/30/2024 bluest ベイズ ディリクレ分布 – ベイズ推論の重要な確率分布・事前分布としての役割 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、ディリクレ分布 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 […]
07/15/2024 / 最終更新日時 : 08/31/2024 bluest ベイズ 【統計学入門】信頼区間と信用区間の違いを徹底解説 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、信頼区間と信用区間 の違いについて解説します。 信用区間とは若干違う「HPD区間」については以下の記事でまとめているので、ぜひご覧ください。 青の統計学では、noteで統計検定やG検 […]
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 […]
06/08/2024 / 最終更新日時 : 09/20/2024 bluest ベイズ 【完全版】二項分布をわかりやすく説明｜統計学 こんにちは、青の統計学です。 今回は、離散確率分布の一つ二項分布をテーマに解説していきます。 母比率の検定や正規近似、ベルヌーイの繰り返しverなど、統計学を勉強していると多く目にすることがあると思います。 これを機にし […]
03/31/2024 / 最終更新日時 : 05/14/2024 bluest ベイズ 【深層生成モデル】VAEの仕組みをわかりやすく解説｜ベイズ統計 こんにちは、青の統計学です。 今回は、深層生成モデルのVAEについて解説いたします。 ノイズに頑健な深層生成モデルとして、画像生成モデルとして利用されているので、生成AIの利用が広まってきた今勉強する価値ありです！ VA […]
03/24/2024 / 最終更新日時 : 10/30/2024 bluest ベイズ 【MCMC】ハミルトニアンモンテカルロによるサンプリングについて｜ベイズ統計学 こんにちは、青の統計学です。 今回は、以前のコンテンツで紹介しきれなかったハミルトニアンモンテカルロを使った事後分布のサンプリングについてご紹介していきます。 ハミルトニアンモンテカルロ（Hamiltonian Mont […]
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 […]
01/13/2024 / 最終更新日時 : 03/24/2024 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 こんにちは、青の統計学です。 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)について解説いたします。 ベイズの定理から丁寧に […]
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 […]
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 […]
12/27/2022 / 最終更新日時 : 08/26/2024 bluest Python 【kaggle】ベイズ最適化とXGBでtitanicの予測問題を解く|python 今回はハイパーパラメータのチューニング手法の一つである、ベイズ最適について解説いたします。 グリッドサーチやランダムサーチに比べて、短い時間で最適なパラメータを発見できるとされています。 また、今回はデータ分析コンペのk […]
06/25/2022 / 最終更新日時 : 08/28/2024 bluest ベイズ 【ベイズの定理】事後分布から推定量を導く方法について|python 今回はベイズ統計学の基礎の基礎を解説いたします。 ベイズの定理の理解の後、ベイズ更新のやり方を学んでいく形にします。 ベイズ統計学 ベイズ統計とは？ ベイズ統計学は、経験を数値化し、数学的に扱う手法です。この手法はベイズ […]
06/19/2022 / 最終更新日時 : 10/31/2023 bluest Python 【python】ガウス過程回帰の仕組みと実務での応用|ノンパラメトリック機械学習 こんにちは、青の統計学です。 今回はガウス過程回帰について解説いたします。 製造業の現場など、n=20やそこらぐらいのデータセットで予測を行う必要がある時によく使われます。 ガウス過程は少数データとの相性がよく、予測値の […]
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 […]
06/08/2022 / 最終更新日時 : 11/03/2024 bluest ベイズ 【GLMM】一般化線形混合モデルについて解説|R こんにちは、青の統計学です。 GLMMを学ぶ前には、固定効果とランダム効果(変量モデル)、そしてGLM(一般化線形モデル)を理解しておく必要があります。 まだ理解が足りてない方には、まず先に以下のコンテンツをご覧ください […]
06/06/2022 / 最終更新日時 : 11/07/2024 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 […]
