08/07/2025 / 最終更新日時 : 10/27/2025 Blue 統計学 【超入門】統計学とは？文系でもわかる『データを武器にする』ための第一歩 統計学とは何か？文系でもわかるように、記述統計や推測統計の基礎、大数の法則、仮説検定までを優しく解説します。データサイエンスの第一歩として、統計学の基本的な考え方を学びましょう。
07/15/2025 / 最終更新日時 : 10/27/2025 Blue 確率分布 ローレンツ曲線・ジニ係数・パレート分布をまとめて理解｜不平等を数学で捉える 経済格差を示すローレンツ曲線とジニ係数、そして「80:20の法則」で知られるパレート分布。統計学で重要なこれらの概念を基礎から解説します。データサイエンスや統計検定の学習にも役立つ知識です。
06/23/2025 / 最終更新日時 : 10/27/2025 Blue 推定・検定 【カイ2乗検定】独立性検定と適合度検定についてわかりやすく解説 カイ二乗検定の「独立性検定」と「適合度検定」の違いをわかりやすく解説。この記事では、カイ二乗検定の2つの主要な使い方を、統計学の初学者にもわかりやすく解説。統計検定の学習やデータ分析に必須の知識です。
06/07/2025 / 最終更新日時 : 10/27/2025 Blue 統計学 中心極限定理についてわかりやすく解説｜大数の法則との違い なぜ中心極限定理は統計学で重要なのか？この記事では、中心極限定理の意味と「大数の法則」との決定的な違いをわかりやすく解説します。統計検定やデータサイエンスの学習に必須の基礎理論です。
02/25/2025 / 最終更新日時 : 10/28/2025 Blue 統計学 確率密度関数とは？確率質量関数との違いも解説 確率密度関数(PDF)とは？本記事では、統計学の基礎である確率密度関数について、その定義、性質、面積が確率となる仕組みを解説します。また、離散型変数を扱う「確率質量関数(PMF)」との明確な違い（積分と総和）を比較しながら、両者の使い方をわかりやすく説明します。
01/08/2025 / 最終更新日時 : 10/28/2025 Blue 機械学習 グラフニューラルネットワークの基礎と応用事例 グラフニューラルネットワーク(GNN)の基礎理論から、GCN, GraphSAGE, GATなど主要モデルの仕組みまでをわかりやすく解説。創薬・分子特性予測への応用事例や、PyTorch Geometricを使った実装コードも紹介します。
01/07/2025 / 最終更新日時 : 11/07/2025 Blue 確率分布 パレートの法則についてわかりやすく解説 パレートの法則（80:20の法則）とは？「成果の8割は2割の原因が生む」経験則を、数学的背景からビジネス応用、パレート図での可視化までわかりやすく解説します。
01/04/2025 / 最終更新日時 : 10/29/2025 Blue 確率分布 負の二項分布をわかりやすく解説 負の二項分布をわかりやすく解説。定義、期待値、分散、幾何分布との関係を説明。ポアソン分布で扱えない「過分散」のモデル化や、生物学分野での応用例、Pythonでの推定方法も紹介。
01/01/2025 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 ベイズ因子とは？──定義と直感的解釈 ベイズ因子 (Bayes Factor) は、2つの仮説 ${H_1, H_2}$ の相対的な支持度を評価するための指標です。 とくに「帰無仮説 (null hypothesis) vs. 対立仮説 (alternat […]
12/10/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 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 […]
11/30/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 時系列解析 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、 […]
08/11/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 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 […]
08/04/2024 / 最終更新日時 : 11/01/2025 Blue 統計学 【統計検定】偏相関係数の概念と計算方法 – 多変量解析の基礎 偏相関係数とは何か、その概念と計算方法をわかりやすく解説。他の変数の影響（交絡）を除去し、2変数間の純粋な相関を測る方法を学びます。多変量解析の基礎であり、統計検定対策にも最適です。
08/03/2024 / 最終更新日時 : 11/01/2025 Blue 推定・検定 【統計検定でも頻出】母比率の差の検定と具体例 「母比率の差の検定」について、統計検定で頻出のポイントを解説します。二項分布や正規分布近似などの理論的背景から、検定統計量の計算手順、臨床試験を用いた具体例までわかりやすく説明。統計学の学習や統計検定対策に最適です。
07/27/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 医薬・生物統計 【生存時間解析】ワイブル分布をわかりやすく｜確率分布とパラメータ推定方法 ワイブル分布は、製品の故障時間や材料の寿命、医療分野の生存時間解析などで広く使われている連続確率分布です。機械部品の寿命データや、生体における生存時間データを扱う際に非常に有用で、信頼性工学や生存分析の分野で欠かせない存 […]
07/27/2024 / 最終更新日時 : 10/31/2025 Blue 医薬・生物統計 生存時間解析をわかりやすく解説- ポアソン過程との関係と最尤推定 生存時間解析の基本をわかりやすく解説。ハザード率が一定の指数分布をベースに、その数学的背景、ポアソン過程との関係、最尤推定によるパラメータ推定までを説明します。
07/26/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【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。 […]
07/25/2024 / 最終更新日時 : 11/01/2025 Blue 統計学 変動係数とは？わかりやすく解説｜統計検定2級 変動係数とは？統計検定2級レベルでわかりやすく解説。標準偏差を平均値で割る理由、平均が異なるデータの相対的なばらつきを比較する方法を具体例で学びます。変動係数の計算式、導出、限界もカバー。
07/24/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 推定・検定 母分散の区間推定と検定 – 標本からの母集団の分散推定手法 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、母分散の区間推定と検定 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。 母平均については、こちらをどうぞ 青の統計学では、not […]
07/21/2024 / 最終更新日時 : 11/01/2025 Blue 推定・検定 母平均の区間推定と検定 – 正規分布と標準誤差の概念 統計学の「母平均の区間推定」と「検定」をわかりやすく解説。母分散が既知の場合（正規分布）と未知の場合（t分布）での計算方法の違い、標準誤差の概念、信頼区間の求め方を具体例で学びます。
07/20/2024 / 最終更新日時 : 11/01/2025 Blue 統計学 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 共分散と相関係数とは？2変数間の線形な関係性を測る指標をわかりやすく解説。共分散の定義と計算式、スケールに依存する弱点を補う「相関係数（-1から1）」の計算方法と違いを学びます。
07/18/2024 / 最終更新日時 : 11/01/2025 Blue 統計学 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。 「内生性」と「外生性」とは？計量経済学の重要概念をわかりやすく解説。内生性が回帰分析で引き起こす問題（バイアス）と、その解決策である「操作変数法（二段階最小二乗法）」を具体例と共に学びます。
07/17/2024 / 最終更新日時 : 11/01/2025 Blue 統計学 期待値と分散について｜確率論と統計学の重要概念をわかりやすく解説 統計学の重要概念「期待値」と「分散」とは何か？この記事では、それぞれの数学的な定義（離散・連続）から、標準偏差や二項分布との関係、具体的な計算例まで、初学者にもわかりやすく解説します。
07/16/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布 ディリクレ分布とは？LDAをわかりやすく解説 ディリクレ分布 ディリクレ分布の応用範囲は広く、自然言語処理ではトピックモデルにおいてディリクレ分布が用いられていますね。 また、カテゴリカル分布や多項分布の事前分布として用いられることが多いですね。 ディリクレ分布は、 […]
07/15/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 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。 […]
07/14/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 推定・検定 F検定とは？F分布も含めてわかりやすく解説｜分散分析 1. F検定の概要とその重要性 1.1 F検定とは？ F検定は、2つ以上の母集団の分散の比を統計的に検定するための手法です。具体的には、2群の分散が等しいかどうか、または複数の群間で平均値に有意な差があるか（分散分析：A […]
07/11/2024 / 最終更新日時 : 11/01/2025 Blue 統計学 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 相互情報量とは何か？この記事では、情報理論の重要概念である相互情報量の定義と性質を、エントロピーやKLダイバージェンスとの関係からわかりやすく解説。機械学習での活用法（変数選択など）も紹介します。
07/10/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 情報技術者試験 指数分布をわかりやすく解説｜無記憶性 指数分布 指数分布は、連続型確率分布の一つですね。 大学の学部レベルの試験や統計検定二級まで、頻出です。 指数分布の定義や性質について詳しくみていきましょう。 指数分布の確率密度関数について 事象が発生するまでの時間間隔 […]
07/10/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布 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 […]
07/09/2024 / 最終更新日時 : 11/06/2025 Blue 確率分布 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 多変量正規分布の確率密度関数、共分散行列、線形結合や条件付き分布などの主要な性質をわかりやすく解説。機械学習や統計的推論での活用例、カイ二乗分布への応用も紹介します。
06/08/2024 / 最終更新日時 : 11/03/2025 Blue 確率分布 【完全版】二項分布をわかりやすく説明｜統計学 二項分布をわかりやすく解説。定義、期待値・分散の求め方から、正規近似、ベータ分布との共役関係まで。統計検定対策にも最適。
04/21/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 機械学習 【Transformer】ソフトマックス関数についてわかりやすく解説｜python こんにちは、青の統計学です。 今日は、GPT等の生成AIモデルでも使われているtransformerの中にあるソフトマックス関数についてご紹介いたします。 そのほかの非線形変換について詳しく知りたい方は、以下のコンテンツ […]
03/24/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 【MCMC法】ハミルトニアンモンテカルロをわかりやすく解説｜ベイズ統計学 ハミルトニアンモンテカルロ（Hamiltonian Monte Carlo ベイズ統計学において、ハミルトニアンモンテカルロ（Hamiltonian Monte Carlo, HMC）を利用するアプローチは、主に複雑な事 […]
