【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。
統計学基礎
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。
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。
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。
【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。
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。
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。
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。
【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、以下のコンテンツをご覧ください。…
【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
統計検定対策に必須！主要な確率分布（正規分布、ポアソン分布、二項分布など）のモーメント母関数（積率母関数）の導出方法を一覧で解説。期待値や分散の計算をマスターしたい方必見のチートシートです。
【python】主成分分析(+回帰)の仕組みとコード例|教師なし学習
こんにちは、青の統計学です。 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。 以下の記事よりも数学的背景を重めに取り扱っております。 【共線性解決!?】pythonで主成分分析(PCA)をやってみた…
【python】Ridge(リッジ)回帰で多重共線性を解決する話
リッジ回帰とは、重回帰分析の一つであり、機械学習には厄介な「多重共線性」の影響を少なくできる手法のひとつです。 複雑なデータをモデルに当てはめるときには、一般に多くの説明変数を使って表現をしますが、…
【外れ値に対処】順位相関係数と相関係数の違いについて | python
相関係数は、外れ値があると大きく値が変わってしまうという特徴があり、正確な関係の把握が難しい場合があります。 そこで、外れ値に対処できる頑健(ロバスト)な相関係数が必要とされます。 それが、スピアマンの 順位相関係数 と呼ばれるものです。…
【ベイズ因子】オッズ比の使われ方を紹介します
オッズ比とは何か、実例（食中毒）を用いて計算方法と解釈をわかりやすく解説します。さらに、ベイズ因子とオッズの関係やロジスティック回帰での使われ方まで、統計学の観点から深く掘り下げます。
【尤度とは？】最尤法についてわかりやすく解説｜最尤推定量
こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計学の中で必須の知識「尤度」について解説いたします。 尤度とは？ 確率と尤度の違い 管理人 まず、尤度を理解するために、皆さんがよく知っている「確率」との違いを明確にしましょう。…
【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。…
【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。…
【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)…
【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、高度な数学は必要ございません。…
不偏性と不偏分散についてわかりやすく解説
なぜ標本分散の分母は $n-1$ なのか？統計学で重要な『不偏分散』と『不偏性』について、数式を交えてわかりやすく解説します。この記事で、推定量が満たすべき望ましい性質とバイアスの概念を理解しましょう。
