コンテンツへスキップ ナビゲーションに移動

青の統計学

  • 統計学
    • 推定・検定
    • ベイズ統計学
    • 時系列解析
    • 計量経済学
    • 医薬・生物統計
  • 機械学習
    • 教師あり学習
    • 教師なし学習
    • Python
    • 深層学習
    • 自然言語処理
  • 統計検定対策
  • マーケティング
    • データ分析
    • 因果推論
  • DS Playground
  • 資料

統計学

  1. HOME
  2. 統計学
MCMC法についてわかりやすく解説する
01/13/2024 / 最終更新日時 : 11/11/2025 Blue 統計学

【完全ガイド】MCMC法についてわかりやすく解説|ベイズ推定

【MCMC法の完全ガイド】ベイズ推定で用いられるMCMC法(マルコフ連鎖モンテカルロ法)を基礎からわかりやすく解説。ベイズの定理、次元の呪い、マルコフ連鎖の概念から、具体的なMHアルゴリズムまでを網羅します。

モーメント母関数のチートシートに関するサムネイル
01/06/2024 / 最終更新日時 : 11/06/2025 Blue 統計学基礎

【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。

状態空間モデルについてわかりやすく解説する
12/29/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 時系列解析

【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 […]

12/21/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学

【AICで使う】KL divergence(カルバック-ライブラー情報量)をわかりやすく解説|python

こんにちは、今回はKL divergenceを解説します。 KL divergenceは、2つの確率分布間の相違を測定するために使用され、NLPにおける文書や単語の分布を比較する際に役立ちます。 レベル感としては、統計検 […]

ベータ分布について数学的背景からわかりやすく解説する
12/01/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布

ベータ分布についてわかりやすく解説|二項分布との関わり

ベータ分布とは? ベータ分布は、0から1の間の値を取る確率変数をモデル化するために用いられる連続確率分布です。 特に、割合や比率を表すような確率変数によく適合しますね。 例えば、 などが挙げられます。 ベータ分布の確率密 […]

ベルヌーイ分布をわかりやす く解説【青の統計学】
11/12/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布

ベルヌーイ分布の基本を徹底解説!期待値・分散の計算方法とは?

ベルヌーイ分布とは? ベルヌーイ分布は、確率論と統計学の基礎を成す確率分布で、成功と失敗の2つの結果しか持たないベルヌーイ試行における結果をモデル化するために用いられます。 この分布は、コイン投げや製品の検査における合格 […]

ラスパイレス指数とパーシェ指数を比較
05/07/2023 / 最終更新日時 : 11/08/2025 Blue 統計学

ラスパイレス指数とパーシェ指数をわかりやすく解説!計算方法と使い分け【統計検定】

ラスパイレス指数とパーシェ指数とは?物価変動を測る両指数の違い、計算方法、特徴(代替効果)、使い分けを具体例で分かりやすく解説します。消費者物価指数など統計検定対策にも最適です。

分散不均一についての記事【青の統計学】
04/22/2023 / 最終更新日時 : 11/08/2025 Blue 統計学

【統計学】分散不均一だと何が問題なのか|不偏性とガウスマルコフ性について

統計学の「分散不均一性」とは何か、なぜ問題となるのかを分かりやすく解説します。回帰分析(OLS)における「不偏性」や「ガウス・マルコフの定理」との関係性、分散不均一が推定に与える影響までを学びたい方におすすめです。

サムネイル
03/05/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 教師なし学習

【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 主成 […]

有限母集団修正についての手引き
02/14/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学

【統計検定】有限母集団修正についてわかりやすく解説|無限母集団との違い

有限母集団修正(Finite Population Correction, FPC) 有限母集団修正とは、有限母集団からの標本抽出に関連するバイアスを補正するための手法です。 まず、モチベーションから確認していきましょう […]

ゼロ過剰ポアソン分布について使い道と他の分布との違いを理解
02/14/2023 / 最終更新日時 : 11/12/2025 Blue 確率分布

ゼロ過剰ポアソン分布(ZIP分布)をわかりやすく解説

ゼロ過剰ポアソン分布(ZIP分布)を徹底解説。データに0が多い場合の対処法として、定義や期待値・分散の導出、EMアルゴリズムを用いた最尤推定の手順まで網羅しています。通常のポアソン分布との違いや使い分けを学びたい方におすすめです。統計検定対策にも。

一様分布を離散と連続を含めわかりやすく解説する
01/28/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布

【例題あり】一様分布についてわかりやすく解説

一様分布 一様分布は最もシンプルな連続確率分布の一つで、「同じ確率で起こる」という直感的な概念を数学的に表現したものです。 例えばこんな感じです。 では、早速みていきましょう。 連続型一様分布 一様分布の特徴の一つが、連 […]

【統計検定】フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について解説|python
01/08/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学

【統計検定】フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について解説|python

こんにちは、青の統計学です。 今回は、正規分布を例に取って、フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について深掘りできればと思います。 統計検定準一級の試験範囲にもなっておりますので、この機会に是非理解していきましょ […]

多重共線性について数学的背景から解説する
01/03/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学

【論文解説】多重共線性は回帰分析にどのような影響を与えるのか

こんにちは、青の統計学です。 今回は、多重共線性への理解を深め、対処などを考察するために論文を読んでみました。 多変量解析をするとなると、大抵はマルチコ(多重共線性)の壁にあたります。 そこで正確な理解をした方が良いと感 […]

p値をわかりやすく解説する【青の統計学】
12/30/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 推定・検定

p値をわかりやすく解説|検出力を使った具体例

1. p値の定義と計算方法 1.1 p値の定義 p値 は、統計検定において次のように定義される数値です。 ここでいう「極端な値」とは、検定手法や両側検定・片側検定によって定義が変わります。 たとえば平均値に関する両側検定 […]

サムネイル
12/15/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 教師あり学習

【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、 説明変数が増えるほど […]

【確率分布の特徴を知りたい】モーメント法をわかりやすく解説
12/02/2022 / 最終更新日時 : 11/07/2025 Blue 統計学

【確率分布の特徴を知りたい】モーメント法をわかりやすく解説

モーメント法とは?確率分布の平均や分散などの特徴を捉える「モーメント」を使い、パラメータを推定する仕組みを数学的背景から解説。統計検定準1級対策にも最適です。

ロジスティック分布とは?シグモイド関数との関わりも解説
11/27/2022 / 最終更新日時 : 11/03/2025 Blue 確率分布

ロジスティック分布とは?シグモイド関数との関わりも解説

ロジスティック分布の定義と性質をわかりやすく解説。なぜ累積分布関数がシグモイド関数になるのか、ロジスティック回帰や機械学習でどのように使われるのか、その数学的背景を学びます。

超幾何分布を正しく理解する
08/21/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布

超幾何分布をわかりやすく解説|非復元抽出

1. 超幾何分布 1.1 超幾何分布とは 超幾何分布は、有限個からなる母集団から非復元抽出を行うときに、「特定の属性を持つ要素がサンプル中に何個含まれるか」を表す確率分布です。 例示:品質検査への応用 このとき、確率変数 […]

順位相関係数についてわかりやすく解説する
07/23/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学

【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 […]

マルコフ連鎖についてわかりやすく解説。
07/16/2022 / 最終更新日時 : 11/08/2025 Blue 統計学

マルコフ連鎖をわかりやすく解説【MCMC法への応用】

マルコフ連鎖の基本原理(マルコフ性・推移確率行列)と定常分布についてわかりやすく解説。さらに、ベイズ統計学で重要なMCMC法(マルコフ連鎖モンテカルロ法)への応用として、MH法やギブスサンプリングとの関係性もPythonコード例と共に紹介します。

Weltchのt検定をわかりやすく解説する
07/15/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 推定・検定

【非等分散編】pythonでWelch(ウェルチ)のt検定をやってみた

2標本問題において、標本間の母分散が等しいという等分散の仮定は、限られた場でしか信憑性がありません。 今回は、標本間の母分散が異なるときに使えるWelchのt検定を学びましょう。 等分散の仮定を置いた2標本問題の方が簡単 […]

モーメント母関数の基礎をわかりやすく解説【青の統計学】
06/30/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学

【期待値の応用】モーメント母関数(積率母関数)について

統計検定準一級には、積率母関数についての問題があります。 マクローリン展開や合成関数の微分の知識が必要なことから、避けられがちですが、使う分には便利なものです。 今回は、モーメント法と積率母関数について解説します。 統計 […]

コーシー分布とは?わかりやすく解説
06/29/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布

コーシー分布とは?わかりやすく解説

1. コーシー分布とは?ざっくり解説 はじめに、コーシー分布は「重い裾(fat-tail)を持つ分布」として知られ、平均や分散が定義できないという面白い特徴を持っています。 確率論を学ぶと真っ先に登場する正規分布とは異な […]

対数正規分布とは?ビジネスで使える便利な確率分布
06/29/2022 / 最終更新日時 : 11/08/2025 Blue 確率分布

対数正規分布とは?ビジネスで使える便利な確率分布

対数正規分布とは何か、その特徴や正規分布との違いをわかりやすく解説します。売上や需要予測など、ビジネスにおける在庫管理での具体的な活用例(平均・中央値・最頻値の計算)も紹介。データサイエンスに役立つ確率分布の知識を深めましょう。

混合ガウス分布とは?図解しながらわかりやすく解説
06/28/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布

混合ガウス分布とは?わかりやすく解説

はじめに 正規分布(ガウス分布)は、統計学や機械学習における基本的な確率分布であり、データが平均を中心に左右対称に分布する特徴を持ちます。この分布を拡張したもの混合ガウス分布(Gaussian Mixture Model […]

等分散の仮定をした2標本検定について解説する
06/28/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 推定・検定

【等分散の仮定編】2標本問題をわかりやすく解説|推定と検定

こんにちは、青の統計学です。 今回は、2標本問題について扱います。 確率変数が2つ登場するため難しいですが、応用上用いられることが多いのが「2標本問題」です。 中でも今回は、二つの確率変数が同一の分散であると仮定した「等 […]

幾何分布とは?意外とビジネスに役立つ確率分布
06/28/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 確率分布

幾何分布とは?意外とビジネスに役立つ確率分布

1. 幾何分布(Geometric Distribution)の概要 幾何分布は、離散確率分布の一種で「ある試行を繰り返したときに、初めて成功が得られる試行回数に関する分布」を表します。 ビジネスの現場では「初回成功まで […]

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 : 10/26/2025 Blue 確率分布

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 : 10/26/2025 Blue 確率分布

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 […]

06/27/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Cas9 医薬・生物統計

【論文解説】Tregが末梢で生き残るためにはTCRが必要(5)

今回紹介するのは以下の論文です。 Levine, A., Arvey, A., Jin, W. et al. Continuous requirement for the TCR in regulat […]

06/27/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Cas9 医薬・生物統計

【論文解説】Tregが末梢で生き残るためにはTCRが必要(4)

今回紹介するのは以下の論文です。 Levine, A., Arvey, A., Jin, W. et al. Continuous requirement for the TCR in regulat […]

サムネイル
06/27/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Cas9 医薬・生物統計

【論文解説】Tregが末梢で生き残るためにはTCRが必要(3)

今回紹介するのは以下の論文です。 Levine, A., Arvey, A., Jin, W. et al. Continuous requirement for the TCR in regulat […]

投稿のページ送り

  • «
  • 固定ページ 1
  • 固定ページ 2
  • 固定ページ 3
  • 固定ページ 4
  • »

人気記事

統計検定2級の完全ガイド
青の統計学DsPlaygroundの販促バナー_統計検定2級
統計検定3級の徹底攻略
青の統計学DsPlaygroundの販促バナー_G検定
青の統計学DsPlaygroundの販促バナー_数学入門
大学生向けのG検定の攻略記事のサムネイル

Youtube

Udemy

バナー広告

Ds Playground

青の統計学|X

Update Contents

【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
【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
11/23/2025
【API】Google Search Consoleから1000行以上の検索クエリを取得したい|Google Cloud
【API】Google Search Consoleから1000行以上の検索クエリを取得したい|Google Cloud
11/23/2025
【大学数学の壁】イプシロン・デルタ論法をわかりやすく解説
11/21/2025
ベイズ因子をABテストに使ってみる
ベイズ因子とは?──定義と直感的解釈
11/19/2025
パス解析をわかりやすく解説する記事
パス解析をわかりやすく解説:因果推論からMMMまで
11/19/2025
マーケティングミックスモデリング(MMM)について理解
【完全版】MMMを課題設定から考える|Google Meridian
11/19/2025
トービットモデルについて数学的背景から解説する
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
11/18/2025
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】
【仮説検定】第1種の過誤と第2種の過誤とは?
11/18/2025
ゼロ過剰ポアソン分布について使い道と他の分布との違いを理解
ゼロ過剰ポアソン分布(ZIP分布)をわかりやすく解説
11/12/2025
ガウス過程回帰の仕組みと実務での応用をわかりやすく解説|ノンパラメトリック機械学習
ガウス過程回帰の仕組みと実務での応用をわかりやすく解説|ノンパラメトリック機械学習
11/12/2025

New Contents

【大学数学の壁】イプシロン・デルタ論法をわかりやすく解説
11/21/2025
【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
【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
08/07/2025
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
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
07/15/2025
【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
06/23/2025
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
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
06/07/2025
大学生向けのG検定の攻略記事のサムネイル
【体験談】G検定は大学生でも受かる?合格率、難易度、試験範囲を徹底解説
05/17/2025
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
03/18/2025
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリング
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリングを解説
03/16/2025
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
02/25/2025
効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
02/03/2025

Tag Cloud

AIC DID F統計量 GBDT GLM K-means法 KL divergence MCMC法 MSE PCA p値 ridge回帰 t検定 カイ2乗分布 ガンマ分布 ポアソン分布 マルコフ連鎖 モーメント法 ラグランジュの未定乗数法 ランダムウォーク ランダムフォレスト ロジスティック回帰 一様分布 不偏性 中心極限定理 二項分布 信頼区間 傾向スコア 再生性 分散分析 回帰分析 固定効果 多重共線性 大数の法則 尤度関数 層化抽出法 幾何分布 指数分布 最尤法 標準偏差 標準誤差 正規分布 決定木 相関係数 統計検定対策

Recent

【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
【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
11/23/2025
【API】Google Search Consoleから1000行以上の検索クエリを取得したい|Google Cloud
【API】Google Search Consoleから1000行以上の検索クエリを取得したい|Google Cloud
11/23/2025
【大学数学の壁】イプシロン・デルタ論法をわかりやすく解説
11/21/2025
ベイズ因子をABテストに使ってみる
ベイズ因子とは?──定義と直感的解釈
11/19/2025
パス解析をわかりやすく解説する記事
パス解析をわかりやすく解説:因果推論からMMMまで
11/19/2025
マーケティングミックスモデリング(MMM)について理解
【完全版】MMMを課題設定から考える|Google Meridian
11/19/2025
トービットモデルについて数学的背景から解説する
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
11/18/2025
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】
【仮説検定】第1種の過誤と第2種の過誤とは?
11/18/2025
ゼロ過剰ポアソン分布について使い道と他の分布との違いを理解
ゼロ過剰ポアソン分布(ZIP分布)をわかりやすく解説
11/12/2025
ガウス過程回帰の仕組みと実務での応用をわかりやすく解説|ノンパラメトリック機械学習
ガウス過程回帰の仕組みと実務での応用をわかりやすく解説|ノンパラメトリック機械学習
11/12/2025

サイトマップはこちら

青の統計学|Follow Me!

青の統計学DsPlaygroundの販促バナー_統計検定2級
青の統計学DsPlaygroundの販促バナー_G検定

チートシート

バナー広告


バナー広告

バナー広告
バナー広告
バナー広告

シミュレーション

サンプルサイズ設計ツールのサムネイル

問題演習

統計検定2級問題演習へのリンク
  • 統計学
  • 機械学習
  • 統計検定対策
  • マーケティング
  • DS Playground
  • 資料

Copyright © 青の統計学 All Rights Reserved.

Powered by WordPress with Lightning Theme & VK All in One Expansion Unit

MENU

  • 統計学
    • 推定・検定
    • ベイズ統計学
    • 時系列解析
    • 計量経済学
    • 医薬・生物統計
  • 機械学習
    • 教師あり学習
    • 教師なし学習
    • Python
    • 深層学習
    • 自然言語処理
  • 統計検定対策
  • マーケティング
    • データ分析
    • 因果推論
  • DS Playground
  • 資料
PAGE TOP