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。
統計学（4ページ目）
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, GMM）…
【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「等分散の仮定」…
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。 管理人…
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。…
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。 管理人…
【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 regulatory T cell…
【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 regulatory T cell…
【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 regulatory T cell…
【論文解説】Tregが末梢で生き残るためにはTCRが必要(2)
以下の論文を解説しています。 Levine, A., Arvey, A., Jin, W. et al. Continuous requirement for the TCR in regulatory T cell function.…
ベイズ推定をわかりやすく解説｜事後分布から推定量を導く方法
ベイズ推定の目的 ベイズの定理からしっかり解説するので、これからベイズ推定について知見を深めたい人や、MCMC法を使ってベイズ推定をしたい方など、さまざまな人におすすめです。 ベイズの定理 まず第一に ベイズ統計学…
【論文解説】Tregが末梢で生き残るためにはTCRが必要(1)
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 regulatory T cell…
【MSEを最小化】ガウス・マルコフの定理と最良線形不偏推定量について
回帰分析等で算出した推定量を評価するとき、どのような指標があるでしょうか。 これまでは、一致性や不偏性を取り上げてきました。簡単に復習しましょう。 一致性(consistency)：…
【統計検定準一級】ランダムウォークとマルチンゲールの話。
こんにちは、青の統計学です。 統計検定準一級では、「この確立過程Sは、マルチンゲールかどうか？」という問題が出ることがあります。 マルコフ性と並んで登場する「マルチンゲール」に、とっつきにくさを感じた方も多いと思います。…
共分散分析(ANCOVA)とは？回帰分析や分散分析との違いもわかりやすく解説
こんにちは、青の統計学です。 今回は、共分散分析について解説いたします。交絡因子等のバイアスを排除する上での便利な手法ですので、これを機にしっかり理解しましょう。 管理人 今回は、質的なデータと量的なデータという切り口でデータを見ます。…
【線形代数】固有値や固有ベクトルは機械学習にどう使われているのか|主成分分析
こんにちは、青の統計学です。 今回は、前回大好評だった「線形代数がデータサイエンスにどう使われているのかシリーズ」の第二弾です。…
【F値とは】分散分析による検定の多重性について|統計検定準1級
統計検定準一級では、2級同様「分散分析」の内容が出てきます。 今回は、前回と視点を変えた「検定の多重性」について解説します。 例題を通して理解していきましょう。 *確実に理解するために、ある程度時間をかけてみましょう。…
【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。
【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…
【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。 一般化線形モデル (Generalized Linear Model) 応答変数 ${Y}$ が、…
