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)…
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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。
【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。
【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。…
【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
VAE(変分オートエンコーダ)の仕組みをわかりやすく解説。深層生成モデルの基礎として、オートエンコーダとの違いから、潜在変数、変分下界(ELBO)、KLダイバージェンス、Reparameterization Trickまで数学的背景を交えて説明します。
【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
ベイズ統計学におけるMCMC法の一つ「ハミルトニアンモンテカルロ（HMC）」について、その仕組みとMH法との違いをわかりやすく解説。物理学のハミルトニアン力学を応用した効率的なサンプリング手法とleap-frog法までを学びます。
【因果推論】uplift modeling(アップリフトモデリング)とは？詳しく解説｜TWO MODELとX LEARNER
「因果推論」の手法であるアップリフトモデリング(Uplift Modeling)について解説します。マーケティング施策の「個の因果」を捉え、ROIを最大化する必要性から、Two-ModelアプローチやX-LearnerなどのMeta-Learnersまで、数学的背景と共に詳しく紹介します。
【図解あり】ヤコビアンをわかりやすく解説【統計検定】
はじめに こんにちは、青の統計学です。 今回は、ヤコビアンをテーマに解説をします。これは、多変数関数の振る舞いを理解するためのツールであり、特に変数の変換や最適化問題においてその真価を発揮します。…
【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。
【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。
【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。 管理人…
【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。…
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、 コインを投げたときに表が出る確率 ある製品の不良率…
【API】Google Search Consoleから1000行以上の検索クエリを取得したい|Google Cloud
Google Search Consoleの管理画面では1000件しか見れない検索クエリを、APIとPythonを使って全量取得する方法を解説。Google Cloudの設定手順から、データ取得・CSV保存のコードまで完全網羅。SEOやサイト分析を強化したい方必見です。
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。…
k-medoidsとは？k-meansとの違いをわかりやすく解説
K-medoidsとは？ K-medoidsは、データをグループ（クラスター）に分割するための教師なし学習アルゴリズムです。 管理人 よく知られているK-meansクラスタリングの堅牢な代替手法として位置づけられています。…
統計検定2級のチートシートと独学で受かるコツ【2026年最新版】
統計検定2級の基本情報 統計検定2級は、 大学基礎科目レベルの統計学の知識の習得とその活用 について理解しているか問われる検定です。 取得することで機械学習やデータ分析を行う際に必要な基礎知識が身につきます。 統計検定2級の範囲…
【2026年最新版】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→…
【2026年最新版】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
統計検定準1級の頻出テーマである分散分析のF値計算、ロジスティック回帰のオッズ比、ブラウン運動などの重要公式を「チートシート」として整理。難易度が高い分野の要点を押さえ、最短合格を目指すための試験直前チェックリストです。
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。
