06/13/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【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多重共 […]
06/12/2022 / 最終更新日時 : 11/09/2025 Blue データ分析 シンプソンズのパラドクスとは？──「部分」と「全体」で逆転する統計の落とし穴 シンプソンズのパラドクスとは？「部分」と「全体」で統計的な結論が逆転する現象を、具体例で解説。原因となる交絡因子や、統計検定2級でも頻出の「層別分析」による回避策も紹介します。
06/11/2022 / 最終更新日時 : 11/09/2025 Blue マーケティング 差の差分析（DID）をわかりやすく解説：多期間DIDとサンプルサイズ計算まで 因果推論の主要手法「差の差分析（DID）」をわかりやすく解説。平均処置効果（ATT）の推定方法、重要な「平行トレンド仮定」の確認、OLSでの実装、多期間DIDまで。実務や研究での介入効果測定に。
06/08/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【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。 2. 一般化線形混合モデル (GLMM) の位置づけと特長 「GLMM = 一般化線形モデル + 混合効果」GLMM は、一般化線 […]
06/06/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【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 確率は「あるモデルやパラメータが与えられたときに、特定のデータが得られる可能性」を表します。例え […]
06/06/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Cas9 医薬・生物統計 【論文解説】リンパ節ごとのレパトア解析(4) (4)では、resultの後半部分、T細胞の移入実験を解説します。 この記事では、以下の論文を紹介しています。 Stephanie K. Lathrop, Nicole A. Santacruz, Dominic Pha […]
06/05/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Cas9 医薬・生物統計 【論文解説】リンパ節ごとのレパトア解析(3) (3)では、前半部分の、リンパ節ごとのレパトア解析に触れます。 この記事では、以下の論文を紹介しています。 Stephanie K. Lathrop, Nicole A. Santacruz, Dominic Pham, […]
06/04/2022 / 最終更新日時 : 11/08/2025 Blue 確率分布 正規分布とは？図解と合わせわかりやすく解説 正規分布とは何かを図解でわかりやすく解説。確率密度関数の意味から、標準化を使った例題（偏差値計算）、標本平均に応用される再生性まで。統計学の基礎であり統計検定対策にも必須の正規分布をマスターしましょう。
06/03/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【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。 もし「当てはまりの良さ」だけを追求すると、パラメータを増やせば増やすほどモデルはデータにぴったり合 […]
06/03/2022 / 最終更新日時 : 11/04/2025 Blue 教師あり学習 ロジスティック回帰についてわかりやすく解説【二項分布】【統計検定】 ロジスティック回帰とは？0か1の二値分類を行う機械学習の手法を、一般化線形モデル(GLM)や二項分布との関連、オッズの解釈を含めてわかりやすく解説。コードによる実践例も紹介します。
05/31/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 ブートストラップ法についてわかりやすく解説|R ブートストラップ法(bootstrap method) ブートストラップ法とは、限られた標本データから母集団の特性を推定するための統計的リサンプリング手法です。 特徴は、データの復元抽出による多数のサンプルセットの生成に […]
05/30/2022 / 最終更新日時 : 11/18/2025 Blue 推定・検定 【仮説検定】第1種の過誤と第2種の過誤とは？ 【統計検定2級対策】第1種の過誤と第2種の過誤の違いをわかりやすく解説。有意水準や検出力、トレードオフの関係性まで図解付きで網羅。仮説検定の基礎を固めたい初学者必見です。
05/30/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【統計検定】ポアソン過程をわかりやすく解説|待ち行列理論 こんにちは、青の統計学です。 今回は統計検定準一級から登場する確立過程の一つ「ポアソン過程」について解説いたします。 このコンテンツに全て詰まっているのでブックマーク推奨です！ 関わりの深い生存時間解析は、こちらで学習で […]
05/29/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Cas9 医薬・生物統計 【論文解説】リンパ節ごとのTCRレパトア解析(2) この記事では、以下の論文を紹介しています。 Stephanie K. Lathrop, Nicole A. Santacruz, Dominic Pham, Jingqin Luo, Chyi-Song Hsieh;An […]
05/28/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Cas9 医薬・生物統計 【論文解説】リンパ節ごとのTCRレパトア解析(1) これってどんな論文？ Antigen-specific peripheral shaping of the natural regulatory T cell population . 今回ご紹介するのは、制 […]
05/27/2022 / 最終更新日時 : 11/04/2025 Blue 統計学 尤度比検定とは？わかりやすく解説｜カイ2乗分布との関わり 汎用性の高い「尤度比検定」をわかりやすく解説。2つの統計モデル（完全モデル・縮小モデル）の適合度を比較する手法、検定統計量とカイ2乗分布の関係、GLMでのPython実装例までを紹介します。
05/24/2022 / 最終更新日時 : 11/09/2025 Blue 統計学 【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。 よく似た名前として、分散分析や共分散分析など […]
05/23/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 推定・検定 分散分析と共分散分析：基礎からPython実装までわかりやすく解説 こんにちは、青の統計学です。 「分散分析（ANOVA）」と、そこからさらに一歩進んだ「共分散分析（ANCOVA）」について解説します。ビジネスシーンや研究、データ分析の現場でも活用範囲が広い手法であり、知っておくと有用で […]
05/20/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 推定・検定 【統計検定2級】分散分析の信頼区間について|python 統計検定2級の中でも手強い分野の一つ、「分散分析」を扱います。 中でも、分散分析の信頼区間は盲点になることが多いです。例題を通して学んでいきましょう。 分散分析について基礎から学びたい方は、以下のコンテンツをご覧ください […]
05/19/2022 / 最終更新日時 : 11/18/2025 Blue 統計学 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 【計量経済学】トービットモデル（Tobit model）とは？データが0で切断される「打ち切りデータ」や「潜在変数」の概念を図解でわかりやすく解説。最尤法による推定や限界効果、確率密度関数の導出まで、統計検定準1級対策にも最適です。
05/17/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 推定・検定 【t検定】t統計量(t値)の求め方 t統計量（t value）について t統計量とは、t検定で使う検定統計量のことです。 t統計量は、回帰分析や仮説検定において重要な役割を果たす検定統計量です。特に、回帰係数の統計的有意性を評価する際に用いられます。 統計 […]
05/13/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【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) […]
05/11/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 基礎数学 ベルマン方程式をわかりやすく解説｜動的計画法 こんにちは、青の統計学です。 今回は、ベルマン方程式についてわかりやすく解説します。 ベルマン方程式とは ベルマン方程式は、「最適性の原理」を数学的に表現したものです。 最適性の原理とは、「ある時点での最適な意思決定は、 […]
05/10/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue Python 【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 […]
05/06/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【統計検定準一級】回帰診断法とは？｜残差プロットとleverageをわかりやすく解説 回帰診断法 回帰診断法は、回帰分析において誤差項の仮定が成立しているかどうかを評価する手法です。 仮定について詳しく深掘りたい方は、こちらを先に見た方がいいかもしれないです …で、これらの仮定を確認するために […]
05/04/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 層化抽出法の比例配分とネイマン配分をわかりやすく解説【統計検定準一級】 層化抽出法 層化抽出法は、母集団を互いに排反な部分集合（層）に分割し、各層から独立に標本を抽出する方法です。 統計検定二級では、調査手法の一つとして他の方法と比較できているかを問われていましたが、準一級では具体例を通して […]
05/04/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【例題つき】固定効果推定と固定効果モデルについてわかりやすく解説|ランダム効果 よりお手軽に学習したい方は以下の聞き流し動画から聞いてみるのがおすすめです。 固定効果(fixed effect)とは まず、固定効果推定を行うのは「対象を複数時点で観察する」場合です。社会科学の分野では、パネルデータ分 […]
05/03/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 時系列解析 【時系列】ARモデルをわかりやすく解説|Yule-Walker法や最尤法も こんにちは、青の統計学です。 今回解説するのは、時系列モデルの基礎であるARモデルです。 まずは数式を見てみましょう。 ARモデル(autoregression model) $$y_{n} = \sum_{j=1}^{ […]
05/01/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 基礎数学 【python】行列式や逆行列は機械学習でどう使われるのか|線形代数の活用方法 大学数学で習う線形代数は、統計学や機械学習ではどのように活用されているのでしょうか？ なんとなく説明変数をたくさん書かなくても行ベクトル一つ書いておけば良いから楽、程度に考えているかもしれませんが、実はもっと役に立ってお […]
05/01/2022 / 最終更新日時 : 11/02/2025 Blue 統計学 不偏性と不偏分散についてわかりやすく解説 なぜ標本分散の分母は $n-1$ なのか？統計学で重要な『不偏分散』と『不偏性』について、数式を交えてわかりやすく解説します。この記事で、推定量が満たすべき望ましい性質とバイアスの概念を理解しましょう。
04/29/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 推定・検定 【統計検定2級で最も厄介(主観)】分散分析を解説します② さて、前回の記事に続いて分散分析を解説していきます。 統計検定2級に挑戦したい方は、こちらのnoteもぜひご覧ください。（リポストすると割引になります！） 画像をクリックすると記事に飛びます。 分散分析とは まずはおさら […]
04/25/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 推定・検定 【統計検定2級で最も手強い(主観)】分散分析について解説します① こんにちは、青の統計学です。 統計検定では、実験計画法の分野で「分散分析」というものがよく出ており、「自由度」や「残差平方和」などの知識が必要で厄介です。 今回は、分散分析について解説いたします。 統計検定2級に挑戦した […]
04/24/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue 統計学 【統計検定2級】歪度と尖度をわかりやすく解説|python こんにちは、青の統計学です。 今回は尖度と歪度という2つの統計量をみてみましょう。 モーメントを使った算出式を使っておりますが、尖度と歪度の計算の仕方は色々あります。 歪度/skewness $$\frac{E[(x-μ […]
