【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…
青の統計学（7ページ目）
【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)：…
主成分分析（PCA）をわかりやすく解説【統計検定準一級】｜python
主成分分析 青の統計学へようこそ。 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。 数学的背景まで掘り下げたコンテンツは以下になります。 【python】主成分分析(+回帰)の仕組みとコード例|教師なし学習…
【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。…
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(Gaussian Process Regression)の仕組みを、数学的定義から実務応用まで網羅。RBFカーネル等の共分散関数の役割、ベイズ統計に基づく事前分布・事後分布の更新フローを解説します。回帰分析における非線形モデリング、予測分散を用いた信頼区間の可視化など、データサイエンスの幅を広げる技術を習得しましょう。
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。…
UI/UX 改善における統計的アプローチ： ～サンプリング設計とベイズ推論の活用～
1. UI/UX 改善と統計学の関係 ユーザーの操作感やインタラクションをより快適にするためのUI/UX改善は、データドリブンなアプローチができるようになってます。 たとえば…
【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…
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。
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。
【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、…
【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。…
【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 Pham,…
【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, Jingqin…