負の二項分布をわかりやすく解説
負の二項分布をわかりやすく解説。定義、期待値、分散、幾何分布との関係を説明。ポアソン分布で扱えない「過分散」のモデル化や、生物学分野での応用例、Pythonでの推定方法も紹介。
ポアソン分布
統計検定2級の難易度と範囲を徹底解説【2026年最新版】
統計検定2級の難易度、合格率、広範な出題範囲を徹底解説。効率的な勉強法やCBT試験対策、チートシートの活用法まで、合格に必要な情報を網羅した完全ガイドです。データサイエンス実務の第一歩に。
【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。
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。
【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。…
【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、こちらで学習できます。…
【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。…
【統計学】ポアソン分布についてわかりやすく解説
ポアソン分布(poisson distribution) 統計学および確率論で用いられるポアソン分布とは、 ある事象が一定の時間内に発生する回数を表す離散確率分布 です。 定数\( \lambda > 0\) に対し、\(0\)…