06/07/2025 / 最終更新日時 : 06/07/2025 bluest 大学数学 中心極限定理についてわかりやすく解説｜大数の法則との違い こんにちは、青の統計学です。 昨今だと、高校の情報の授業でも中心極限定理や大数の法則が扱われるようになりましたね。 今回は、中心極限定理の直観的な解釈や理論まで理解してみましょう。 1. 数学的背景 1.1 確率変数と確 […]
01/10/2025 / 最終更新日時 : 06/07/2025 bluest マーケティング サンプルサイズ設計のガイド：基礎理論と実践をわかりやすく 1. はじめに サンプルサイズ設計は、研究・調査・実験計画（例えばCMの効果を測りたいマーケティング検証、アプリのUX改善のためのABテストなど）において重要なプロセスです。 そもそも、サンプルサイズを設定しようという背 […]
08/03/2024 / 最終更新日時 : 01/10/2025 bluest 大学数学 【統計検定でも頻出】母比率の差の検定と具体例 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、母比率の差の検定 について解説します。 母平均や母分散の検定については、こちらの記事をご覧ください。 青の統計学では、noteで統計検定やG検定に関するチートシートを掲載しております […]
07/17/2024 / 最終更新日時 : 01/10/2025 bluest 大学数学 期待値と分散について｜確率論と統計学の重要概念をわかりやすく解説 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、データの解釈や意思決定を行うために役立つ、期待値と分散 について解説します。 簡単だからといって、曖昧な理解をしていないでしょうか？？ 数学的背景も踏まえて、理解が深まる構成にしてい […]
07/09/2024 / 最終更新日時 : 01/10/2025 bluest 大学数学 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 こんにちは、青の統計学です！ 今回は、多変量正規分布 について解説します。機械学習、統計的推論で幅広く利用される基礎的な分布ですので、数学的背景も踏まえて、理解が深まる構成にしているのでぜひ最後までご覧ください。 青の統 […]
06/08/2024 / 最終更新日時 : 01/28/2025 bluest ベイズ 【完全版】二項分布をわかりやすく説明｜統計学 二項分布とは ビジネスでも多くの事象が適用できる二項分布について、基礎から解説します。 分布の可視化などは、青の統計学-DsPlayground-の確率分布可視化ツールが便利です。 ぜひご覧ください。 こちらをクリックす […]
01/08/2023 / 最終更新日時 : 06/07/2025 bluest 大学数学 【統計検定】フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について解説|python こんにちは、青の統計学です。 今回は、正規分布を例に取って、フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について深掘りできればと思います。 統計検定準一級の試験範囲にもなっておりますので、この機会に是非理解していきましょ […]
06/18/2022 / 最終更新日時 : 01/11/2025 bluest マーケティング 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「新しいボタン配置Aが既存配置Bよりもコンバー […]
05/13/2022 / 最終更新日時 : 06/07/2025 bluest Python 【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) […]
