01/10/2025 / 最終更新日時 : 01/11/2025 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 […]
01/04/2025 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest Python 負の二項分布をわかりやすく解説 はじめに！ 負の二項分布は、ポアソン分布や二項分布よりも過分散を扱いやすい柔軟なモデルとして知られています。 実験・観測データにしばしば見られる「期待値以上の分散」をうまく捉えることができ、免疫学や微生物学などの生物学的 […]
11/02/2024 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest 大学数学 統計検定3級｜合格率や出題範囲、勉強法を徹底解説【2025年最新版】 統計検定3級とは？ 統計検定3級は、統計学の基礎知識を評価するために設けられた重要な資格試験で、データを適切に扱う能力や、統計学の基本的な概念を理解していることを証明することを目的としています。 1級からさまざまなレベル […]
08/31/2024 / 最終更新日時 : 01/04/2025 bluest 大学数学 統計検定2級の難易度と範囲を徹底解説【2025年最新版】 統計検定2級とは？ 統計検定2級は、統計の基礎を理解し、実務に活かすためのスキルを認定する試験です。 近年データサイエンスや生成AI等の盛り上がりもあり、G検定と並んで注目度が上がってきましたね。 ただ、簡単に取得できる […]
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 […]
06/08/2024 / 最終更新日時 : 01/10/2025 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 二項分布を理解するには、まずベルヌーイ分布の理解が必須です。 ベルヌーイ分布 ベルヌーイ分布は、単一の確率実験において、成功(1)か失敗(0)の2値をとる離散確率分布です。 確率質量関数は、 $$P(X=x) […]
01/06/2024 / 最終更新日時 : 09/08/2024 bluest 社会科学 【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 こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計検定のチートシート番外編として、確率分布についてまとめようと思います。 各確率分布のモーメント母関数(積率母関数)が求められると、期待値と分散が計算できるようになります。 計算量 […]
12/01/2023 / 最終更新日時 : 12/01/2024 bluest 社会科学 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、 などが挙げられます。 ベータ分布の確率密 […]
11/12/2023 / 最終更新日時 : 12/06/2024 bluest 大学数学 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。 この分布は、コイン投げや製品の検査における合格 […]
08/21/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest ベイズ 超幾何分布をわかりやすく解説｜非復元抽出 1. 超幾何分布 1.1 超幾何分布とは 超幾何分布は、有限個からなる母集団から非復元抽出を行うときに、「特定の属性を持つ要素がサンプル中に何個含まれるか」を表す確率分布です。 例示：品質検査への応用 このとき、確率変数 […]
06/30/2022 / 最終更新日時 : 09/07/2024 bluest 統計学基礎 【期待値の応用】モーメント母関数(積率母関数)について 統計検定準一級には、積率母関数についての問題があります。 マクローリン展開や合成関数の微分の知識が必要なことから、避けられがちですが、使う分には便利なものです。 今回は、モーメント法と積率母関数について解説します。 統計 […]
06/08/2022 / 最終更新日時 : 01/12/2025 bluest マーケティング 【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 […]
06/04/2022 / 最終更新日時 : 09/08/2024 bluest 大学数学 【例題つき】正規分布(ガウス分布)ついてわかりやすく解説 こんにちは、青の統計学です。 二項分布やポアソン分布のようなカウントデータを扱う離散分布の他に、連続データを扱う連続分布があります。 今回は、連続分布の代表格である「正規分布」について扱います。 確率密度に関する例題とと […]
06/03/2022 / 最終更新日時 : 09/16/2024 bluest Python 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】 ロジット関数とロジスティック関数 こんにちは、青の統計学です、 今回は、分類タスクの王道「ロジスティック回帰」について解説していきます。 しっかり復習したい方は、以下の記事をご覧ください。 基本は、線形回帰の拡張でしたね […]
04/23/2022 / 最終更新日時 : 12/06/2024 bluest Python 【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\ […]
