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 […]
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 : 01/10/2025 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 : 01/10/2025 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) […]
