コンテンツへスキップ ナビゲーションに移動

青の統計学

  • 統計学
    • 統計学基礎
    • ベイズ
  • 機械学習
  • 統計検定対策
  • 大学の試験対策
  • マーケティング
  • DS Playground
  • 資料

幾何分布

  1. HOME
  2. 幾何分布
負の二項分布を実験に活かした具体例
01/04/2025 / 最終更新日時 : 01/28/2025 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 […]

超幾何分布を正しく理解する
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 […]

幾何分布とは?意外とビジネスに役立つ確率分布
06/28/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest マーケティング

幾何分布とは?意外とビジネスに役立つ確率分布

1. 幾何分布(Geometric Distribution)の概要 幾何分布は、離散確率分布の一種で「ある試行を繰り返したときに、初めて成功が得られる試行回数に関する分布」を表します。 ビジネスの現場では「初回成功まで […]

不偏性について正しく理解する記事
05/01/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest 大学数学

不偏性と不偏分散についてわかりやすく解説

不偏性(unbiasedness) 不偏分散とは、分散の中でも不偏性を持つ分散のことです。 まずは、不偏性から理解していきましょう。 「不偏性がある」とは、標本平均の期待値が母平均に一致することを指します。 数式で書くと […]

人気記事

統計検定2級の完全ガイド
統計検定3級の徹底攻略

Udemy

バナー広告

新サービス

青の統計学|X

Update Contents

効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
05/17/2025
大学生向けのG検定の攻略記事のサムネイル
【体験談】G検定は大学生でも受かる?合格率、難易度、試験範囲を徹底解説
05/17/2025
統計検定2級の完全ガイド
統計検定2級の難易度と範囲を徹底解説【2025年最新版】
05/03/2025
自己組織化マップとは?データの視覚的探索と次元削減の手法
自己組織化マップとは?データの視覚的探索と次元削減の手法
03/18/2025
階層型クラスタリング徹底比較|ウォード法・最短距離法などの使い分け
階層型クラスタリング徹底比較|ウォード法・最短距離法などの使い分け
03/18/2025
k-medoidsとは?k-meansとの違いをわかりやすく解説
k-medoidsとは?k-meansとの違いをわかりやすく解説
03/18/2025
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
03/18/2025
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリング
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリングを解説
03/16/2025
【完全ガイド】k-means法とは?周辺のクラスタリング手法と比較
【完全ガイド】k-means法とは?周辺のクラスタリング手法と比較
03/15/2025
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
03/15/2025

New Contents

効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
02/03/2025
大学生向けのG検定の攻略記事のサムネイル
【体験談】G検定は大学生でも受かる?合格率、難易度、試験範囲を徹底解説
05/17/2025
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
03/18/2025
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリング
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリングを解説
03/16/2025
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
02/25/2025
統計的なサンプルサイズ設計の手引き
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
01/10/2025
グラフニューラルネットワークの基礎と応用事例
グラフニューラルネットワークの基礎と応用事例
01/08/2025
パレートの法則についてわかりやすく解説
パレートの法則についてわかりやすく解説
01/07/2025
負の二項分布を実験に活かした具体例
負の二項分布をわかりやすく解説
01/04/2025
ベイズ因子をABテストに使ってみる
ベイズ因子とは?──定義と直感的解釈
01/01/2025

Tag Cloud

AIC F統計量 GBDT GLM K-means法 KL divergence MCMC法 MSE PCA p値 ridge回帰 t検定 カイ2乗分布 ガンマ分布 ブートストラップ法 ポアソン分布 マルコフ連鎖 ラグランジュの未定乗数法 ランダムウォーク ランダムフォレスト ロジスティック回帰 一様分布 不偏性 中心極限定理 二項分布 信頼区間 共分散 再生性 分散分析 回帰分析 固定効果 多重共線性 尤度比検定 尤度関数 層化抽出法 幾何分布 指数分布 最小二乗法 最尤法 標準偏差 標準誤差 正規分布 決定木 深層学習 相関係数

Recent

効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
05/17/2025
大学生向けのG検定の攻略記事のサムネイル
【体験談】G検定は大学生でも受かる?合格率、難易度、試験範囲を徹底解説
05/17/2025
統計検定2級の完全ガイド
統計検定2級の難易度と範囲を徹底解説【2025年最新版】
05/03/2025
自己組織化マップとは?データの視覚的探索と次元削減の手法
自己組織化マップとは?データの視覚的探索と次元削減の手法
03/18/2025
階層型クラスタリング徹底比較|ウォード法・最短距離法などの使い分け
階層型クラスタリング徹底比較|ウォード法・最短距離法などの使い分け
03/18/2025
k-medoidsとは?k-meansとの違いをわかりやすく解説
k-medoidsとは?k-meansとの違いをわかりやすく解説
03/18/2025
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
03/18/2025
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリング
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリングを解説
03/16/2025
【完全ガイド】k-means法とは?周辺のクラスタリング手法と比較
【完全ガイド】k-means法とは?周辺のクラスタリング手法と比較
03/15/2025
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
03/15/2025

サイトマップはこちら

青の統計学|Follow Me!

チートシート

バナー広告


バナー広告

バナー広告
バナー広告
バナー広告
バナー広告

シミュレーション

サンプルサイズ設計ツールのサムネイル

問題演習

統計検定2級問題演習へのリンク
  • 統計学
  • 機械学習
  • 統計検定対策
  • 大学の試験対策
  • マーケティング
  • DS Playground
  • 資料

Copyright © 青の統計学 All Rights Reserved.

Powered by WordPress with Lightning Theme & VK All in One Expansion Unit

MENU

  • 統計学
    • 統計学基礎
    • ベイズ
  • 機械学習
  • 統計検定対策
  • 大学の試験対策
  • マーケティング
  • DS Playground
  • 資料
PAGE TOP