【等分散の仮定編】2標本問題をわかりやすく解説|推定と検定
こんにちは、青の統計学です。 今回は、2標本問題について扱います。 確率変数が2つ登場するため難しいですが、応用上用いられることが多いのが「2標本問題」です。 中でも今回は、 二つの確率変数が同一の分散であると仮定した「等分散の仮定」…
統計検定対策（4ページ目）
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。 管理人…
多項分布とは？ビジネスの活用範囲の多い分布
多項分布って？ 多項分布とは、 複数のカテゴリにまたがって起こりうる事象を、一定回数の試行によって観測したとき に、その観測結果がどのような確率で生じるかを表す分布です。…
ガンマ分布とは？リスク解析と保険数理に使える分布
ガンマ分布とは ガンマ分布とは、連続型の確率分布の一種で、 主に「待ち時間」や「寿命」「損害額」などのモデリングに広く使われる分布 です。その汎用性の高さが特徴的です。 管理人…
ベイズ推定をわかりやすく解説｜事後分布から推定量を導く方法
ベイズ推定の目的 ベイズの定理からしっかり解説するので、これからベイズ推定について知見を深めたい人や、MCMC法を使ってベイズ推定をしたい方など、さまざまな人におすすめです。 ベイズの定理 まず第一に ベイズ統計学…
【MSEを最小化】ガウス・マルコフの定理と最良線形不偏推定量について
回帰分析等で算出した推定量を評価するとき、どのような指標があるでしょうか。 これまでは、一致性や不偏性を取り上げてきました。簡単に復習しましょう。 一致性(consistency)：…
主成分分析（PCA）をわかりやすく解説【統計検定準一級】｜python
主成分分析 青の統計学へようこそ。 今回は、教師なし学習の一つ「主成分分析」について解説いたします。 数学的背景まで掘り下げたコンテンツは以下になります。 【python】主成分分析(+回帰)の仕組みとコード例|教師なし学習…
【統計検定準一級】ランダムウォークとマルチンゲールの話。
こんにちは、青の統計学です。 統計検定準一級では、「この確立過程Sは、マルチンゲールかどうか？」という問題が出ることがあります。 マルコフ性と並んで登場する「マルチンゲール」に、とっつきにくさを感じた方も多いと思います。…
【F値とは】分散分析による検定の多重性について|統計検定準1級
統計検定準一級では、2級同様「分散分析」の内容が出てきます。 今回は、前回と視点を変えた「検定の多重性」について解説します。 例題を通して理解していきましょう。 *確実に理解するために、ある程度時間をかけてみましょう。…
【ベイズ因子】オッズ比の使われ方を紹介します
オッズ比とは何か、実例（食中毒）を用いて計算方法と解釈をわかりやすく解説します。さらに、ベイズ因子とオッズの関係やロジスティック回帰での使われ方まで、統計学の観点から深く掘り下げます。
【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。…
正規分布とは？図解と合わせわかりやすく解説
正規分布とは何かを図解でわかりやすく解説。確率密度関数の意味から、標準化を使った例題（偏差値計算）、標本平均に応用される再生性まで。統計学の基礎であり統計検定対策にも必須の正規分布をマスターしましょう。
【モデル選択】AIC(赤池情報量基準)についてわかりやすく解説
1：AICとは何か AICは 「複数の統計モデルのうち、どれがより予測に適しているか」 を評価するために考案された指標です。…
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】
ロジスティック回帰とは？0か1の二値分類を行う機械学習の手法を、一般化線形モデル(GLM)や二項分布との関連、オッズの解釈を含めてわかりやすく解説。コードによる実践例も紹介します。
ブートストラップ法についてわかりやすく解説|R
ブートストラップ法(bootstrap method) ブートストラップ法とは、限られた標本データから母集団の特性を推定するための統計的リサンプリング手法です。 特徴は、 データの復元抽出による多数のサンプルセットの生成 にあります。…
【仮説検定】第1種の過誤と第2種の過誤とは？
【統計検定2級対策】第1種の過誤と第2種の過誤の違いをわかりやすく解説。有意水準や検出力、トレードオフの関係性まで図解付きで網羅。仮説検定の基礎を固めたい初学者必見です。
【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。…
尤度比検定とは？わかりやすく解説｜カイ2乗分布との関わり
汎用性の高い「尤度比検定」をわかりやすく解説。2つの統計モデル（完全モデル・縮小モデル）の適合度を比較する手法、検定統計量とカイ2乗分布の関係、GLMでのPython実装例までを紹介します。
【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。…
分散分析と共分散分析：基礎からPython実装までわかりやすく解説
こんにちは、青の統計学です。 「分散分析（ANOVA）」と、そこからさらに一歩進んだ「共分散分析（ANCOVA）」について解説します。ビジネスシーンや研究、データ分析の現場でも活用範囲が広い手法であり、知っておくと有用です。 1.…