【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。…
資格対策（5ページ目）
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。
【図解】ブートストラップ法をわかりやすく解説｜標準誤差と信頼区間
ブートストラップ法は、手元の標本から復元抽出を繰り返し、統計量のばらつきを経験的に求める方法です。正規近似が使いにくいときや、中央値のように公式の標準誤差がすぐ出ないときに使います。手順、パーセンタイル信頼区間、実務での注意点を図解します。
【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.…
【統計検定2級】分散分析の信頼区間について|python
統計検定2級の中でも手強い分野の一つ、「分散分析」を扱います。 中でも、分散分析の信頼区間は盲点になることが多いです。例題を通して学んでいきましょう。 分散分析について基礎から学びたい方は、以下のコンテンツをご覧ください。…
トービットモデルとは？わかりやすく解説【潜在変数】｜計量経済学
【計量経済学】トービットモデル（Tobit model）とは？データが0で切断される「打ち切りデータ」や「潜在変数」の概念を図解でわかりやすく解説。最尤法による推定や限界効果、確率密度関数の導出まで、統計検定準1級対策にも最適です。
【t検定】t統計量(t値)の求め方
t統計量（t value）について t統計量とは、t検定で使う検定統計量のことです。 t統計量は、回帰分析や仮説検定において重要な役割を果たす検定統計量です。特に、 回帰係数の統計的有意性を評価する 際に用いられます。…
【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)…
【高校数学でわかる】分散と標準偏差をわかりやすく解説|散らばりの指標
分散(variance)と標準偏差(standard deviation) こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計の基本である分散と標準偏差について解説していきます。 高校数学でも扱われる内容なので、高度な数学は必要ございません。…
【統計検定準一級】回帰診断法とは？｜残差プロットとleverageをわかりやすく解説
回帰診断法 回帰診断法は、回帰分析において誤差項の仮定が成立しているかどうかを評価する手法です。 独立性 : 誤差項は互いに独立である 等分散性 : 誤差項の分散が一定であること（等分散性） 正規性 : 誤差項が正規分布に従うこと…
層化抽出法の比例配分とネイマン配分をわかりやすく解説【統計検定準一級】
層化抽出法 層化抽出法は、 母集団を互いに排反な部分集合（層）に分割し、各層から独立に標本を抽出する方法 です。…
【例題つき】固定効果推定と固定効果モデルについてわかりやすく解説|ランダム効果
よりお手軽に学習したい方は以下の聞き流し動画から聞いてみるのがおすすめです。 https://youtu.be/uvw7G33ubBQ 固定効果(fixed effect)とは まず、固定効果推定を行うのは 「対象を複数時点で観察する」…
【時系列】ARモデルをわかりやすく解説|Yule-Walker法や最尤法も
こんにちは、青の統計学です。 今回解説するのは、時系列モデルの基礎であるARモデルです。 まずは数式を見てみましょう。 ARモデル(autoregression model) $$y_{n} =…
不偏性と不偏分散についてわかりやすく解説
なぜ標本分散の分母は $n-1$ なのか？統計学で重要な『不偏分散』と『不偏性』について、数式を交えてわかりやすく解説します。この記事で、推定量が満たすべき望ましい性質とバイアスの概念を理解しましょう。
