統計学理論– tag –

t検定の基本的な考え方から、使い方、種類、具体的な事例までわかりやすく解説します。

推定統計における母集団と標本の基礎について詳しく解説します。

仮説検定の概要を詳しく理解したい方向けに「仮説検定の概要・手順」「図解と事例を交えた仮説検定の事例」をそれぞれ詳しく解説します。

「相関・相関分析とは何か詳しく知りたい」「Pythonを用いた相関係数の算出、相関分布の描画方法が知りたい」このような要望にお応えします。

「t分布について詳しく理解したい」「Pythonでt分布を描画する方法が知りたい」このような要望にお応えします。

「F分布について詳しく理解したい」「PythonでF分布を描画する方法を知りたい」このような要望にお応えします。

確率統計や機械学習分野で広く応用される「ナイーブベイズ分類」について詳しく解説。前半では「ナイーブベイズ分類の原理」について解説し、後半では「Python scikit-learnを用いた分類モデルのプログラミング方法」について言及。

Pythonを動かしながら統計学基礎を学びたい方向けに、おすすめの教材を紹介します。ハンズオンでの学習は高いスキル定着度が見込めますため、是非活用検討ください。

確率統計学における「条件付き確率」と「ベイズの定理」について詳しく解説しています。理解促進のため「事象と確率」についても概説しています。

「カイ二乗分布の概要を理解したい」「Pythonでカイ二乗分布を描画する方法が知りたい」このような要望にお応えします。

本記事では、正規分布の概要を紹介した上で、Pythonを用いて正規分布を描画する方法について解説します。

ロジスティック回帰分析とは何か知りたい方向けに「ロジスティック回帰の概要」と「関数の導出方法」について詳しく解説します。