統計・数学基礎
DS力(数学編)。記述統計・確率分布・推測統計から線形代数・微分積分・データ可視化まで、計算問題対策も充実。
このカテゴリの記事
- 01 記述統計の基礎(平均・中央値・最頻値) 記述統計
- 02 散らばりの指標(分散・標準偏差・四分位) 記述統計
- 03 データ可視化の選び方 データ可視化
- 04 散布図と相関係数 記述統計
- 05 確率の基本と条件付き確率 確率論
- 06 ベイズの定理と医療診断問題 確率論
- 07 期待値と分散の計算 確率論
- 08 確率分布(ベルヌーイ・二項・ポアソン) 確率分布
- 09 正規分布と中心極限定理 確率分布
- 10 その他の分布(t・χ²・F・指数) 確率分布
- 11 サンプリングと標本誤差 推測統計
- 12 点推定と区間推定(信頼区間) 推測統計
- 13 仮説検定の枠組みとp値 推測統計
- 14 t検定とz検定 推測統計
- 15 χ²検定とANOVA 推測統計
- 16 第1種/第2種の過誤・検出力 推測統計
- 17 ベクトルと行列の基礎 線形代数
- 18 内積・ノルム・固有値の概念 線形代数
- 19 微分・偏微分・勾配の基礎 微分積分
- 20 統計まとめ・計算問題対策 まとめ
- 21 重回帰分析と AIC/BIC 多変量解析
- 22 ノンパラメトリック検定(Wilcoxon・Mann-Whitney・Kruskal-Wallis) 推測統計
- 23 多変量解析の補完(偏相関・正準相関・因子分析・判別分析) 多変量解析
このカテゴリで扱うテーマ
- 記述統計 (平均・分散・四分位・相関)
- 確率と確率分布 (正規・二項・ポアソン・t・χ²)
- 推測統計と仮説検定 (信頼区間・p値・ANOVA)
- 線形代数・微分積分の基礎
- データ可視化の選び方と悪い可視化例