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ベイズ推定:ベイズ定理の公式や事前確率・事後確率の概念

  • 統計学
多くの場面でベイズ統計学が利用されており、ベイズ定理を基本とする統計学がベイズ統計学です。ベイズ統計学ではベイズ推定の方法やベイズ定理の公式を学ぶことになります。 初めてベイズ統計学を学ぶ場合、事前確率や事後確率など新た […]
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加重平均の求め方:重要度を加味した計算方法と単純平均との違い

  • 統計学
統計学に限らず、多くの場面で加重平均という言葉が利用されます。非常に重要な概念であり、発表される統計データのほとんどは加重平均を加味していると理解しましょう。 それでは、なぜ加重平均が重要なのでしょうか。この理由として、 […]
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超幾何分布:期待値(平均)・分散の計算と二項分布との違い

  • 統計学
統計学で学ぶ分野の一つが超幾何分布です。幾何分布とはまったく異なる分布であるため、幾何分布とは異なる概念として超幾何分布を学びましょう。 数式を眺めても、超幾何分布を理解できるようになることはありません。そこで、数式が何 […]
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フィッシャーの正確確率検定:分割表の検定とカイ二乗検定との違い

  • 統計学
統計学で学ぶ検定方法の一つがフィッシャーの正確確率検定です。分割表を利用して確率を直接計算し、検定する方法がフィッシャーの正確確率検定になります。 データ数の少ないセルが含まれている場合、フィッシャーの正確確率検定は有効 […]
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確率論でのチェビシェフの不等式:マルコフの不等式と証明

  • 統計学
統計学で確率論を学ぶとき、教科書にチェビシェフの不等式が出てくることがあります。ただ多くの人にとって、チェビシェフの不等式は難しいです。 数式を見てもチェビシェフの不等式を理解できるようになることはありません。そこで数式 […]
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離散一様分布と連続一様分布:定義や期待値・分散の計算

  • 統計学
最も基本的な確率分布に一様分布があります。コインやサイコロを投げるとき、一様分布になります。すべての確率が同じ場合は一様分布です。 一様分布には離散一様分布と連続一様分布の2種類があります。両者は似ているものの、異なる分 […]
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ベルヌーイ分布:期待値・分散の計算と二項分布との違い

  • 統計学
二者択一(結果が2つのみ)のケースは多いです。結果が2つのとき、統計学ではベルヌーイ分布を利用します。ベルヌーイ分布の概念は簡単であり、結果が2つかどうかを確認すればいいです。 結果が2つだけであるため、ベルヌーイ分布の […]
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幾何分布:分布の概念や期待値・分散の計算、無記憶性の意味

  • 統計学
統計学で最も重要な分布が正規分布です。ただ統計では多くの分布の種類があり、その一つが幾何分布です。幾何分布は正規分布のように重要な分野ではないものの、統計を学ぶときに幾何分布を勉強しなければいけないケースは多いです。 高 […]
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累積分布関数:計算方法や確率密度関数・正規分布との違い

  • 統計学
統計学では累積分布関数を学びます。確率を足すだけであるため、概念は非常に簡単です。難しい数式を利用する必要はなく、本来はシグマ$Σ$や積分を利用しなくても累積分布関数が何か理解できます。 なぜ累積分布関数を学ぶのが重要か […]
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同時確率分布、周辺確率分布:離散型・連続型確率分布と独立性

  • 統計学
統計学では同時確率分布と周辺確率分布を学びます。概念は難しくないものの、それぞれの言葉が何を意味しているのか理解する必要があります。 なお同時確率分布と周辺確率分布を理解するとき、事前に離散型確率分布と連続型確率分布を学 […]
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