「大人の教養・知識・気付き」を伸ばすブログ

※今月(8月)は一部コンテンツを隔週更新にします(夏休みです…)。 一流の大人(ビジネスマン、政治家、リーダー…)として知っておきたい、教養・社会動向を意外なところから取り上げ学ぶことで“気付く力”を伸ばすブログです。

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統計学

統計学に関係するトピックが扱われた記事を扱います。機械学習は別カテゴリで扱います。

本気で学ぶ統計学(24/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は検定論における“良さ”を議論すべく不偏検定・一様最強力不偏検定を導入します。

統計学のための線形代数(024/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 行列のSchur分解の具体例を議論します。

本気で学ぶ統計学(23/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は検定論における“良さ”を議論すべく一様最強力検定を導入します。

統計学のための線形代数(023/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 行列のJordan分解およびSchur分解を議論します。

本気で学ぶ統計学(22/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、検定論を説明します。

統計学のための線形代数(022/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 正方行列の対角化を議論します。

本気で学ぶ統計学(21/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、区間推定論における各種概念を説明します。

統計学のための線形代数(021/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 QR分解を多変量解析に応用します。

統計的機械学習の数理100問(目次)

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。

統計的機械学習の数理100問(20/20)

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 教師なし学習を扱います。

本気で学ぶ統計学(20/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、引き続き点推定論における各種概念を説明します。特に最尤法および最尤推定量の性質を扱います。

統計学のための線形代数(020/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 対称行列のスペクトル分解を議論します。

統計的機械学習の数理100問(19/20)

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 引き続きサポートベクトルマシンの理論を扱います。

本気で学ぶ統計学(19/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、引き続き点推定論における各種概念を説明します。

統計学のための線形代数(019/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 特異値分解を用いて多重共線性の問題を議論します。

統計的機械学習の数理100問(18/20)

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 サポートベクトルマシンの理論を扱います。

本気で学ぶ統計学(18/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、点推定論における各種概念を説明します。

統計学のための線形代数(018/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 引き続き正定値行列と固有値に関する議論を行います。

統計的機械学習の数理100問(17/20)

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 決定木を扱います。

本気で学ぶ統計学(17/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、統計的決定理論の考え方を説明します。

統計学のための線形代数(017/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 特異値分解の例を解いてみます。

統計的機械学習の数理100問(16/20)

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 平滑化スプラインや局所回帰、一般化加法モデルを扱います。

本気で学ぶ統計学(16/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、標本のサンプリング方法を説明します。

統計学のための線形代数(016/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 行列の因数分解を行うべく、今回は特異値分解を扱います。

統計的機械学習の数理100問(15/20)

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 非線形回帰(多項式回帰・スプライン回帰)を扱います。

本気で学ぶ統計学(15/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、統計量および標本分布を具体的に導出します。

統計学のための線形代数(015/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 非負定値行列と固有値に関する議論を行います(最後)。

統計的機械学習の数理100問(14/20)

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 機械学習における正則化を取り扱います。

本気で学ぶ統計学(14/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。今回は、統計量および標本分布を導入します。

統計学のための線形代数(014/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 引き続き非負定値行列と固有値に関する議論を行います。

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