「大人の教養・知識・気付き」を伸ばすブログ

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。目下、データ分析・語学に力点を置いています。今月(2022年10月)からは多忙につき、日々の投稿数を減らします。

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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。

統計学のための線形代数(035/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 2次形式とMoore-Penrose形逆行列の関係を調べます。

統計学のための線形代数(034/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 引き続きMoore-Penrose型一般化逆行列の性質を調べます。

統計学のための線形代数(033/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 引き続きMoore-Penrose型一般化逆行列の性質を調べます。

統計学のための線形代数(032/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 引き続きMoore-Penrose型一般化逆行列の性質を調べます。

本気で学ぶ統計学(目次)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。

本気で学ぶ統計学(31/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。 今回は具体的な状況(母相関係数など)においてどのようなノンパラメトリック仮説検定(検定統計量など)を扱うべきかを議論します(その6)。

統計学のための線形代数(031/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 Moore-Penrose型一般化逆行列の性質を調べます。

本気で学ぶ統計学(30/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。 今回は具体的な状況(母比率など)においてどのような仮説検定(検定統計量など)を扱うべきかを議論します(その4)。

統計学のための線形代数(030/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 Moore-Penrose型一般化逆行列を導入します。

本気で学ぶ統計学(29/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。 今回は具体的な状況(母比率など)においてどのような仮説検定(検定統計量など)を扱うべきかを議論します(その4)。

統計学のための線形代数(029/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。行列ノルムの収束性を議論します。

本気で学ぶ統計学(28/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。 今回は具体的な状況(母分散など)においてどのような仮説検定(検定統計量など)を扱うべきかを議論します(その3)。

統計学のための線形代数(028/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 スペクトル半径と行列ノルムの関係を議論します。

本気で学ぶ統計学(27/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。 今回は具体的な状況(母平均に関する検定)においてどのような仮説検定(検定統計量など)を扱うべきかを議論します(その2)。

統計学のための線形代数(027/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 行列ノルムを定義します。

本気で学ぶ統計学(26/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。 今回は具体的な状況においてどのような仮説検定(検定統計量など)を扱うべきかを議論します。

統計学のための線形代数(026/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 引き続き2つの対称行列の同時対角化を議論します。

本気で学ぶ統計学(25/31)

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”を議論すべく尤度比検定を導入し、更に検定の精度と標本サイズの関係を議論します。

統計学のための線形代数(025/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 2つの対称行列の同時対角化を議論します。

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。

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