ベイズ統計学を学ぶべく中妻照雄「入門 ベイズ統計学」を読んでいきます。 今回は「ベイズ推定の例」に触れた後、ベイズ仮説検定を扱います。

統計学に特有な線形代数を学びます。 Moore-Penrose形一般化逆行列の連続性とその応用としての一致性との関係を議論します。

ベイズ統計学を学ぶべく中妻照雄「入門 ベイズ統計学」を読んでいきます。 ベイズ推定の枠組み導入します。

統計学に特有な線形代数を学びます。 行列の和に関するMoore-Penrose形一般化逆行列を議論します。

統計学に特有な線形代数を学びます。 分割行列のMoore-Penrose形逆行列を議論します。

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

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

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。

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。

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。

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。

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）。

統計学に特有な線形代数を学びます。 行列ノルムを定義します。

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。

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。

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。

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。

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。