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。

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。

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。

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」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」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。

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。