回帰(regression)は様々な場面で出てくる基本的なトピックである一方で、単なる線形回帰にとどまらず一般化線形モデル、ベイズ線形回帰、ニューラルネットワークへの拡張など、派生で様々なモデリングを考えることができる。…
Hello Statisticians!
統計に関する用語、また、それと合わせて各種公式を解説します
回帰(regression)は様々な場面で出てくる基本的なトピックである一方で、単なる線形回帰にとどまらず一般化線形モデル、ベイズ線形回帰、ニューラルネットワークへの拡張など、派生で様々なモデリングを考えることができる。…
t-SNEとは t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）は高次元空間に存在する点の散らばり具合を可視化するためによく使われる手法です．t-SNEでは，直接ユーク…
http://www.hello-statisticians.com/explain-terms-cat/prob_generating.html上記では確率分布の様々な表記（確率密度関数、確率母関数など）について確認し…
点推定(point estimation)は観測値から推定値を求めることであるが、パターンが決まっている区間推定に比べて考えることが多く、詳しく理解しようとするとなかなか難しい。そこで当記事では点推定の基本的なトピックに…
この記事では具体例を用いて，仮説検定の基本的な考え方について解説します． 二項分布を使った検定（二項検定） 例：セールスマントークで使うフレーズの効果 セールストークにおいてフレーズAを使うことが商談成立に寄与しているか…
異なる母集団からの標本を仮定した際にそれぞれを比較するというのは統計学を利用するニーズとしては大きい。入門書では$2$標本の母平均の差や母比率の比に関して区間推定や検定が行われるが、これをk個の母集団に拡張して考えたい場…
多次元正規分布(Multidimensional normal distribution)の式を理解するにあたっては二次形式の理解が重要となる。当記事では「パターン認識と機械学習」の$2.3$節の記載を参考に、多次元正規…
http://www.hello-statisticians.com/explain-terms-cat/prob_generating.html上記では確率分布の様々な表記（確率密度関数、確率母関数など）について確認し…
昨今統計学の必要性が一般的に言われている中で、ほとんど必ず出てくる質問に「統計学の理解にあたって数学はどのくらい知っておくと良いか」というのがあります。当記事では目的別の到達目標を明示した上でそれぞれの目標達成にあたって…
フィッシャーの線形判別については所々で出てくる一方で、途中計算が省略されるケースも多い。当稿では可能な限り明示的に導出を行うことで、理解しやすい内容になるように試みるものとする。「パターン認識と機械学習(PRML)」の上…