「データサイエンス 数学ストラテジスト 上級」はデータサイエンスの基盤である、確率・統計、線形代数、微積分、機械学習、プログラミングなどを取り扱う資格試験です。当記事では「日本数学検定協会」作成の「公式問題集」の演習問題…
Hello Statisticians!
「データサイエンス 数学ストラテジスト 上級」はデータサイエンスの基盤である、確率・統計、線形代数、微積分、機械学習、プログラミングなどを取り扱う資格試験です。当記事では「日本数学検定協会」作成の「公式問題集」の演習問題…
「データサイエンス 数学ストラテジスト 上級」はデータサイエンスの基盤である、確率・統計、線形代数、微積分、機械学習、プログラミングなどを取り扱う資格試験です。当記事では「日本数学検定協会」作成の「公式問題集」の演習問題…
線形写像(linear mapping)を取り扱う際に、全単射と逆写像(inverse mapping)は重要なトピックです。当記事では全単射を構成する単射・全射や逆写像に関して、概要の取りまとめや演習を通した具体例の確…
線形写像(linear mapping)は関数を一般化した概念であり、線形代数の主要なトピックの一つです。当記事では線形写像の定義・判定や行列写像の取得について、概要の取りまとめや演習を通した具体例の確認を行いました。作…
当記事は「統計学のための数学入門$30$講(朝倉書店)」の読解サポートにあたってChapter.$22$の「固有値と固有ベクトル」の章末問題の解答の作成を行いました。基本的には書籍の購入者向けの解説なので、まだ入手されて…
当記事は「統計学のための数学入門$30$講(朝倉書店)」の読解サポートにあたってChapter.$19$の「行列のランク」の章末問題の解答の作成を行いました。基本的には書籍の購入者向けの解説なので、まだ入手されていない方…
当記事では「統計学を学ぶにあたって最低限抑えておきたい数学」の中から「確率・期待値」に関して取り扱います。確率・期待値は統計学を学ぶにあたっての主要トピックである確率分布を取り扱うにあたって必須の内容なので、一通り理解し…
テイラー展開による近似を行う際に「特定の次数までを取り扱い以降は誤差と見なす」ということはよく行われます。ここで誤差と見なす項を略記することで数式展開が行いやすくなりますが、この際に用いられるランダウの漸近記法について当…
当記事では「統計学を学ぶにあたって最低限抑えておきたい数学」の中から「ベクトルの基本と内積」に関して取り扱います。ベクトルは複数の数字を同時に取り扱う考え方で、多次元の変数を取り扱う際などに必須になるので抑えておくと良い…
当記事は「統計学のための数学入門$30$講(朝倉書店)」の読解サポートにあたってChapter.$2$の「和と積」の章末問題の解答の作成を行いました。基本的には書籍の購入者向けの解説なので、まだ入手されていない方は購入の…