2024年7月– date –

統計学における推定手法の中で、ベイズ推定は従来の手法とはユニークな考え方に基づいています。本ブログでは、ベイズ推定の概要から具体的な手法、そして従来の手法との違いについて解説します。不確実性を考慮した推定が可能なベイズ推定の考え方や実践...

統計学や機械学習などの分野において、パラメータ推定は重要な作業の一つです。この作業には、ベイズ推定と最尤推定という二つの代表的な手法があります。本ブログでは、これらの手法の違いや長所、短所について詳しく解説します。データ解析を行う上で、...

本ブログでは、正規分布のベイズ推定について詳しく解説しています。統計学やデータ分析の分野では、正規分布が広く用いられており、ベイズ推定を適用することで、より正確な推定結果が得られます。正規分布の基本的な概念から、ベイズ推定における事前分...

ベイズ統計学は、データ分析において主観的な事前知識と客観的なデータを組み合わせることで、パラメータを効率的に推定するための強力な手法です。その中でも、共役事前分布の概念は計算を大幅に簡素化し、ベイズ推定を実践的なものにしています。本ブロ...

確率分布はデータ解析において重要な役割を果たしますが、その中でもベータ分布は特に注目すべき分布です。ベータ分布は事前分布として幅広く利用されており、事後分布を求める際の計算が簡単になるという利点があります。このブログではベータ分布の基礎...

このブログでは、統計学における2つの主要なアプローチであるベイズ統計と頻度論について説明しています。両者の違いを理解し、適切に活用することが重要なデータ分析の第一歩となります。ベイズ統計と頻度論の基本概念や特徴、実務での活用方法などについ...

損失関数は最適化問題や意思決定の際に重要な役割を果たします。このブログでは、損失関数の概要から、その具体的な活用事例まで、幅広く解説していきます。損失関数がどのように様々な分野で利用されているのか、わかりやすく説明しますので、ぜひ最後ま...

ベイズ統計は、データの不足や不確実性がある場合でも柔軟に対応できる統計手法として注目されています。主観的な確率を統計的推論に取り入れることができるため、従来の頻度主義統計とは異なるアプローチを提供します。本ブログでは、ベイズ統計の基礎か...

ロジスティック回帰分析は、マーケティングや医療、金融など様々な分野で使用される重要な統計手法です。この分析手法を用いることで、複数の要因から特定の事象が起こる確率を予測することができます。本ブログでは、ロジスティック回帰分析の概要から具...

データ分析の重要性が高まる中、ビジネスにおける意思決定を支援する統計手法として重回帰分析が注目されています。本ブログでは、重回帰分析の基本的な概念から実践的な手順、解釈方法までを分かりやすく解説しています。データ分析の知識を深め、ビジネ...