ツール活用– category –

機械学習やデータサイエンスの分野で重要な概念であるベイズの定理について、わかりやすい例を用いて解説していくブログです。条件付き確率の基礎からベイズの定理の本質や実際の活用事例まで、直感的に理解できるよう丁寧に説明されています。特にクロス...

データ解析において、2つの変数間の関係性を定量的に測る際に重要な指標となるのが相関係数です。今回のブログでは、相関係数の中でも代表的なピアソン積率相関係数について、その概念から具体的な利用例、解釈の仕方、そして限界に至るまでを幅広く解説し...

確率統計学の分野において、積率母関数(モーメント母関数)は非常に重要な概念です。この関数は確率変数の性質を表し、様々な確率分布の期待値や分散を求めるための強力なツールとなります。本ブログでは、積率母関数の基礎から具体的な確率分布への応用ま...

確率論は統計学や機械学習の基礎となる重要な概念です。今回のブログでは、同時確率という確率論の中心的なトピックについて詳しく解説します。同時確率は複数の事象が同時に起こる確率を表し、さまざまな分野で活用されています。このブログを通して、同...

確率論や統計学は数学の一分野ですが、実際の様々な問題に応用されています。今回のブログでは、確率論の重要な概念である「周辺確率」について詳しく解説します。周辺確率は特定の事象の確率を求める際に、他の事象との関係を無視することで計算を簡単化...

今日は確率論の重要な概念である「期待値」について詳しく解説します。期待値を理解することで、リスク評価や意思決定の精度を高めることができるため、ビジネスシーンで欠かすことのできない指標となっています。本記事では、期待値の意味や計算方法、性...

データの特徴を可視化する方法としておなじみの「箱ひげ図」について、その基本的な概念から作り方まで、詳しく解説したブログ記事を紹介します。箱ひげ図は、データの分布やばらつき、外れ値を一目で確認できるため、データ分析の現場で幅広く活用されて...

期待値や分散は、統計学の中核を成す重要な概念です。これらの概念を正しく理解することは、さまざまなデータを適切に分析し、有用な情報を引き出すための基礎となります。このブログでは、期待値や分散の基本的な考え方から、確率変数の分散の性質、分散...

今回は、機械学習やデータサイエンスの分野で重要な役割を果たしているベイズ統計学について詳しく解説していきます。ベイズ統計学は従来の統計学とは異なるアプローチを取っており、不確実性の高い問題を扱うのに適しています。その特徴や基本原理、利点...

データは私たちの生活や企業活動の様々な場面で重要な役割を果たしています。しかし、データだけでは意味がなく、適切な統計的手法を用いて分析することで初めて有用な情報を得ることができます。統計学には大きく分けて「記述統計」と「推測統計」の2つの...