統計 「モーメント母関数」とその使い方とは。実際の計算をしながら確認しよう
はじめに
統計学では分布の性質を示す関数として「モーメント母関数」というものが存在します。この関数は確率分布の性質を調べる上で非常に便利なツールです。
本記事では、モーメント母関数の定義を理解し、実際にいくつかの分布で計算を行...
Kou
統計 時系列 時系列モデル「Prophet」とは。Python例も一緒に紹介
はじめに
ビジネスの現場では、需要予測やキャパシティプランニング、異常検知など、時系列予測が必要な場面が数多くあります。しかし、信頼性が高く高品質な予測を作成するアナリストは限られています。
Facebookのデータサイエンテ...
統計 分布を確認できる「Q-Qプロット」とは。視覚的に分布の比較をしよう
はじめに
データ分析において、データがどのような分布に従っているかを理解することは極めて重要です。
多くの統計手法は特定の分布（特に正規分布）を前提としており、この前提が満たされないと分析結果の信頼性が大きく損なわれる可能性が...
統計 擬似相関とは。データ間の正しい関係を見極める
はじめに
データ分析において最も注意すべき落とし穴の一つが「擬似相関」です。
相関関係があるからといって因果関係があるとは限りません。この基本原則を理解せずにデータを解釈すると、間違った分析結果が得られることがあります。
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深層学習 ニューラルネットワークにおける「エポック」とその最適な設定方法とは。
はじめに
ディープラーニングを学び始めると、必ず使用する概念の一つが「エポック数（Epochs）」です。この値の設定は、モデルの性能を大きく左右する重要な要素です。
本記事では、エポック数の基本概念から最適な設定方法まで、実践...
統計 「ロジスティック回帰」とは。2値のデータを分析しよう
はじめに
データ分析の際には、「Yes/No」「成功/失敗」「合格/不合格」といった2値（バイナリ）データを分析する場面は多く存在します。このような問題を分析する手法が「ロジスティック回帰」です。
今回は、ロジスティック回帰の...
深層学習 深層学習で用いられる「ドロップアウト」とは。なぜ使われるかを理解しよう
はじめに
深層学習（ディープラーニング）の世界には、モデルの性能を向上させるための様々な技術が存在します。その中でも「ドロップアウト」は、シンプルで非常に効果的な手法として広く使われています。
今回は、この「ドロップアウト」に...
深層学習 「ニューラルネットワーク」とは。図を用いながら概念を理解しよう。
はじめに
機械学習やAIという言葉を聞くとき、必ずと言っていいほど登場する「ニューラルネットワーク」は非常に重要な技術です。
本記事では、ニューラルネットワークの基本概念から実際の動作原理まで、図を使いながら分かりやすく解説し...
深層学習 深層学習で用いられる「畳み込み」と「プーリング」とは。実際のデータも見ながら確認しよう
はじめに
深層学習、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、畳み込み層(Convolutional Layer)とプーリング層(Pooling Layer)は非常に重要な役割を果たす操作です。
今回は、畳み込み層...
統計 「フィッシャーの3原則」とは。例もふまえて理解しよう
はじめに
実験や統計分析において、「結果は本当に信頼できるのか」は非常に重要です。たとえば、新薬が効果的といっても、それがたまたまなのか、本当に再現性のある効果なのかは、実験の設計によるところも大きいです。
このような問題に対...