Kou

はじめに 時系列データの解析は、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。経済学、金融、気象学、マーケティングなど、過去のデータを基に将来の動向を予測することは多岐にわたる応用があり、そのためのツールとしてARIMA（AutoRe...

はじめに 経済学や統計学、データサイエンスにおいて、時系列データの分析は非常に重要です。その中で、データの「定常性」はしばしば議論の対象となります。定常性を持つデータは、平均や分散が時間とともに変わらず、自己相関構造も一定であるため...

はじめに 回帰タスクにおいてモデルの精度を評価するための指標は多数あります。その中で、RMSLE（Root Mean Squared Logarithmic Error、対数平方平均二乗誤差）は、特定の状況で非常に有用な評価指標とし...

はじめに 機械学習や統計学において、モデルの性能を評価するための指標は極めて重要です。その中でも、RMSE（Root Mean Square Error、平均二乗誤差）はよく使われる評価指標の一つです。 本記事では、RMSEと...

はじめに 効果検証は、政策やプログラムの実施による効果を客観的に評価するための重要な手法です。その中でも、DID（差分の差分法）は特に有力であり、時系列データにおける因果関係の推定に広く用いられています。本記事では、DID法の基本的...

はじめに 決定木は機械学習において広く使用される強力なモデルの一つです。特に、その分類や回帰の能力と、モデルの解釈可能性から広く愛用されています。決定木が提供する重要な情報の一つが、各特徴量の重要度（importance）です。本記...