統計

はじめに データサイエンスは近年非常に注目を浴びており、今後も活用が期待されています。私自身10年ほどデータサイエンス関連の業務を行っています。それと合わせて本業とは別に講師業を行っています。勉強もしくは講義の際に、分かりやすい書籍...

はじめに 近年、ビジネスや金融分野において、時系列データの予測がますます重要視されています。特に、「MAモデル（Moving Average Model）」はその中でも一般的で有用な手法として知られています。本記事では、MAモデルに...

はじめに 時系列分析は、データが時間に依存する場合にそのパターンやトレンドを理解し、将来の値を予測するための強力なツールです。その中でも、自己回帰モデル（ARモデル）は基本的でありながらも効果的な手法の一つです。 本記事では、...

はじめに 統計モデリングや回帰分析を行う際、多重共線性は一般的な問題として知られています。多重共線性が存在すると、統計モデルの信頼性が低下し、係数の解釈が難しくなります。この問題を解決するために利用されるのが、「VIF」です。本記事...

はじめに 多重共線性は、回帰分析を行う上での重要な統計的な課題の一つです。本記事では、多重共線性の概念、影響、および対処法に焦点を当て、回帰分析を実施する際に研究者が注意を払うべきポイントについて探ります。 多重共線性の概要 ...

はじめに 時系列データは、日々のビジネスや科学、医療などの様々な分野で収集され、分析されています。このようなデータの中から意味のあるクラスタを抽出するために、「時系列クラスタリング」と呼ばれる手法が活用されています。本記事では、時系...

はじめに 時系列データの異常値は、正確な予測や分析において大きな障害となり得ます。本記事では、異常値の発見方法とそれに対する効果的な対応策に焦点を当て、時系列データの品質向上に貢献する手法について解説します。 異常値の発見方法...

はじめに Ridge回帰は統計的なモデリングや機械学習において広く利用される手法の一つです。この手法は、線形回帰の一般化として知られており、特に多重共線性が存在する場合に効果的です。 本記事では、Ridge回帰の特徴、メリット...

はじめに 時系列分析は、時間の経過とともに変動するデータを分析し、そのパターンやトレンドを理解するための重要な手法です。しかし、時系列データを分析する際には、データが定常性を持っているかどうかを確認することが不可欠です。本記事では、...

はじめに STL（Seasonal-Trend decomposition using LOESS）分解は、時系列データをトレンド、シーズナル、誤差の三つの要素に分解する手法です。この手法は、時系列データの背後に潜むパターンや変動を...