統計

はじめに データ分析を始める際、データの基本的な特性を把握することが重要です。記述統計量は要約統計量、基本統計量などとも呼ばれますが、データの分布や傾向、外れ値などを確認できます。 本記事では、記述統計量の基本的な指標やその求...

はじめに データ分析を始める際に、まず理解しておきたいのが「データの種類」です。適切なデータの種類を理解することで、分析方法や使うべき統計手法が明確になります。 この記事では、データの分類方法として一般的な「量的変数」と「質的...

はじめに データ分析の中でも特に重要な手法の一つである「回帰分析」について解説します。本記事では、初心者でもわかりやすいように、具体的な例や図を交えながら、その基本概念や使い方をわかりやすく説明します。 回帰分析など、様々な数...

はじめに 機械学習モデルの性能を最大限引き出すためには、データの前処理が非常に重要です。 テーブルデータ（構造化データ）を用いる場合、データの質や構造を整えることで、モデルの学習を実施し予測をすることができます。本記事では、テ...

はじめに ベイズの定理は、確率論において非常に重要な考え方であり、特に条件付き確率と深い関係があります。この記事では、条件付き確率を通じてベイズの定理の意味をわかりやすく説明し、その例を紹介します。 ベイズの定理は、様々な場面...

はじめに 決定係数（R2） とは、回帰分析においてモデルがデータどれだけ説明できるかを示す指標です。R2の値は 0から1 の範囲にあり、 1に近いほどモデルがデータをよく説明していることを意味します。 決定係数を含め、様々なモ...

はじめに データサイエンスや情報理論において、データ同士の違いを測ることは非常に重要です。 特に、デジタル通信やエラーチェックの分野でよく使われる「ハミング距離」は、2つのデータ間の違いを簡単に数値化できる便利な指標です。 ...

はじめに 機械学習モデルのパフォーマンスを測るには、目的に応じた適切な評価指標を選ぶことが重要です。分類モデルと回帰モデルでは、それぞれ異なる評価指標が使われるため、この記事ではそれらを整理して紹介します。 評価指標は多くあり...

はじめに マハラノビス距離（Mahalanobis Distance）は、データのばらつきや相関関係を考慮して距離を測る方法です。 ユークリッド距離（単純な直線距離）と異なり、異なるスケールを持つデータや変数間の相関を考慮して...

はじめに 統計学において「尤度（ゆうど）」は、データが観測された際に、そのデータがある特定のモデルやパラメータによってどれだけ「もっとも(尤も)らしい」かを示す指標です。この概念は、特に統計モデルの評価やパラメータの推定において重要...