Python 統計学：初学者向けにPythonで累積分布関数を実装する方法を解説します
今確率変数が連続変数である場合、確率密度関数によって確率密度を表します。「区間」を指定すると確率が定まるのでしたね。確率密度関数を区間で積分すれば確率を求められますが、「累積分布関数」を使うともっと簡単に確率を求めることができます。今回はPythonでこれを確かめていきましょう。
2021-12
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Python 統計学：初学者向けに確率密度を基本から解説します
今回は確率密度と確率について説明をします。離散型確率変数の分布を表す「確率質量関数」では縦軸が直接、確率を表すのに対して、連続型確率変数の分布を表す「確率密度関数」では描く面積が確率となります。面積を求めるには「累積分布関数」を導入する便利です。この順に解説をしていきます。
Python 統計学：初学者向けにPythonによる確率分布の取り扱いを基本から解説
今回は確率分布を扱います。確率変数、確率分布の順に解説し、最後にPythonによる実装をおこないます。この投稿を最後まで読むと確率分布とは何かがわかり、実際にPythonでコードをかけるようになります。
Python Python初心者向け：seabornの学習用データセットの使い方を基本から解説
データ分析の学習を進めていると、実際にデータを使って試してみたくなることがあるでしょう。サンプルデータを一から作るのは大変です。ぜひ、学習用に用意されたデータセットを使ってみてください。この記事を読むと、Seabornの学習用データセットを扱うことができるようになります。
Python 統計学：初学者向けにPythonで$\rm{\chi^{2}}$値と期待度数を求める方法を基本から解説
この記事はこんな方におススメです データを分析をしたいが、どこから始めてよいかわからない方データを仕事に活かしたいが、データの解釈の仕方がわからない方統計学を体系的に学んだことがない、初学者の方 はじめに 統計学を学んだことがない方を対象に...
Python 統計学：初学者向けに連関係数について基本から解説します
今回は、「連関係数」を基本から解説します。連続する変数間の相関関係の強さを表す「相関係数」に対して、カテゴリ変数間の相関関係の強さを表す「連関係数」というものがあります。カテゴリ変数間の関係を調査する際には、「分割表」を扱うことが多いので、あわせて基本から解説します。
Python 統計学：初学者向けに相関係数について基本から解説します
今回は、「相関係数」をを基本から解説します。連続する変数間の相関関係の強さを表すものとして「共分散」がありますが、これは変数ごとに大きさがまちまちとなり、単純に比較できません。そこで、相関の強さを標準化した「相関係数」が使われます。今回の記事を読めば、Pythonで相関係数を求めることができるようになります。
Python 統計学：初学者向けにPythonによる散布度の求め方を基本から解説します
統計学を学んだことがない方を対象に基本から解説しています。今回は、「散布度」をPythonで求める手順を基本から扱います。範囲、四分位数、平均偏差、分散、標準偏差の順に扱っていきます。記事を最後まで読むことで、これらの散布度を簡単にPythonで算出できるようになります。
Python 統計学：分布の描画方法を初学者向けに基本から解説します
統計学を学んだことがない方を対象に基本から解説しています。今回はデータを入手したらまず最初におこなう「分布」の確認についてです。分布を確認するにあたり、連続変数の場合とカテゴリ変数の場合に分けて、Pythonによる可視化の方法を基本から解説します。
Python 統計学：初学者向けにPythonによる代表値の求め方を基本から解説します
統計学を学んだことがない方を対象に基本から解説しています。今回は、前回扱った「代表値」をPythonで求める手順を基本から解説していきます。平均値、中央値、最頻値の順に扱っていきます。記事を最後まで読むことで、これらの代表を簡単にPythonで算出できるようになります。