Python 初学者向け：Pythonで正規性の検定する方法を基本から解説
今回はPythonで「正規性の検定」する方法を基本から解説していきます。検定自体は１行のコードで済みますが、Q-Qプロットなどで視覚的に確認することも重要です。今回はQ-Qプロットとその描き方を解説して、その次に「シャピロ-ウィルクの検定」で正規性を検定する方法を扱います。
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Python 初学者向け：Pythonで平均値差の検定す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▶ 統計学の初学者向けに記事を書いています。はじ...
Python 初学者向け：JupyterLabを使ってPythonでデータ分析をはじめよう
JupyterLabはデータ分析や機械学習に最適な総合開発環境です。JupyterLabの安定板は2018年にはリリースされていたのですが、私はずっと、JupyterNotebookを使っていました。今回、やっとJupyterLabに乗り換えてみたら非常に使いやすかったのでご紹介します。
仕事効率化 初学者向け：統計学と機械学習
今回は「統計学と機械学習」を整理しましょう。統計学や機械学習を学んでいると、その違いって何だろう？と思うことはありませんか？機械学習の手法を学んでいて、あれ？統計学でもみたことあるな、とか、これは統計学なのか、機械学習なのか？など迷ったことがあるのではないでしょうか？
Python 統計学：初学者向けにPythonで連関の検定をする方法を基本から解説
今回はPythonで「連関の検定」する方法を基本から解説していきます。前回、カイ二乗値を検定統計量としてこれらが得られる確率によって帰無仮説を棄却できるかどうかを判断する、と解説しました。今回はPythonを使って実際に検定をする方法を基本から解説します。
Python 統計学：初学者向けに連関の検定を基本から解説
今回は「連関の検定」を基本から解説していきます。連関は２つのカテゴリ変数間の関係を表します。これまで同様にまず、帰無仮説と対立仮説をたてます。連関があることを示したいので、「帰無仮説：連関がない」「対立仮説：連関がある」と設定するところがスタートとなります。
Python 統計学：初学者向けにPythonで比率差の検定をする方法を基本から解説
今回はPythonで「比率差の検定」する方法を基本から解説していきます。前回、統計ツールを利用しない前提で、比率差の検定をする方法を解説しました。かなり多くのステップを経てやっと「検定」できた、という感じでしたが、統計ツールを使うとこれらが一瞬でできてしまいます。早速やっていきましょう。
Python 統計学：初学者向けに比率差の検定を基本から解説
今回は「比率差の検定」を扱います。統計的仮説検定はまず帰無仮説（棄却することを狙う仮説）と対立仮説（成立することを狙う仮説）をたて、帰無仮説が正しいという仮定のもとで標本観察を進めて仮説を否定できれば「対立仮説」を成立させるという流れでしたね。比率差の検定で実際に見ていきましょう。
Python 統計学：初学者向けに統計的仮説検定を解説します
今回は「統計的仮説検定」を扱います。まず仮説を立て、仮説が正しいかを統計的に判断することをいいます。基本的な検定を紹介したあと、統計的仮説検定の流れまで説明します。この記事を読むことで、検定をどのようなものに適用できるか、どのようは手順でおこなうかがわかるようになります。
Python 統計学：初学者向けにPythonでt分布を扱う方法を基本から解説します
今回は「t分布」について扱います。t分布は標準化をおこなった際に母分散を不偏分散で代用した時の分布です。はじめにt分布のパラメータの確認をおこない、次に（近似をせずに）Pythonでt分布から直接、平均の区間推定する方法を解説します。
Python 統計学：初学者向けに「推定」について基本から解説します
今回は「推定」について扱います。統計学は大きく２つに分けると「記述統計」と「推測統計」に分かれます。「推測統計」は「推定」と「検定」に分かれます。今回は比率の区間推定、平均の区間推定の順に解説し、最後にPytyonで確認することにしましょう。
Python 統計学：初学者向けにPythonで不偏分散を算出する方法を解説
今回は、「不偏分散」をPythonで求める手順を基本から解説していきます。母数を推定するのに使う統計量を「推定量」と呼ぶのでしたね。推定量の中には、不偏性を持つもの/持たないものとがあります。標本分散は不偏性を持たないため、母分散の推定量としては「不偏分散」を使います。
Python 統計学：初学者向けに母数の推定を基本から解説
今回は「母数の推定」について基本から解説していきます。推測統計の興味の対象は「母集団」でしたね。母集団を調査することはできないから「標本」から「母集団」を推定します。「母集団」の統計量のことを母数と表現するので、「母数の推定」をすることになります。
Python 統計学：初学者向けに推測統計を基本から解説します
今回は「推測統計」を扱います。限られた標本から母集団の特徴を推測するのが「推測統計」です。母集団をすべて調べることはできないので、標本を分析して母集団を推測する、ということになります。今回の記事を読むことで、「推測統計」の概要を把握することができます。
Python 統計学：初学者向けに二項分布を基本から解説
今回は確率分布の一つとである「二項分布」を扱います。二項分布はいろいろな確率分布の基礎となる分布であり、正規分布をこの二項分布から派生したものです。二項分布はどんなものであるかの解説から初めて、Pythonでの実装までみていきましょう。
Python 統計学：初学者向けに標準化を基本から解説します
今回は「標準化」を扱います。データを集めたあと、その値が大きいのか、小さいのかを判断したくても、「尺度」が揃ってないと比較もできません。「標準化」をすることによって尺度をそろえ、比較することができます。標準化の定義を確認し、Pythonでの実装方法まで確認していきましょう。
Python 統計学：初学者向けにPythonで正規分布を扱う方法を基本から解説
今回は統計学ではおなじみの正規分布を確認していきましょう。正規分布はガウスが発見したので、ガウス分布とも呼ばれます。この正規分布は自然界でも多く見られ、統計学の分野でもよく使われる分布です。まずは定義から確認してPythonで確かめていくことにしましょう。
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。
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。