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本記事では、非常に奥が深い分野である統計的因果推論について見ていきたいと思います。相関関係と因果関係は違うということをしっかり理解し、どのように因果を見つけていけばよいか様々な方法を見ていきましょう!
本記事では、スパース推定についてまとめていきます。スパース推定とは特定のパラメータを0と推定すること。はたしてパラメータを0と推定することでどのようなメリットがあるのでしょうか? スパース推定は、変数が非常に多い高次元データを扱う上で非常に有用な手法です。 そんなスパース推定について見ていきましょう! 予備知識として、このページを見る前に正則化についてまとめている以下のページを見ていただけるとより理解が深まると思います。 スパースとは何か?スパースとは、日本語で「疎」という意味。 スパース推定とは「パラメータに0が多くなるように推定すること」です。 それが何の役に立つのでしょう? 世の中のデータを解析するときにはパラメータは0と推定したいことが多くあります。 例えば、回帰に置ける回帰係数の推定で便利です。 説明変数が多い場合に目的変数に関係ない説明変数への係数は0と推定したいです。 このと
当サイト【スタビジ】の本記事では、異常検知のおすすめ本についてまとめていきます。異常検知が学べる書籍はそれほど多くないのですが、ここで紹介している書籍さえ読めばおおかた問題ないです。機械学習手法で分類できないデータも異常検知問題としてとらえれば解決できることがあるんです。 こんにちは! データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です。 大学院時代は、ゴリゴリの異常検知の手法改良を研究してました。 異常検知って一見地味なんですけど、機械学習系の分類手法で太刀打ちできないデータセットも異常検知問題として捉えると非常に上手くいくケースも多いんです。
本記事では、実務の場で登場することの多い時系列データの分析方法についてカンタンにまとめていきます!時系列要素を加味しないとちゃんとしたモデリングができない状況に陥ります。注意しましょう! こんにちは!データサイエンティスト兼デジタルマーケターのウマたん(@statistics1012)です 過去のデータを元に将来のデータを予測したい! こういう場面って多いですよね? 店舗の売り上げに関してもそうだし、株価だってそうだし視聴率だって。 そんな時に登場するのが時系列分析!
なんでも線形回帰分析を適応していいわけではないんです。 この記事では、実際にデータによってはどのような問題が発生してしまうのか、どのように解決していけばよいのか見ていきましょう! 以下のYoutube動画でも詳しく解説しています! どんな問題があるの?一般的に良く用いられる線形回帰分析というのは、データが正規分布に従うという仮定を置いているんですね! ※厳密には残差が正規分布に従う 正規分布というのはこんな分布! 統計学で最も良く出てくる分布ですね! データの分布がこのようになっていないと上手く線形回帰分析が当てはまらないんです! でも実際世の中のデータはこんなきれいな正規分布に従っていないものばかり! Box-Cox変換で解決! それでは、どうすればよいのでしょうか? このようにデータの従う分布が決められているような線形回帰分析などの手法をパラメトリックモデルと呼びます。 これに対して、
当サイト【スタビジ】の本記事では、PythonとRを勉強するのにおすすめな書籍を徹底的にまとめていきます!書籍だと続かない・・・という人のために書籍以外の勉強法についても紹介していきますのでぜひチェックしてみてください! こんにちは! データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です データ分析の言語として非常に人気なRやPython。 そんなRやPythonなどのプログラミング言語学習には様々なサービスが存在しますが、書籍も非常にオススメな学習手段です。 そこでこの記事では、そんなRとPythonを勉強する上でおすすめな本をご紹介したいと思います。 本で勉強した後は、Nishikaなどのデータ分析コンペで手を動かしながら実践してみることをオススメします!
当サイト【スタビジ】の本記事では、統計学のおすすめ書籍を分野別に徹底的にまとめていきます!統計学は難しいイメージがあるかもしれませんが学び方を間違えなければ大丈夫。悪書に当たると一気に挫折してしまうので気を付けてください。ここで紹介する書籍はどれもわかりやすく良本なので安心してくださいね! こんにちは! 消費財メーカーのデータサイエンティスト、ウマたん(@statistics1012)です。 今では統計学を楽しんでいますが、昔はσとかμとかギリシャ文字を見るたびに胃がキリキリしていました笑 せっかく統計学を勉強しようとしても、最初に難書・悪書に出会ってしまうと、どうしても統計学に対して堅苦しくて難しいというような印象を持ってしまいます。
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