定性的研究 - Wikipedia
定性的研究（ていせいてきけんきゅう、英: qualitative research、質的調査）は、対象の質的な側面に注目した研究。そこで扱われるデータは定性データと呼ばれる。対象の量的な側面に注目した定量的研究と対を成す概念である。 定性的研究とは、インタビューや観察結果、文書や映像、歴史的記録などの質的データ（定性的データ）を得るために、社会学や社会心理学、文化人類学などで用いられる方法である。狭義の調査だけでなく、実験や観察、インタビューやエスノメソドロジー、文書や映像の内容分析、会話分析、住み込んでの参与観察、各種のフィールドワークなど、多様な手法を用いた調査方法を指す概念である。社会調査の一種として考えた場合、社会からデータをとるための一つの方法であるが、その意味で多義的であり、社会調査のみではなく純粋な観察なども含む。観察は必ずしも質問をする必要はなく、言葉の通じない幼児などに対
ベイズ統計学 - Wikipedia
ベイズ統計学（ベイズとうけいがく、英: Bayesian statistics）は、確率のベイズ的解釈に基づく統計学（および理論）を指す。 この確率のベイズ的解釈では、対象の変数に関する確率（分布）は事象における直観的信頼度（仮説モデルの信頼度）を表す。したがってパラメーター変数に対しても確率であるとし固定値と捉えない特徴を持つ。 さらにこの確率は新たに集めた現実の情報・データを取り込むことでより尖鋭型へ更新され、したがって事実を忠実に反映する働きと捉える[1]。直観的信頼度は、以前の実験の結果や事象に関する個人的信頼度といった事象に関する事前知識に基づいてよい。 上記は数多くの他の確率の解釈（英語版）に基づく統計学理論とは異なる。例えば、頻度主義の解釈では、確率を多数の試行後の事象の相対的頻度の極限と見なす[2]。またパラメーター変数は固定値と捉えることを原則とする。 ベイズ統計的手法は
ベイズの定理 - Wikipedia
トーマス・ベイズ（c. 1701–1761） 確率論や統計学において、トーマス・ベイズ牧師にちなんで名付けられたベイズの定理（ベイズのていり、英: Bayes' theorem）、ベイズの法則、最近ではベイズ・プライスの定理[1]とは、ある事象に関連する可能性のある条件についての事前の知識に基づいて、その事象の確率を記述するものである[2]。例えば、健康問題の発生リスクが年齢とともに増加することが知られている場合、ベイズの定理により、ある年齢の個人のリスクを、単にその個人が集団全体の典型的な例であると仮定するよりも、（年齢を条件として）より正確に評価することができる。 ベイズの定理を応用したものに、推計統計学の手法の一つであるベイズ推定がある。その際、定理に関わる確率は、異なる確率解釈をすることができる。ベイズ確率の解釈では、定理は確率として表現された信念の度合いが、関連する証拠の入手可能
Scale-free network - Wikipedia
A scale-free network is a network whose degree distribution follows a power law, at least asymptotically. That is, the fraction P(k) of nodes in the network having k connections to other nodes goes for large values of k as where is a parameter whose value is typically in the range (wherein the second moment (scale parameter) of is infinite but the first moment is finite), although occasionally it
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移動平均 (テクニカル分析) - Wikipedia