統計学の時間 | 統計WEB
統計学の時間 統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。「Step1. 基礎編」は、大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定®2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。最後まで読み進めることで、統計検定®2級に合格できる力がつくことを目標にしています。 学習ページは、数式ばかりではなく具体例を多数掲載し、はじめて統計学を学ぶ方にもイメージしやすい内容になっています。学習ページで勉強した後は、練習問題で腕試しができます。練習問題のすぐ下に解説を掲載していますので、理解度をすぐに確認することができます。 一通り勉強して知識が身に着いたら、実際に統計検定®を受験するのがオススメです。 統計WEBでは、統計検定®の受験者を応援しています！ ※統計WEBを使って統計検定®に合格された方の『合格者の声』をブログに掲載しています。こちらからご覧ください。 Step0. 初級編 1. デー
回帰分析(単回帰分析)をわかりやすく徹底解説！｜Udemy メディア
近年はコンピュータの発達により、ビッグデータの活用に注目が集まっています。 データ分析に使うソフトウェアの性能も向上し、統計や分析の知識がなくてもデータ分析ができる時代になった、という声もあります。 しかし、コンピュータが出力する結果を適切に解釈し、ビジネスや実生活に応用していくためには、統計の知識がますます大事になってきています。 データ分析の方法はいろいろありますが、ここではわかりやすく実用的な「回帰分析」について、その中で最も単純で理解しやすい単回帰分析を取り上げ、丁寧に解説していきます。 回帰分析とは？…の前に、相関と因果の違いを解説！ まず、回帰分析の説明をする前に、データ分析に欠かせない「相関関係」と「因果関係」の違いについて説明しておきましょう。 相関関係 「２つの値の間に、一方の値が変化するともう一方の値も変化する」という関連性があれば、相関関係があるといいます。 この時、
文系人間がゼロから統計検定２級を取るための最短ルート : けっこんしきごっこ。
2014年03月28日 文系人間がゼロから統計検定２級を取るための最短ルート もはや更新が月イチ以下になってる当ブログですが、 どうやら統計検定の受験記にアクセス数が集中してるようです。 （記事：統計検定２級＆統計調査士を受験しました） 他の記事へのアクセスなんて、ほぼゼロなのは秘密です。 そんな私ですが、統計の勉強を始めたのは１年半前です。 大学の専攻は心理学。いわゆる「文系」の人間でした。 専門課程で必要に駆られて勉強を始めてから、 だいたい１年で統計検定２級のラインまで到達しています。 ２級を取れば、MARCHレベルの大学でも優秀な方に入るはずです。 「大学で統計を勉強した！」と、とりあえずドヤ顔できるくらいだと思います。 あと、どうやらブログのアクセス数的に、ネットの世界でもドヤ顔できるらしいです。 今回は、「文系だけど・・・」「統計って？」というレベルからスタートして、 「簡単な
定番のPython機械学習ライブラリ「scikit-learn」ではじめての学習モデル作成から改善まで (1/3)：CodeZine（コードジン）
本連載ではプログラミングの基本は理解しているが、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリによるデータ解析の実行・可視化の方法をを解説します。第4回となる本稿ではPythonによる機械学習を解説します。まず機械学習の概観について確認し、Jupyter Notebookとライブラリscikit-learn使った機械学習の手順を解説します。 対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい方 サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 機械学習の概要 本稿では、実際にPythonでの機械学習に入る前に、機
整然データとは何か｜Colorless Green Ideas
整然データとは、1) 個々の変数が1つの列をなす、2) 個々の観測が1つの行をなす、3) 個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす、4) 個々の値が1つのセルをなす、という4つの条件を満たした表型のデータのことであり、構造と意味が合致するという特徴を持つ。R言語などを用いたデータ分析の際には非常に有用な概念である。 はじめに データ分析の際には、データが扱いやすい形式になっている必要がある。データの中身がぐちゃぐちゃになっていたり、データの形式が統一されていなかったりすれば、分析は骨の折れる作業となる。 それでは、どのようなものがデータ分析において扱いやすい形式のデータになるのだろうか。この問題に対する唯一の正しい解答というものは存在しない。しかし、表の形式で表すことができるデータを考える場合、ハドリー・ウィッカム (Hadley Wickham) 氏が提唱した整然データ (tidy d
政府統計の総合窓口 e-Stat
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Home - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
<\/i><\/span>","nextArrow":"<\/i><\/span>","responsive":[{"breakpoint":1024,"settings":{"slidesToShow":1}},{"breakpoint":768,"settings":{"slidesToShow":1}},{"breakpoint":480,"settings":{"slidesToShow":1}}]}'> 【文責】 松本 健太郎 事業企画室所属 マーケティングメトリックス研究所 主任研究員 球春到来！プロ野球がもうすぐ開幕しますね。 去年は37年ぶりに２年連続同じ順位で終わったセリーグですが、今年は我らが阪神タイガースは優勝することができるのか、今からソワソワしています。 悩む前に動く、ということでセイバーメトリクスを用いて我らが阪神タイガースが優勝する可能性を調べてみました。 セ
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