分析手法

機械学習の教師あり学習と教師なし学習について、難しい専門用語を全く使わずに概要を分かりやすく説明してみます。 プログラムとは まず、プログラムについてふわっと説明します。 このページをご覧になられているということは、ブラ

統計的因果推論による因果効果を調べる手段として、傾向スコアとIPW推定量という概念があります。ここでは、なぜ傾向スコアを考えるのか、傾向スコアの逆数の重み付けはどのような意味があるのかを、複雑な数式を用いずに具体例を通し

Journal of Statistical Software の記事一覧をご紹介する。英語での説明文をgoogle翻訳を使用させていただき機械的に翻訳したものを掲載した。 確認日：2017/03/24 論文数：1089

独立性検定とは、クロス集計表を作成したとき、2つの属性が独立であるかどうかを統計的に判定する方法である。 独立性検定を行う手順は次の通りである。 仮説を立てる。 帰無仮説H0：属性Ai(i=1,…,m)とBj

適合度検定とは、観測度数分布が期待度数分布と同じかどうかを統計的に確かめる方法である。 適合度検定を行う手順は次の通りである。 仮説を立てる。 帰無仮説 H0：観測度数分布と期待度数分布が同じ。 対立仮説 H1：観測度数

ここでは、決定木の目的変数が連続値である場合の回帰木について、R言語の「rpart」パッケージを用いて簡単に見ていく。 まずは必要となるパッケージのインストールとロードを行う。「rpart」パッケージは決定木を行うための

決定木とは、分類ルールを木構造で表したものである。分類したいデータを目的変数（従属変数）、分類するために用いるデータを説明変数（独立変数）という。目的変数がカテゴリデータなどの場合は「分類木」、連続値などの量的データの場

相関係数とは2変量のデータ間の関係性の強弱を計る統計学的指標である。相関係数rがとる値の範囲は-1≦r≦1である。相関係数rの値により以下のように呼ばれる。 -1≦r<0ならば負の相関 r=0ならば無相関 0&lt

基本統計量とは、データの基本的な特徴を表す値のことで、代表値と散布度に区分できる。代表値とは、データを代表するような値のことで、例えば、平均値、最大値、最小値などがある。散布度とは、データの散らばり度合いを表すような値の

数値データの集合をただ眺めても、そのデータの特徴をつかむのは大変難しい。しかし、そのデータを表にまとめたもの、またはグラフにすると一目瞭然だ。特に、グラフにしたものは、大変分かりやすい。表にまとめたものを度数分布表、グラ