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確率論と統計学の重要な概念である確率変数列の収束について、体系的に解説します。概収束から分布収束まで4つの収束概念を理解し、大数の法則や中心極限定理といった基本定理から、デルタ法などの応用まで幅... もっと見る

回帰分析シリーズの最終回となる今回は、特殊な応用分野における回帰手法について解説します。制限付き従属変数を扱うトービットモデル、時間軸を考慮した生存時間分析、そして現代の機械学習の代表格であるニ... もっと見る

これまで連続値を目的変数とする線形回帰について学んできました。しかし、実際の分析では、「病気の有無」「購入の有無」「選択肢の種類」など、カテゴリカルな目的変数を扱うことも多くあります。今回は、そ... もっと見る

前回は重回帰分析の基礎理論と正則化手法について学びました。今回は、構築した回帰モデルが適切かどうかを診断する手法について詳しく解説します。回帰診断は、モデルの前提条件の確認や外れ値・影響点の検出... もっと見る

回帰分析は統計学の中でも最も基本的で重要な手法の一つです。本シリーズでは、回帰分析の理論から実装まで、4回にわたって詳しく解説していきます。第1回目となる今回は、重回帰分析の基礎から正則化手法ま... もっと見る

確率過程は、時間経過に伴って変化する確率現象を数学的に記述するものです。金融市場の価格変動、待ち行列システムなど、私たちの身の回りの多くの現象が確率過程としてモデル化できます。今回は、確率過程の... もっと見る

「データが正規分布に従わない」。データ分析でこんな壁に当たったことはありませんか？実際のビジネスデータは教科書通りの美しい分布になることは稀で、普通、従来の統計手法の前提条件を満たしません。今回... もっと見る

データ分析のためのプログラミング言語といえばPythonが一般的になってきましたが、Rの統計パッケージを使用したい場面もあるでしょう。rpy2というPythonライブラリを利用することで、Pyt... もっと見る

アメリエフは創業当時より「バイオインフォマティクスの活用を促進し研究を加速させる」ミッションを掲げ、定期的にバイオインフォマティクス勉強会を開催しています。バイオインフォマティクス勉強会は、デー... もっと見る

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