Statistics

統計学やデータ分析の分野において、回帰分析はとてもよく使われる手法です。回帰分析を使うと、ある変数（目的変数・従属変数）の値が他の変数（説明変数・独立変数）によってどのように影響を受けるかを推定・予測することができます。回帰分析の基本的な考...

ベイズ統計とは、不確実性を確率によって表し、得られるデータや新しい情報を取り入れながら、その確率を更新していく手法の総称です。名前の由来は、18世紀のイギリスの数学者・牧師であるトーマス・ベイズ（Thomas Bayes）による「ベイズの定...

統計学やデータ分析の現場で頻繁に登場する用語の一つに「母集団（ぼしゅうだん）」があります。母集団は、調査や研究の対象となるデータの「全体」を指す重要な概念です。ここでは、母集団とは具体的にどのようなものか、どのように捉えたらよいのかをまとめ...

統計学において、私たちが知りたいのは「母集団（全体）の平均値」「母集団の割合」「母集団の相関係数」といった母数です。しかし、通常は母集団すべてを調べられないため、標本（サンプル）をとってその特徴から母数を推定します。たとえば、ある地域の平均...

統計学の基本としてよく耳にする「正規分布」。身近な例や応用を通じて、初心者にもわかりやすくその概念と重要性をまとめます。また、正規分布がなぜ多くの現象に現れるのかを「中心極限定理」と関連づけて解説します。正規分布とは？正規分布とは、データの...

統計学における「標準偏差」と「分散」は、データがどれだけバラついているかを測る重要な指標です。それぞれの意味や使い方について、まとめてみます。分散と標準偏差の違い分散分散はデータのバラつきを数値化したもので、「データが平均値からどの程度離れ...

統計学でよく使われる「平均値」「中央値」「最頻値」は、それぞれデータの中心を表すための指標です。それぞれの意味や特徴、使いどころをまとめてみます。平均値（Mean）平均値は、データの合計をデータの数で割った値です。日常的に「平均」と呼ばれる...

不偏分散は、母集団分散の推定値をサンプルデータから計算するときに用いる統計量です。サンプルデータから分散を計算するとき、単純にサンプルサイズで割るだけでは偏りが生じ、母集団分散の真の値を正確に推定できません。その偏りを補正するために、分母を...

統計学で仮説検定を行う際、片側検定と両側検定を使い分ける必要があります。片側検定と両側検定の違いと、どのように選択すべきかについて、簡単にまとめます。本記事の内容は、基本的な考え方ですので、分析内容に合わせた詳細な検討をお願いいたします。仮...