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やさしい確率分布

 この連載は、データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学ぶ『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』連載(記述統計と回帰分析編)の続編で、確率分布に焦点を当てています。  この確率分布編では、推測統計の基礎となるさまざまな確率分布の特徴や応用例を説明します。身近に使える表計算ソフト(ExcelやGoogleスプレッドシート)を使いながら具体的に事例を見ていきます。  必要に応じて、Pythonのプログラムや統計ソフトRなどでの作成例にも触れることにします。  数学などの前提知識は特に問いません。中学・高校の教科書レベルの数式が登場するかもしれませんが、必要に応じて説明を付け加えるのでご心配なく。肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。

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データ分析の初歩から学んでいく連載(確率分布編)の第8回。t分布は母分散が分からない場合の平均値に関連する分布です。中心極限定理を出発点とし、正規分布と比較しながらt分布の姿を明らかにしていきます。続けて、確率密度関数や累積分布関数の求め方や可視化の方法を解説し、利用例などを紹介します。

羽山博,
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データ分析の初歩から学んでいく連載(確率分布編)の第7回。カイ二乗分布は標準得点の二乗和の分布です。標準得点とは何か、二乗することはどういう意味を持つのか、といった基本的なところからカイ二乗分布の姿を明らかにしていきます。続けて、確率密度関数や累積分布関数の求め方や可視化の方法を解説し、利用例などを紹介します。

羽山博,
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載(確率分布編)の第6回。正規分布は平均値を「山」の中心として、標準偏差によって左右対称に「すそ」が広がるような形の連続型確率分布です。正規分布がどのようなものかを確認した後、確率密度関数や累積分布関数の求め方や可視化の方法を解説し、利用例などを紹介していきます。

羽山博,
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データ分析の初歩からステップアップしながら学んでいく連載(確率分布編)の番外編。代表的な離散型確率分布に対する累積分布関数の逆関数を紹介。例えば、二項分布の累積分布関数ではn回中k回まで成功する確率が求められますが、その逆関数では何%か(以上)の確率で成功するまでの回数を求められます。

羽山博,
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載(確率分布編)の第5回。幾何分布とは、k回目に成功する確率の分布です。一方、負の二項分布は、n回成功するまでにk回失敗する確率の分布です。これらの確率分布が利用できる事例を確認した後、確率質量関数や累積分布関数の求め方、可視化の方法などを解説していきます。

羽山博,
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載(確率分布編)の第4回。ポアソン分布とは、出来事(事象)が、まれにしか起こらない場合に、独立な試行を何回も繰り返したときの確率分布です。そのような事例を紹介した後、確率の求め方や可視化の方法などを解説していきます。

羽山博,
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載(確率分布編)の第2回。推測統計の基礎となる確率分布のうち、離散型確率分布で代表的なベルヌーイ分布と二項分布の意味や特徴などを解説します。

羽山博,
やさしい確率分布:

データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の確率分布編です。第1回は出発点として、推測統計の基礎となる確率分布の意味や種類、特徴を解説します。離散型分布と連続型分布の違いや種類、確率分布を表す確率質量関数/確率密度関数と累積分布関数の意味や特徴などを見ながら連載の全体像を紹介します。

羽山博,
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