統計学 回帰分析と正規分布
パラメーターが正規分布に従っていると仮定して、最尤法から回帰分析を導きます。リッジ回帰も同じような手法で導くことが出来る事を説明します。
統計学
統計学 統計学 正規分布の性質
正規分布の導入をします。確率になっていること、平均の値、分散の値を具体的に計算します。
統計学 リッジ回帰分析
リッジ回帰の解説をします。重回帰分析にペナルティを課すモデルです。これによって、パラメーター全体が大きくなることが抑えられ、データ自体のバラツキを無視してくれるようになります。さよなら過学習。
統計学 ロジスティック回帰
予測したい値が連続値でなく、離散的な値だったり名前だったりすることがままあります。そのような問題を分類問題と言います。分類問題の手法を紹介します。
ロジスティック回帰とは
ロジスティック回帰は説明変数から0か1を出力する手法で...
統計学 重回帰分析(2変数)
説明変数が2つの場合の重回帰分析について解説します。計算を詳しく書いています。
統計学 単回帰分析
単回帰分析の解説をします。回帰係数の導出仮定、残差の自由度や、R^2 誤差について解説しています。
統計学 重回帰分析
変数が沢山ある場合の重回帰分析の解説をします。行列とベクトルを用いて式を書く事で、シンプルに結論までたどり着くことが出来ます。また、多重共線性という概念が自然に出てくることを見ます。