統計学

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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。
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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。
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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。
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ロジスティック回帰

データから数種類のラベルを予測するときの手法、ロジスティック回帰の解説です。中でどんな計算が行われているのか解説し、一般化線形モデルの考え方を紹介します。
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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。
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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。
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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。
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