統計学

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【備忘録】状態空間モデルの基礎~入門したけりゃ、馬場さんの本を読むべし~

本記事は状態空間モデルに主眼を置き、「状態空間モデルとは何か」を単純なローカルレベルモデルを使って解説しています。
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MTシステムにおけるマハラノビス距離をわかりすく解説

マハラノビス距離とは、複数の変数間に相関がある場合に相関関係を考慮した上で注目しているデータが中心点からどのくらい離れているかを表す距離です。本記事では、MTシステムにおけるマハラノビス距離について、入門者でも理解しやすいように...
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二項分布とポアソン分布の関係|ポアソン分布で在庫数を考える

ポアソン分布とは、ある期間に平均λ回発生する事象がk回起こる確率を表す分布です。 np=λが一定で、試行回数nが非常に大きく、生起確率pが非常に小さいとき、二項分布B(n,p)は平均λのポアソン分布に近似できます。ポアソン分布の素晴らしいところは、試行回数nが分からなくても、ある期間内の平均回数λさえ決まれば、確率を求めることができる点です。
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ベルヌーイ分布と二項分布

2種類のみの結果しか得られないような試行をベルヌーイ試行といいます。ベルヌーイ分布とは成功確率pのベルヌーイ試行を1回行って得られる確率分布です。二項分布とは成功確率pのベルヌーイ試行をn回行ったときに成功する回数Xが従う確率分布です。
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確率変数、確率分布とはなんぞや!?

確率変数とは、起こりうる事象に割り当てている値を取る変数です。 確率分布は確率変数の各値に対応する確率の変動を表したものです。 確率変数には「離散型」と「連続型」があり、連続型変数の確率分布を表すのに使われるのが確率密度関数です。
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確率分布の使い方|正規分布

この記事では、統計学において最も重要な確率分布の1つである正規分布の特徴とその使い方をご紹介します。
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【図で理解する!】平均と分散と標準偏差|そのデータは一峰性?

代表的な基本統計量である平均、分散、標準偏差について、図を使って解説します!基本統計量を扱うときの注意点を理解して、統計量を正しく扱いましょう!
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