医療職からデータサイエンティストへスマートフォン用の表示で見る医療職からデータサイエンティストへ統計学、機械学習に関する記事をまとめています。R中心極限定理とは、統計学を学び始めると必ずお目にかかる定理なのですが、安直に理解していると大変な勘違いをしてしまう定理です。いざ理解しようとしても、解説には難解なものも多くイメージしにくいのもまた現状です。Pythonデータ解析をする上で、Rを使うべきかPythonを使うべきか、この議論は多くの人が色々な意見を持っています。最近はPythonユーザーが増えていますが、Rをメインで使う人が少なからずいるのもまた事実です。最近のビックデータ流行により、データサイエンスを専門としない人でも、統計リテラシーが必要とされるようになりました。データの変数が多い時に、出来るだけ情報を減らさずに、次元を圧縮するテクニックとして用いられます。R複数のモデル候補があった場合、AIC(赤池情報量基準)を使ってモデル選択をすることがあります。一つの概念で捉えられるようになってきました。実はとても奥深いことを知りました。今回はRとPythonの算出方法の違いについても触れていきます。R前回の続きで、今回は主に連続型確率分布である正規分布、t分布を扱っていきます。統計検定をする上でよく用いられるのは有意水準ですが、同時に検出力も考慮しなければなりません。今回は有意水準と検出力についてまとめてみます。確率分布は統計学を学び始めると必ず出てくるワードなんですが、初めて聞いたときは、なんじゃそりゃ〜〜って感じで全然理解できませんでした。前回は、Rにstanを導入して、実際に動かすところまで行いました。ベイズの定理を使う前に、さらっと二項分布を復習しておきます。前回はR関数を実行して、抽出されたサンプルから母集団の確率密度を推定しました。今回は、Rの関数を使わずにカーネル密度推定を行いたいと思います。出来るだけグラフィカルにまとめてみます。今回は以下のようなデータセットを使って、回帰直線を求めていきます。R統計学を学んでいておそらくつまずくであろう尤度。こいつの正体をリンゴを使ってまとめていきます。尤度の何が難しいかと言うとまずはこの漢字。そもそも何と読むかと言うと"ゆうど"と読みます。はてなブログPro大学院で疫学統計を学んでいます。データサイエンティストを目指して、初心者目線から統計学、機械学習など学んだことをまとめていきます。パッケージ{prophet}を使って、ブログアクセス数を予測する。medi_data0826スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。