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CONTENTS

新着情報

2019/11/24         Python入門 全人類がわかる内包表記


2019/11/24         Python入門 複数ループをわかりやすく解説! 改


2019/11/24         Python入門 全人類がわかるlambda(ラムダ)式


2019/11/24         Σ記号をわかりやすく解説!!!!


2019/11/24         Python入門 for文に便利な関数をまとめてみた!(enumerate関数,zip関数編)


2019/10/03         Python入門 for文に便利な関数をまとめてみた!(format関数,itemsメソッド編)


2019/09/23         定常時系列の解析に使われるARMAモデル・SARIMAモデルとは?


2019/09/23         時系列データに対する状態空間モデルの例~ローカルレベルモデル・構造時系列モデル~


2019/09/23         時系列データを解析するための様々なモデル


2019/09/23         時系列データに定常性を持たせて解析する方法


2019/09/23         時系列解析における自己共分散・自己相関の基礎知識


2019/09/23         時系列データ解析における状態空間モデルの枠組み


2019/09/23         差分変換を活用して時系列データを解析するためには


2019/08/04         【Mac&Homebrew】MySQLのインストールとMySQL Workbenchを使った接続方法を丁寧に紹介


2019/07/01         非定常な時系列データを変換して定常性を持たせる解析


2019/07/01         時系列解析の検証に使われる2つの仮説検定方法


2019/05/10         【Mac&Homebrew】PostgreSQLのインストール方法とpgAdmin4を使った接続方法を丁寧に説明!


2019/05/10         【windows10対応】PostgreSQLのインストール方法とpgAdmin4を使った接続方法を丁寧に説明!


2019/04/23         ニューラルネットワークのミニバッチ、オンライン学習


2019/04/23         ニューラルネットワークの重みの初期値について解説!


2019/04/23         ニューラルネットワークをわかりやすく解説!


2019/04/23         機械学習における損失関数の役割や種類


2019/04/23         数値微分を具体例を用いてわかりやすく解説!


2019/04/23         勾配法の仕組みを具体例でわかりやすく解説


2019/04/23         正則化の種類と目的 L1正則化 L2正則化について


2019/04/23         パーセプトロンの仕組み・性質について解説


2019/04/23         活性化関数の役割と種類についてわかりやすく解説


2019/02/26         フレーム問題とは?~医療ロボット開発の課題を例として~


2019/02/13         共和分について分かりやすく解説!


2019/02/12         時系列分析の単位根過程、ランダムウォークとは?


2019/02/12         見せかけの回帰について分かりやすく解説!!


2019/02/12         ARIMAモデル(自己回帰和分移動平均モデル)について分かりやすく解説!


2019/02/12         時系列分析のMAモデルとは?


2019/02/12         ARMAモデル(自己回帰移動平均モデル)について分かりやすく解説!


2019/02/12         n次MAモデルの特徴や統計量について


2019/01/17         n次ARモデルの特徴や統計量について


2019/01/17         1次ARモデルの特徴や統計量について


2019/01/17         時系列分析のARモデルとは?


2019/01/17         【時系列分析の基本】定常性とホワイトノイズを分かりすく解説


2019/01/17         時系列分析で登場する統計量・用語を一つずつ解説


2019/01/17         時系列分析の基本的なモデルをわかりやすく解説


2019/01/17         サンプル数とサンプルサイズの違いをわかりやすく解説


2018/12/29         ロジスティック回帰分析の例や説明変数を解説!


2018/12/14         重回帰分析とその関連用語をわかりやすく解説!


2018/12/14         線形単回帰分析の仕組みをわかりやすく解説!


2018/11/04         Python入門〜関数とライブラリ導入〜


2018/11/04         Python入門〜for文、if文を使って条件処理をする〜


2018/11/04         Python入門〜実行・変数・リスト型・辞書型〜


2018/08/29         C++の実行環境をmacにインストールする手順


2018/08/29         C++の実行環境をWindowsにインストールする手順


2018/06/22         ベイズ統計の区間推定を解説!頻度論との違いも!


2018/04/27         MacにPython3用のMeCabをインストールする方法


2018/04/16         MacにPython3をインストールする方法


2018/02/25         Python3で線形モデルによる回帰分析とプロット


2018/02/24         【Python】Zaifで仮想通貨の自動売買をする方法


2018/02/23         Excelの列名と列番号を互換する関数


2018/02/22         chainerでニューラルネットワーク簡単実装(初心者向け)


2018/02/20         R言語で整数をエクセルの列名に変更する関数


2018/02/15         多項分布とは?期待値・分散・共分散の導出も!


2018/02/15         指数型分布族の性質を利用した期待値・分散の求め方


2018/02/15         指数型分布族に分類される確率分布の一覧と証明


2018/02/14         PythonでCloud Speech APIを叩いて音声をテキスト化


2018/02/13         Python3で録音してwavファイルに書き出すプログラム


2018/02/13         PdbでPythonコードを楽にデバッグする方法


2018/02/13         PythonでGoogle Natural Language APIを叩いて感情分析


2018/02/08         Python3で文字列を条件指定で分解する方法


2018/02/08         pandasデータフレームの列の入れ替え【Python3】


2018/02/02         pandasでcsvファイルをデータフレームとして読み込む【Python3】


2018/02/01         numpyの何がすごいのか?【Python3】


2018/02/01         pandas データフレームの行名・列名の参照と変更と追加


2018/02/01         pandasのデータフレームの要素を参照する【Python3】


2018/02/01         PythonとR言語のプログラム処理速度を比較!


2018/02/01         Python3でプログラムの処理速度を計測する方法


2018/01/28         ディリクレ分布の期待値・分散・共分散の導出


2018/01/15         行列の基本的な構造


2017/12/21         R言語でエラーしても実行を続ける方法


2017/12/21         R言語でビットフライヤーのAPIからBTCの情報を取得


2017/11/16         二項分布の歪度・尖度の導出


2017/11/12         二項分布の最頻値を導出(確率質量関数より)


2017/11/06         R言語で変数を削除(初期化)する方法


2017/10/10         ベイズ統計の仮説検定〜問題点とまとめ〜【第6回】


2017/10/10         ベイズ統計の仮説検定〜点帰無仮説の場合〜 【第5回】


2017/10/10         ベイズ統計の仮説検定〜ベイズファクター〜【第4回】


2017/10/10         ベイズ統計の仮説検定〜頻度論の考え方に基づく検定〜【第3回】


2017/10/10         ベイズ統計の仮説検定〜基本的な検定〜【第2回】


2017/10/10         ベイズ統計の仮説検定〜頻度論との違い〜【第1回】


2017/10/06         無情報事前分布とは?一様分布を詳しく解説【ベイズ】


2017/10/06         非正則事前分布とは?〜完全なる無情報事前分布〜


2017/09/27         中心極限定理の例とメリットをわかりやすく解説


2017/09/23         カイ二乗検定のわかりやすいまとめ


2017/09/12         掃き出し法を用いた連立1次方程式の解法と例題


2017/09/12         クラメルの公式を用いた連立1次方程式の解法と例題


2017/09/11         余因子行列を用いた逆行列の求め方と例題


2017/09/11         固有値、固有ベクトルの求め方と例題


2017/09/09         指数分布の性質〜無記憶性・ポアソン分布との関係〜


2017/09/02         離散型と連続型の違い 例を用いて解説


2017/09/02         カイ二乗検定を残差分析で評価する方法


2017/09/01         尺度とは?統計学における尺度4種とその違い


2017/08/31         質的変数と量的変数の違い 例を用いて解説!


2017/08/31         適合度検定をカイ二乗検定で行う例題と手順


2017/08/30         超幾何分布の確率密度関数からの期待値と分散の導出


2017/08/30         ベルヌーイ試行の定義を丁寧にわかりやすく解説


2017/08/28         掃き出し法を用いた逆行列の求め方


2017/08/26         独立性の検定 期待度数の最尤推定量の導出


2017/08/26         カイ二乗検定の自由度(分割表の自由度)


2017/08/26         独立性のカイ二乗検定 例題を用いてわかりやすく解説


2017/07/27         F分布の期待値・分散をカイ二乗分布を用いて導出


2017/07/26         F分布の期待値・分散を確率密度関数を用いて導出


2017/07/24         幾何分布の確率密度関数からの期待値と分散の導出


2017/07/17         ベイズ推定量の導出!例題と解説(最尤推定量と比較)


2017/07/17         ベイズ推定の定義とその考え方をわかりやすく解説


2017/07/17         ベイズ推定と最尤推定の違いを例題を用いて解説


2017/07/17         最尤推定量とは?初めての人にもわかる解説


2017/07/16         F分布の確率密度関数をカイ二乗分布を用いて導出


2017/07/16         RでF分布の確率密度関数のグラフを描く方法


2017/07/12         生存時間解析〜生存関数とハザード関数とその関係〜


2017/07/07         クラメール-ラオの下限とは?解説と証明


2017/07/07         尤度関数、スコア関数、フィッシャー情報量とは?


2017/07/07         有効推定量とは?わかりやすく解説


2017/06/25         片側検定と両側検定の違いをわかりやすく解説


2017/06/25         正規分布の事後分布の平均と分散【ベイズ】


2017/06/25         【ベイズ統計】共役事前分布とは?わかりやすく解説


2017/06/25         ベータ分布の事後分布の平均と分散【ベイズ】


2017/06/25         ベイズの定理の導出と考え方をわかりやすく解説


2017/06/25         ベイズ統計学の考え方〜ベイズ論と頻度論の違い〜


2017/05/15         RでYouden Indexを用いたROC曲線の最適カットオフ


2017/04/20         ゼノンのアキレスと亀を分りやすく解説して考察する


2017/04/19         Rでサイコロの和のシミュレートをしてグラフ化する


2017/02/06         Rで散布図をプロットしてpngで保存する自作関数


2017/01/17         Rでフィッシャーの正確確率検定 そのまま使える自作関数例


2017/01/01         積率母関数を用いた離散一様分布の期待値・分散の導出


2017/01/01         離散一様分布の期待値と分散の導出


2017/01/01         ベルヌーイ分布の期待値・分散の証明


2016/12/31         ベータ分布の期待値・分散の導出


2016/12/31         積率母関数を用いたカイ二乗分布の期待値・分散の導出


2016/12/31         カイ二乗分布の期待値と分散の導出


2016/12/26         積率母関数を用いたポアソン分布の期待値と分散の導出


2016/12/26         積率母関数を用いた指数分布の期待値・分散の導出


2016/12/23         積率母関数を用いたガンマ分布の期待値・分散の導出


2016/12/21         Rで独立性のカイ二乗検定 そのまま使える自作関数


2016/12/21         ガンマ分布の期待値と分散を密度関数から導出する


2016/12/14         積率母関数を用いた連続一様分布の平均・分散の導出


2016/12/12         連続一様分布の平均・分散の導出(証明)


2016/12/05         Rで同じプログラム(関数)なのに結果が変わる時は?


2016/11/30         偏差値の意味、求め方、性質などのまとめ


2016/11/28         相関係数の意味と定義(公式)


2016/11/28         t分布とは?


2016/11/28         一致推定量とは?平均と分散の一致推定量


2016/11/27         条件付き確率とは?定義とわかりやすい解説


2016/11/27         不偏推定量とは?平均と分散を例に分かりやすく解説


2016/11/25         積率母関数とは?モーメントの求め方も解説


2016/11/24         同時(結合)確率とは?


2016/11/24         Rで新しくパッケージをインストールするには?


2016/11/24         周辺確率とは?例を交えてわかりやすく解説


2016/11/23         期待値の定義・性質・計算例。平均との違いも!


2016/11/22         Rでカイ二乗分布のグラフを描く方法


2016/11/22         カイ二乗分布の密度関数、グラフ、性質


2016/11/21         Rによる条件付きロジスティック回帰分析と自作関数


2016/11/17         Mac版のRでマルチバイトエラーが出た時は...


2016/11/16         損失関数、危険関数(リスク関数)とは?【例題あり】


2016/11/16         決定理論とは?簡単にわかりやすく説明


2016/11/11         t検定とは?種類と手順を解説!


2016/11/09         指数分布の期待値・分散の導出(証明)


2016/11/03         Rでt分布のグラフを描く方法【dt()の使い方】


2016/11/03         t分布表と見方 自由度1~240(片側)


2016/11/03         正規分布の性質(再生性など)とその証明


2016/11/02         Rでベクトルにその要素が無いなら追加する関数


2016/10/24         Rで箱ひげ図を描く(プロットする)方法【boxplot】


2016/10/24         箱ひげ図(Box-whisker plot)の見方


2016/10/20         ポアソン分布の期待値・分散の導出(証明)


2016/10/04         R言語で回帰分析の重相関係数Rの信頼区間を出力


2016/09/21         積率母関数を用いた二項分布の平均・分散の導出


2016/09/21         二項分布の期待値・分散の導出(証明)


2016/09/13         Rでデータ集計に便利なコマンド集と列ごと集計の関数例


2016/09/13         正規分布の母平均の検定手順(母分散既知,Z検定)


2016/09/09         積率母関数を用いた正規分布の平均・分散の導出


2016/09/07         【例】身長の分布は本当に正規分布に従うのか!?


2016/09/07         正規分布の密度関数を意味的に理解する


2016/09/07         正規分布の期待値・分散・標準偏差の導出(証明)


2016/09/05         正規分布を標準化する方法と意味と例題と証明


2016/09/05         仮説検定における棄却域とは?求め方も解説


2016/09/05         標準正規分布表(上側確率)の見方とエクセルでの作成


2016/08/28         ベイズ統計学とは?初心者向けのやさしい解説


2016/08/26         正規分布のグラフをRで描く。【curve()の使い方】


2016/08/23         仮説検定とは?初心者にもわかりやすく解説!


2016/08/22         記述統計学と推計統計学の違い


2016/08/17         Rでステップワイズ法による重回帰分析の自作関数例


2016/08/17         統計学とは?どのような学問か5分で理解する


2016/08/16         統計学の歴史〜古代ローマから現代まで〜


2016/08/15         統計学における分散と不偏分散 例題でわかりやすく解説


2016/08/15         統計的推定とは?~点推定と区間推定の違い~


2016/08/15         最頻値の求め方。二つあることもある?


2016/08/15         標準偏差の意味と求め方


2016/08/15         統計学における観測値(observed value)とは?


2016/08/15         平均の意味と計算方法


2016/08/15         回帰分析における目的変数とは?


2016/08/15         標本と母集団の違いがすぐわかる解説


2016/08/15         中央値の求め方。二つあることもある?


2016/08/15         回帰分析における説明変数とは?


2016/07/27         R言語で線形モデルによる回帰分析の自作関数例


2016/07/24         Rでt検定行う方法とそのまま使える自作関数


2016/07/23         Rで相関係数を求める方法とそのまま使える自作関数例


2016/07/22         Rでロジスティック回帰分析 そのまま使える自作関数例


2016/07/22         実行するだけでR言語入門出来るプログラム


2016/07/22         Rでグラフをプロットして保存する【第5回】


2016/07/22         R言語での自作関数の作り方・使い方【第4回】


2016/07/22         R言語で線形モデルによる回帰分析【第3回】


2016/07/22         R言語の便利なコマンド集【第2.5回】


2016/07/22         ファイルからのデータ読み込みとアクセス【第2回】


2016/07/22         Rでのベクトル・行列の作成と四則演算・要素の参照【第1回】


2016/07/22         Rでのプログラムの実行方法【Windows、Mac】


2016/07/22         Rのインストールの仕方【Windows版】


2016/07/22         Rのインストールの仕方【Mac版】