2024-05

Python

統計学の青本「自然科学の統計学」の第5章演習問題3の2$\times$4分割表におけるカイ二乗適合度検定の問題をPythonを使って解いてみた

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第5章「適合度検定」の演習問題3「2$\times$4分割表の検定」における「作業員によって不良率に差異がある」という仮説に対する$chi^2$適合度検定のPythonでの実装について紹介いたします! 今回の場合はシンプルなカイ二乗検定の実装になっているので、カイ二乗検定の最もオーソドックスなパターンについて理解を深めたい方はご参考にしていただけると幸いです!
Python

「自然科学の統計学」第5章演習問題2の擬似標準正規乱数と標準正規分布の理論値の$\chi^2$適合度検定をPythonで実装してみた

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第5章「適合度検定」の演習問題2「疑似乱数の適合度検定」における疑似標準正規乱数と標準正規分布の理論値の$chi^2$適合度検定のPythonでの実装について紹介いたします! 私は今回のコード作成を通じて、正規分布や$\chi^2$分布の上側確率をPythonで求める方法について知ることができました! 皆さんも本記事を通して、統計学的側面またはPythonの実装の側面で何らかの学びを得ていただけると幸いです!
Python

「自然科学の統計学」第5章演習1問目の$\chi^2$適合度検定をPythonで解いてみた

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第5章-演習問題1「カイ二乗適合度検定統計量の分布」にPythonを適用して問題を解いていきたいと思います。 カイ二乗適合度検定に馴染みのない方でも理解いただけるように解説したので、カイ二乗適合度検定のPythonでの実装が気になる方や、数学の問題を通してPythonについての理解を深めたい方はぜひ参考にしてください!
Python

統計学の青本「自然科学の統計学」の勝敗の確率モデル(ブラッドリー・テリーのモデル)を利用してチームの強さを推定してみた

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」に登場する、チーム間の勝敗を計算するモデル「ブラッドリー・テリーのモデル(Bradly-Terry's model)」によるチームの強さの推定をPythonで実装してみたので、実装の中身について紹介いたします。 このプログラムは$N\times N$の勝敗表があれば、それぞれのチームの強さを数値で求めることができ、なおかつ2つのチームが対戦した場合の勝率についても理論的に計算することができますので、チーム間の勝率を計算してみたい方はぜひご活用ください!
書評

要件定義についてこれほど分かりやすい本はない!?「はじめよう!要件定義 ビギナーからベテランまで」を読んで得た学び

今回の記事では、これほど要件定義について分かりやすく解説してくれている本は他にないんじゃない?と思える1冊「はじめよう!要件定義 ビギナーからベテランまで」について、私が本書から得た学びについてご紹介していきたいと思います。 本書はイラスト付きであることもさることながら、要件定義がはじめて、もはやエンジニアリングに携わったことがはじめてという方でも理解しやすいようにスモールステップに分解されて要件定義を行うときの手順が書き表されている良書です。 本記事を読んで、本書の魅力が皆さんに伝わるとともに、本書からどのようなことが学べるのかを感じ取っていただけると幸いです!
書評

マンガでわかるスクラムのハウツー本!「スクラムチームではじめるアジャイル開発 SCRUM BOOT CAMP THE BOOK」から得た学び

今回の記事では、スクラムについてさらっと学びたい方必見の1冊「スクラムチームではじめるアジャイル開発 SCRUM BOOT CAMP THE BOOK」を読んで、私が得た学びについてご紹介させていただきたいと思います。 本書はスクラム開発初心者の方に読みやすいように、マンガ形式を織り交ぜながら、アジャイル開発の概要と実際のスクラムでどのような困り事が発生し、それらに対してスクラムという開発手法の観点からどのように対応していけばいいのかについてまとめられた1冊になります。 本記事を読んで、アジャイル開発を実践する方にせよ、アジャイル開発ではないスタイルで開発をする方にせよ、本書からどのような学びが得られるのかのイメージをつけていただけると幸いです!
Kaggle

優秀なデータサイエンティストの同僚とKaggleのPII-Detectionコンペに挑戦してみて得た学びとこれから実践したいこと

今回の記事では、初心者Kagglerの私が所属企業の優秀なデータサイエンティストのメンバーとKaggleのPII-Detectionコンペに挑戦してみて得た学びとこれから実践していきたいことについてまとめてみたいと思います。 私は今回初めてチームを組んでKaggleに取り組みましたが、1人で取り組んでいた時には見えなかった、他のデータサイエンティストがどのようにしてKaggleを進めているのかについて知ることができたのでそれについてまとめていきたいと思います。 一方で、私はチームでなかなかバリューを出せなかったので、「なぜバリューが出せなかったのか」「今後どうすればチームでKaggleを行った時にバリューを出せるようになるのか」について考えていきたいと思います。