青木 和也

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「自然科学の統計学」第8章演習問題解答集

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第8章 質的データの統計的分析の演習問題をPythonで実装してみましたので、それぞれのブログ記事へのリンクを本記事にまとめておきたいと思います。 演習問題を解く際の考え方やどのようなステップでコードが実行されているのかについても解説していいますので、自分で問題を解くプログラムを実装する場合や、プログラムで解かずともやっていることの方向性が合っているのかを確かめるためにご活用いただけると幸いです!
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「自然科学の統計学」第7章演習問題解答集

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第7章 分布の仮定の演習問題をPythonで実装してみましたので、それぞれのブログ記事へのリンクを本記事にまとめておきたいと思います。 演習問題を解く際の考え方やどのようなステップでコードが実行されているのかについても解説していいますので、自分で問題を解くプログラムを実装する場合や、プログラムで解かずともやっていることの方向性が合っているのかを確かめるためにご活用いただけると幸いです!
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「自然科学の統計学」第9章演習問題7-線形判別関数による計量分類を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9章-演習問題7「線形判別関数による計量分類」についてPythonで解いていきたいと思います。 この問題は、花の特徴量に基づいてどの花である確率が高いかを予測する線形式を使って解いていきます。
統計基礎

「自然科学の統計学」第9章演習問題6-統計的決定理論を丁寧に解説してみた

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第9章-演習問題6「統計的決定理論」について丁寧に解説していきたいと思います。 この問題を通して、取りうる選択のコストを元に、「ある行動がベストな選択であるのは、事前確率がどのような範囲にある時か」という範囲を求めることができるようになります。
統計基礎

「自然科学の統計学」第9章演習問題4-正規分布の自然な共役分布の問題を丁寧に解説してみた

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第9章-演習問題4「正規分布の自然な共役分布」について丁寧に解説していきたいと思います。 要は、尤度関数と事前確率分布に正規分布を仮定し、結果としてのデータが得られた際に事後確率分布をどのように修正すべきか、という問題になります。 ベイズ統計の正規分布に関する基礎的な部分になりますので、本問題を通して理解を深めていただけると幸いです!
Python

「自然科学の統計学」第9章演習問題5-ベイズ診断を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9章-演習問題5「ベイズ診断」についてPythonで解いていきたいと思います。 今回の問題はある病気に対する症状の確率(尤度=もっともらしさ)が得られているときに、病気である確率と病気でない確率のどちらの方が高いのかをベイズの観点から推定する問題となっており、ベイズ統計学を理解する上で重要な問題となっています。 今回の問題を通して、ベイズ統計学に対する理解を深めていただけると幸いです。
統計基礎

「自然科学の統計学」第9章演習問題3-予測分布/ベータ分布の場合を簡潔に解説してみた

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第9章-演習問題3「予測分布, ベータ分布の場合」を非常に簡潔に解説させていただきます。 ベータ分布の性質を知っていれば一瞬で解を求めることができる問題になっているので、「なるほど、ベータ分布にはそんな特性があるのか」という点をご承知おきいたければと思います!
統計基礎

「自然科学の統計学」第9章演習問題1,2-ベイズの定理による確率の更新・予測分布について丁寧に解説してみた

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第9章-演習問題1,2「ベイズの定理による確率の更新・予測分布」を丁寧めに解説してみた記事になります。 ベイズ統計学の最も基礎的な部分の話になりますので、本問題と解説でベイズに対する理解を深めていただけると幸いです!
Python

「自然科学の統計学」第8章演習問題4の個別ケース予測を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8章-演習問題4「個別ケース予測」をPythonで実装して解いてみたので、その手順について解説いたします! 今回の問題はプロビットモデルとロジットモデルを使って実際に予測を行う問題になっているので、第8章の他の問題よりもより実践的で、読者の皆さんにとっても活用の場面があるものかと思われます。 ぜひ、本演習を通してプロビットモデルとロジットモデルの予測方法について熟達していただければ幸いです!
Python

「自然科学の統計学」第8章演習問題3のプロビットモデルとロジットモデルの推定量比較を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8章-演習問題3「両モデルの推定値比較」をPythonで実装して解いてみたので、その手順について解説いたします! 演習問題の主題としては、両モデルの推定量は前提としているモデルの違いから比が$\frac{\pi}{\sqrt{3}}$倍になるということなので、それを検証しに行く問題です! 皆さんもプロビットモデルとロジットモデルの推定量の違いを実際に推定値から実感してみてください!