統計基礎

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「自然科学の統計学」第10章演習問題4-平均個体数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10章-演習問題4「平均個体数」について丁寧に解説していきたいと思います。 今回の問題は高校数学の数列の問題と大学数学の微分方程式をミックスしたような問題になっているので、学部生時代を思い出したい方はぜひチャレンジしていただけると幸いです!
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「自然科学の統計学」第10章演習問題3-行動科学的モデル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10章-演習問題3「行動科学的モデル」について丁寧に解説していきたいと思います。 ある動物の取る戦略が愚かであるか賢いかによって、欲しいゴールに辿り着くまでにどれだけの手数がかかるかを推移確率を元に考える問題です。 とはいえ、やっていることは高校数学の域を出ないので、高校数学の確率の復習をしたい方はぜひチャレンジしてみてください!
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「自然科学の統計学」第9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9章 ベイズ決定の演習問題を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10章演習問題2-静止を含むランダムウォーク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10章-演習問題2「静止を含むランダムウォーク」について丁寧に解説していきたいと思います。 静止状態を含むことによってやや複雑になったように感じますが、適切に式を立てて整理していけばすっきりとした解を導くことができるので、一緒にランダムウォークに対する理解を進めていきましょう!
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差分方程式から破産確率の一般項の導出する過程を丁寧に解説してみた

今回の記事では、破産確率の一般項を導出してみたいと思います! 破産確率の導出には差分方程式の解き方が必要になってくるので、差分方程式の解法についても丁寧に解説をしていきたいと思います!
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「自然科学の統計学」第10章演習問題1-2次元のランダムウォーク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10章-演習問題1「2次元のランダムウォーク」について丁寧に解説していきたいと思います。 今回の問題では多項分布についての定義も出てくるのでそちらも合わせて覚えて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-信頼性のベイズ的評価を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9「信頼性のベイズ的評価」についてPythonで解いていきたいと思います。 本問題は分布の畳み込みや尤度関数の計算、事後確率の導出など、今まで学習してきたことのそう復習的な側面があるので、腕試しに最適の問題となっております。
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「自然科学の統計学」第9章演習問題8-リンドレーの3囚人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8「リンドレーの3囚人問題」について丁寧に解説していきたいと思います。 ブログ主も、問題文を読んで「これの何が問題なん?」と頭を傾げてしまった、かつ少し条件付き確率についてこんがらがってしまったので、「なぜそのような結論になるのか」を丁寧に解説していきたいと思います。
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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!