Python 「自然科学の統計学」第8章演習問題1-線形確率モデルとの比較を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8章-演習問題1「線形確率モデルとの比較」をPythonで解いていきたいと思います。
今回の問題は非常にシンプルな単回帰モデルの構築なので、かなり理解いただきやすいかと思われます。
統計基礎
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Python 「自然科学の統計学」第8章演習問題5-市場調査においてプロビットモデル・ロジットモデルを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5「市場調査」におけるプロビットモデル・ロジットモデルをPythonで実装し、問題を解いてみたのでその解法について解説していきます！
本解説のプロビットモデル・ロジットモデルはformula内の目的変数・説明変数を書き換えれば、そのまま活用することができますので、ぜひご活用ください！
Python 「自然科学の統計学」第7章演習問題7-正規性の仮定のチェックを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7章-演習問題7「正規性の仮定のチェック」をPythonで解いていきたいと思います。
今回の問題では正規確率紙をmatplotlibで実装したり、標本r次モーメントの関数が出てきたりと、自身でも知らなかったトピックが複数できてたので、皆さんにも何かしらの学びがあると幸いです！
Python 「自然科学の統計学」第7章演習問題6-2標本問題と順位和検定を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7章-演習問題6「2標本問題と順位和検定」をPythonで解いていきたいと思います。
こちらの問題は分布の仮定によらず、2つの標本が同一分布から抽出されたものであるかどうかを順位という尺度を使って検証する問題です。
2標本の分布を比較する際に使用する検定方法になりますので、ぜひ本記事を読んで理解された上で活用してみてください！
Python 「自然科学の統計学」第7章演習問題5-対称性の符号検定を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7章-演習問題5「対称性の符号検定」をPythonで解いていきたいと思います。
今回の問題の主題は「分布は平均0で対称か？」という問題になります。
データを平均で引き算してあげればどのような分布に対しても、解説の方法で対称性の検証は可能ですので、ぜひ活用してみてください！
Python 「自然科学の統計学」第7章演習問題4-幹葉表示とロバスト推定を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7章-演習問題4「幹葉表示とロバスト推定」をPythonで解いていきたいと思います。
外れ値や分布に偏りがあるような時に、どれだけ尤もらしい推定量を求めるかについて扱っている問題/解説になりますので、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7章演習問題3-最尤推定量の逐次近似解をPythonで求めてみた
今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第7章-演習問題3「最尤推定量」の導出について、Pythonで解いていきたいと思います。
正規分布のような扱いやすい分布でない場合でも、今回の方法を使用すれば近似的な最尤推定量を求めることができます！
扱いづらい分布における母数を推定する際にぜひ利用してみてください！
統計基礎 「自然科学の統計学」第7章演習問題2-標本平均/二乗誤差の関係と標本中央値/絶対誤差の関係について解説してみた
今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第7章-演習問題2「標本平均と標本中央値」の証明について解説していきたいと思います。
今回の問題の主題は「標本平均はなぜ二乗誤差を最小にするのか」「標本中央値はなぜ絶対誤差を最小にするのか」です。
本解説を読んで、標本平均と標本中央値に対する理解度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7章の演習問題1-コーシー分布の最尤推定量と標本中央値の比較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7章-演習問題1「コーシー分布の最尤推定量と標本中央値の比較」の証明について解説していきたいと思います。
今までの章では正規分布や二項分布などの比較的扱いやすい分布に対しての性質を観察してきましたが、本章からはコーシー分布などの比較的扱いづらい分布に対しての性質を考察しています。
本問題を通して、本章で扱ってきたような扱いづらい分布の場合にどのような考察を行うのかについ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6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6章検定と標本の大きさの演習問題を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！