Python 「自然科学の統計学」第11章演習問題3-M系列による乱数発生プログラムの作成を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11章-演習問題3「M系列による乱数発生プログラムの作成」をPythonで実装していきたいと思います。
M系列による乱数発生法を知らない方にもわかるように解説させていただきますので、ご参考にしていただけると幸いです.
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Python 「自然科学の統計学」第11章演習問題2-乗算型合同法による一様乱数発生プログラムの作成を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11章-演習問題2「乗算型合同法による一様乱数発生プログラムの作成」をPythonで実装していきたいと思います。
乗算型合同法を知らない方にもわかるように解説させていただきますので、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！
Python 「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。
Python 「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！
Python 「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！
Python 「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。
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。
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！