Python

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！

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。

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。

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！

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。

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！

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！

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！