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。
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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！
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！
Python 「自然科学の統計学」第6章演習問題4-二項確率の検定の標本サイズの決定をPythonで実装して解いてみた
今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第6章-演習問題4「二項確率の検定の標本の大きさ」にPythonを適用して問題を解いていきたいと思います。
今回の記事を読めば、検定したい確率$p_0$と確率$p$の時の検出力$\gamma$が定まれば必要なサンプルサイズが決定できることを学ぶことができます！
要は求められる水準になるような検定に必要なサンプルサイズを求めることができるので、ぜひ参考にしてみて下さい！
Python 「自然科学の統計学」第6章演習問題1の二項分布に対する検定の検定力に関する問題を解いて、Pythonで可視化してみた
今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第6章-演習問題1「二項分布に対する検定の検定力」を解いた上で、検出力関数のグラフをPythonで可視化をしていきたいと思います。
検出力、検出力関数あたりの話は馴染みのない方には理解しにくいかもしれませんので、適宜解説を入れています。
検出力まわりについて聞いたことがない方も「なるほどね！」と理解いただきながら読み進めていただけると幸いです！