公務員からデータサイエンティスト転生日記

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！