2020年5月21日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Pythonによる仮説検定の実行方法 Pythonで仮説検定を行う方法です。 t検定、ウィルコクソンの符号順位検定、ウィルコクソンの順位和検定（マン・ホイットニーのU検定）、カイ二乗検定についてご紹介しています。 どういう時にどの手法を使えば良いのかについて […]
2020年1月17日 / 最終更新日 : 2024年7月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 「t検定」を正しく理解しよう 例えば、ある会社の全社員に「あなたにとってこの会社は100点中何点ですか？」というアンケートを取ったとします。 その結果、全社員の平均値が昨年60点だったのが、今年は80点に上がりました。 この結果を見ると、多くの方は社 […]
2020年1月16日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 「分散」「標準偏差」を正しく理解しよう データ分析や統計学を学ぶと、「分散」や「標準偏差」という言葉は極めて序盤に出てきます。 なんとなく、「データのばらつき具合の指標」であることは分かっているですが、解釈が分かりづらいためか、実際にこれらの指標が用いられてい […]
2020年1月15日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 「相関係数」を正しく理解しよう 「相関」とは、ある2つのデータが互いにどれほど影響を及ぼしているかを表す指標です。 例えば、ある売店において、「入り口から陳列棚までの距離」と「その商品の売上数」に相関関係があることが分かったとします。 そうすると、売り […]
2019年12月7日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Pythonで相関係数を求めて可視化する方法 相関分析をPythonで実行し、可視化まで行ってみます。 Excelでも相関分析は可能ですが、Pythonで実行すれば一度に全データの分布の傾向が一気に見れたり、視覚的に美しい図を作成したりと、ハイレベルな分析が簡単にで […]
2019年10月6日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 仮説検定の手法一覧と、それらの使い分け方 「仮説検定」というのは、「ある仮説」が正しいのか間違えているのかを統計学的に検証する方法の事を言います。 調べたい事柄がどんな事でも同じ手法を適用すれば良い訳ではなく、一体どんな仮説を検証したいかによって適切な手法は変わ […]
2019年9月15日 / 最終更新日 : 2024年11月4日 Takuma Nishimaki お役立ちツール アンケート調査の必要サンプル数計算ツール 統計学的に充分となるアンケート調査人数をブラウザ上で計算できます。 「全体数」に全対象者人数を入れ、「計算」ボタンをクリックして下さい。 「許容誤差」「信頼度」「回答比率」について特にこだわりがないor良く分からなければ […]
2019年8月5日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 統計分析の手法まとめ 統計分析手法のまとめページです。 まず「記述統計」「推計統計」の2つに大別し、それぞれについて手法を整理しました。 「回帰分析」「決定木分析」などの分析手法については「機械学習」のページに整理しています。 全ては網羅でき […]
2019年7月27日 / 最終更新日 : 2024年9月17日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Pythonによるロジスティック回帰分析 例えば、スマホアプリを作ってリリースはしたものの、一体、どんなユーザが登録してくれるのか。 性別、年齢・・・など、一体どんな傾向を持った人がユーザ登録してくれる傾向にあるのか。 それが分かれば様々なマーケティングの手が打 […]
2019年7月9日 / 最終更新日 : 2024年9月17日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Pythonによる重回帰分析 Pythonで重回帰分析を行ってみます。 先にPythonによる単回帰分析の記事を読んでいただいたほうが分かりやすいかもしれませんが、こちらのみ読んでいただいても分かるようにはしております。 また、今回もstatsmod […]
