統計学

\(L\) \(O\) \(y_{i} = \beta x_{i} + \epsilon_{i}\) \(x\) 回帰分析と分散分析の関係はとても近いです！ 回帰分析ではあるデータ（目的変数）が取れて ...

\(N(\mu,\sigma^{2})\) 今回は、時系列データや金融工学などでよく用いられるブラウン運動という概念についてご紹介します！ ブラウン運動は統計学的にも応用的な分野で初学者にとっては難し ...

統計学を学びたいけど、やたら数式ばっかでわからない！！ 計算どうやってるのか全然わからない！ ベクトルや行列、微分がよくわからず、勉強挫折してしまう、、 など統計学はとにかく数式が多いです。 統計って ...

正規分布に従うけど、 ある値以降のもののみをピックアップして、そのデータだけを用いて新しい分布を構築したい場合があるとする。 これを切断正規分布と言います。 例えばですが、人の資産の分布を考えると、プ ...

ポアソン分布、幾何分布、指数分布、ガンマ分布これらは様々な関係があります。 ポアソン分布の導出方法としては、 よくあるのは二項分布から、ラムダを固定して試行回数nを無限に増やしていけば、原理的には滅多 ...

サンプリングを考える場合は、 復元と非復元を考える必要があります。 さらに言えば復元の場合は、毎回全てのデータがある状態でサンプリングなので、1個前にサンプリングしたデータがどんなものであれ、毎回全て ...

層別サンプリングでは、 ある地域をMECEで層別にいくつかの層に分けます。 そしてそれぞれの層から上のようなことをします。 層の中にいる人からサンプリングをするわけですが、上でも話した通り、 非復元で ...

p.15の定義にも、 tに依存しない、ラグhに依存しないってあるからやっぱ弱定常は期待値と共分散が一定（時間が経っても一定）を意味している 相関(corre)なのでコレログラムはまさに時間とともに減る ...

サンプリングを考える場合は、 復元と非復元を考える必要があります。 さらに言えば復元の場合は、毎回全てのデータがある状態でサンプリングなので、1個前にサンプリングしたデータがどんなものであれ、毎回全て ...

予測区間を考えるには、 そもそも回帰係数は今あるデータから算出したものになるわけですが、 偶然のデータで導かれたものなので、 もしかすると別のデータの組み合わせだと回帰係数がかなりズレたものになる可能 ...