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数学
5 件の記事
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ベイズ統計入門——事前知識を使って確率を更新する
データが少なくても「確率の分布」として答えを出せるベイズ統計の考え方——事前分布・尤度・事後分布という三つの要素と、頻度論との違いをビジネス文脈で解説します。
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10種類のシールを全部揃えるには何個買えばいい？——クーポンコレクター問題
10種類のシールが入ったお菓子、全部揃えるには平均何個買えばいい？——直感的な「10個」ではなく約29.3個になる理由を、幾何分布・調和数・モンテカルロシミュレーションで解説します。
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A/Bテストを始める前に——検出力・効果量・サンプルサイズの設計
A/Bテストの結果が「効果なし」だったとき、それは本当に効果がなかったのか、それともサンプルが足りなかっただけなのか——実験前に必要なサンプルサイズを正しく設計するための3つのパラメータと計算方法を解説します。
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全体では勝っているのに部分では全負け——シンプソンのパラドックス
集計の粒度を変えるだけで「AよりBが優れる」という結論が逆転する——シンプソンのパラドックスの仕組みと、ビジネスデータ分析での落とし穴を具体例とともに解説します。
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なぜ標本分散は n-1 で割るのか——不偏分散と自由度の直感
標本分散を n で割ると母分散を系統的に過小推定してしまう——その理由を直感・数学・自由度の三つの視点で解説し、NumPy の ddof=1 が何をしているかを明らかにします。
