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数学や物理、経済学、機械学習の分野では、「偏微分」という概念が頻繁に登場します。 例えば、以下のような場面で偏微分が活用されます。 ✅ 物理学：物体の運動を記述する方程式（速度や加速度） ...

統計分析や機械学習において、説明変数（独立変数）同士が強い相関を持つこと は、回帰モデルの推定精度を低下させる可能性があります。 このような状況を 「多重共線性（Multicollinearity）」 ...

統計分析において、「ある説明変数が目的変数に与える影響を評価したい」と考えることはよくあります。しかし、多くのデータには 複数の説明変数が同時に影響を及ぼしている ため、単純な単回帰分析では正しい評価 ...

統計学において、「新しい情報を得たときに、既存の知識をどのように更新するか？」という問題は非常に重要です。その問題に答えるのがベイズ統計学 です。 ベイズ統計学（Bayesian Statistics ...

確率論や統計学の基礎において、「ある事象が起こるか、起こらないか」を表現するのに便利な分布がベルヌーイ分布です。 例えば、 コインを投げたときに表（1）が出る確率 メールがスパム（1）かそうでない（0 ...

統計分析を行う際、データの中に 外れ値（異常値） が含まれていることはよくあります。例えば、以下のようなケースが考えられます。 ✅ 売上データにおいて、一部の異常に高い値がある' ...

3. 現代統計学の発展と未来 3-1 コンピュータ革命と統計学 20世紀後半に始まったコンピュータ革命は、統計学の理論と実践に革命的な変化をもたらしました。計算能力の飛躍的向上により、それまで理論上は ...

2. 19世紀～20世紀前半：統計学の黄金期 2-1 統計学の学問的確立 19世紀後半から20世紀初頭にかけて、統計学は独立した学問分野として確立されていきました。この時期、統計学は記述的な段階から分 ...

私たちの周りには数字があふれています。「平均気温は何度」「感染者数は何人」「支持率は何パーセント」——日常生活でこうした統計情報に触れない日はないでしょう。しかし、これらの数字がどのように集められ、分 ...

統計学において、ある変数が特定のカテゴリに分類されるかどうかを予測する手法は非常に重要です。その中でも、ロジスティック回帰分析 は、2値（0または1）の分類問題 に適した統計モデルとして広く用いられて ...