数学（統計学）

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サブトピック†

• データ分析
• データサイエンス・統計学のコンテンツ
• 回帰分析

一般†

• 【内容一部公開】大学数学の深い知識やテクニックは不要！――近刊『ブラック‐ショールズモデル超入門』｜森北出版 2025.8

• 10個の怪しい分析事例から学ぶ統計学 - Leverages データ戦略ブログ 2025.1
• 財務省の不適切なデータ解析について｜破綻国家研究所 2024.12

• 統計学はなぜ哲学の問題になるのか（大塚淳） - YouTube 2020.11

• 統計学を利用して、ギャンブルで勝てる賭け方をpythonで予測してみよう｜分析屋 2024.10

• 統計検定2級以上を目指して、階乗とガンマ関数を理解したい｜分析屋 2024.9
• 統計検定2級に向けて、ベルヌーイ試行と組み合わせの数（nPrとnCr）を考える｜分析屋 2024.9

• 統計分析を理解しよう：自由度の概念と活用について　|ニッセイ基礎研究所 2024.7
• 統計における自由度とは何か? What Are Degrees of Freedom in Statistics? 2019

• リンゴゲームと貧富の差 / Origin of the disparity of wealth - Speaker Deck 2024.1

• 日本人を印象操作するヤバいグラフを見抜く方法 数値はウソをついていないのによく見ると… | リーダーシップ・教養・資格・スキル | 東洋経済オンライン 2023.12

• 「機械学習で時系列予測はできるのか」論議がTransformerと共に帰ってきた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2023.10

• 三角図表（ternary diagram）を描く - Qiita 2023.9

• JASPとは？ | コロナ社 2023.6
  • JASP（Jeffreys's Amazing Statistics Program）とは，アムステルダム大学心理学部で開発が進められている，無償で高性能な統計解析ソフトウェアです
  • （サイトURL：https://jasp-stats.org/）。

• ゼロが多いカウントデータに対するモデリング - Qiita 2023.5

• 統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita 2022.1

• データを扱う上で抑えておくべき確率の基礎のキ - Qiita 2022.12

• 機械学習での外れ値や異常値の扱いについて考えてみる | DevelopersIO 2022.11

• 将来予測で用いられるライブラリ「Prophet」 | スキルアップAI | AI人材育成・開発組織の構築支援 2022.10

• [長期運用]Pythonを使って、平均と標準偏差から将来の株価を予測する[30年で8倍？] - Qiita 2022.10

• 統計 - それは誰もが見逃してしまいがちなサブスキルの参謀 (1/) 2020

• 統計および数理基礎 2022.9
  • 東京大学 数理・情報教育研究センター資料

• 秘書問題（お見合い問題）とその解法 | 高校数学の美しい物語 2021

• Pythonでちゃんと統計・確率の基礎をやってみた（準備〜データ編） - Qiita 2022.7

• Hello! Statisticians! - あつまれ統計の森 2022.6

• 不偏分散の謎に迫る（１）〜分散を理解し、不偏分散の存在を知る〜 - 神戸のデータ活用塾！KDL Data Blog 2022.10
• 不偏分散の謎に迫る（２）〜不偏分散を理解する〜 - 神戸のデータ活用塾！KDL Data Blog 2022.11

• 平均50・分散10の分布、色々作れるよ！ - Qiita 2022.6

• 機械学習で「よく使うけど意味はわからん！」となりがちな共分散を分かりやすく解説 - Qiita 2022.3

• 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 2022.3

• 機械学習にとって大切なことは全部MSE(平均二乗誤差)が教えてくれた 2019.8

• なんで待ち行列の長さは、ρ/(1-ρ)なのか？・・・を理解するのによさそうな資料 2017.8.9

相関係数†

• 新しい相関係数の理論的性質 2025.12
  • バイアスの存在と補正のコストを理解したうえで使えば「使える」が、そのまま盲信して使うのは危ない
  • 線形に限らない広いクラスの依存関係を捉えられ、かつ高次元の説明変数 X にも割とスケールするので、「とりあえず依存がありそうか」を見る探索的データ解析には有用

• 「新しい相関係数」について #機械学習 - Qiita 2025.12
  • Chatterjee順位相関
  • X と Y に関係性があれば、X で並べたとき隣り合う点の Y の順位もあまり飛ばないはず」という考え方

• 相関係数を正しく使用する - CCCMKホールディングス TECH LABの Tech Blog 2025.3
  • pandasのcorrメソッドでは、以下の3種類の相関係数を計算できる。

       pearson（ピアソン）: 2変数間の線形関係
       kendall（ケンドール）: 2変数間の順序関係
       spearman（スピアマン）: 2変数間の順序関係

• 相関係数とは何か。その求め方・公式・使い方と3つの注意点｜アタリマエ！ 2023.11
• 相関係数をカンゼンニリカイする - Qiita 2022.4

統計的仮説検定／区間推定†

• なぜ仮説検定を行うのか、なぜ分散の計算でn-1で割るのか - 真の値という幻想と、それを扱う頻度論の技法 -｜コグラフ株式会社 データアナリティクス事業部 2025.7

• 外れ値がt検定に与える影響の実験 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部 2025.4

• カイ二乗検定は何をやっているのか｜コグラフ株式会社 データアナリティクス事業部 2024.10

• 統計検定2級に向けて、帰無仮説と対立仮説の立て方を論理的に考えよう｜分析屋 2024.7

• 【p値とは？】データを「見るだけ」の人も絶対に知っておきたいこと | マンガ 統計学が最強の学問である | ダイヤモンド・オンライン 2025.5
• (PDF) p 値とは何だったのか (Fisher の有意性検定と Neyman-Pearson の仮説検定を超えるために) 2019
• 同じデータでもP値が変わる話｜コグラフ株式会社 データアナリティクス事業部 2024.3
• p値とは何か？ - ai_math_runningのブログ 2024.3
• 【統計学「p値」の謎】統計学好きでも意外と説明できない「p値」の正体 | Science Fictions　あなたが知らない科学の真実 | ダイヤモンド・オンライン 2024.3

• 要注意！統計的検定にはびこる誤解 | 豆蔵デベロッパーサイト 2024.1
  • その１：統計的検定で優劣を評価することができる
  • その２：P値が有意水準以下になるということは、帰無仮説が間違っている
  • その３：標本（データ）数が多ければ大丈夫！

• p値とは　概要や活用イメージを分かりやすく解説 - 文系のための分かりやすい統計学 2022
  • p値は、「帰無仮説の下でその事象が起こる確率」

• 統計検定を理解せずに使っている人のために I 2023.3
  • 同 II
  • 同 III

• これでわかった！統計的検定！Z検定、ｔ検定、分散のカイ二乗検定、Ｆ検定 - Qiita 2022.12
• これでわかった！区間推定！ - Qiita 2022.12

統計学と機械学習†

• 機械学習と統計学の徹底的違い – モデルの使い分け方とおすすめの本を紹介 | AI専門ニュースメディア AINOW 2022.9
  • 記述統計学
  • 推計統計学
  • ベイズ統計学

• 結局、機械学習と統計学は何が違うのか？ 2018.5
  • 統計も機械学習もデータサイエンスへ貢献しているという点では変わりないのですが、ゴールが違い貢献の仕方も違います。手法や理論は重なる部分があるかもしれませんが、その目的はまったく違います。ですので、機械学習を「応用統計」と呼ぶのは誤解の元ですし、二つのそれぞれの分野に対しての侮辱です。

• 「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2015

ベイズ統計学†

• ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー #データサイエンス - Qiita 2025.11

• 変分ベイズ推定の理論 - tomtom58’s blog 2025.5

• ベイズの定理をわかりやすく簡潔に | 数学の景色 2025.4

• AHC典型解法シリーズ第3弾「ベイズ推定」 #AtCoder - Qiita 2025.1

• ベイズ統計 2024.12

• ノンパラメトリックベイズ入門 #Python - Qiita 2024.6

• ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー #統計学 - Qiita 2024.4

• 相互情報量を学んでもっとうまくAHC030を解こう！ #競プロ - Qiita 2024.2

• 『ベイズ推論による機械学習入門』のノート：記事一覧 - からっぽのしょこ 2023.7

• ベイズ推定を知っているフリをするための知識 2012

• ベイズを学びたい人におすすめのサイト 2009

資格試験†

• 【統計検定DS発展のすゝめ】 ｜分析屋 2024.10

• 統計応用という名の沼に飛び込もう - 統計応用合格君’s diary 2024.5

• 統計検定とは？1級取得者が難易度とメリットを徹底解説！ 2024.5

• 統計学実践ワークブック完全攻略(１章〜４章) #統計検定 - Qiita 2024.3
• 統計学実践ワークブック完全攻略(5章〜8章) #統計検定 - Qiita 2024.3

• 統計検定1級に受かりたければこれをやれ #データ分析 - Qiita 2023.12

• 統計検定1級の勉強の仕方【2023年末版】 #統計検定1級 - Qiita 2023.12

• 統計検定を取って、データサイエンティストとして活躍しよう！対策と体験談を紹介！ | キカガクの技術ブログ 2023.4

• 統計検定 1 級に合格する方法 2018.2

• 統計ほぼ初学から 4 ヶ月で統計検定準 1 級受かった話 2024.9
• 統計検定®︎準１級は実務で役に立つのか？ 2024.5
• 統計検定準1級のモチベーションの保ち方 - Qiita 2023.8
• 統計検定準1級　合格体験記 - Qiita 2023.6

• 統計検定準1級を1回不合格になったのち、最優秀成績賞で合格した話【攻略法】 - Qiita 2023.2
• 統計検定準1級 解説 〜過去問解答例・解説 ＆ 公式ワークブックの解答例・解説〜 - あつまれ統計の森 2023.2
• HOME | DataArts - 統計検定 1級・準1級対策講座，過去問の解答(解答例)・解説を掲載． 2022.12
• 【失敗しない】統計検定準1級向けのおすすめ参考書 2022.2

• 統計検定2級に合格してみての振り返り｜分析屋 2023.9
• 大学生が統計検定2級を優秀成績賞で合格した話 - Qiita 2023.2

• 統計初心者が「統計検定３級」で最優秀賞を取るまでに行なった勉強法 - Qiita 20201.12

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