→数学メイン
→AI/機械学習
→数学(確率)
→データサイエンス
サブトピック†
統計的検定(※資格試験ではなく、統計用語の「xx検定」)/区間推定†
統計学と機械学習†
- 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。
統計解析、回帰分析†
- プロでもよくある線形回帰モデルの間違い - Qiita 2022.8
- 線形性の仮定が満たされていないので、線形回帰モデルを使ってはいけない
- 残差が正規分布&等分散ではないので、線形回帰モデルを使ってはいけない
- 回帰係数に対するt検定の結果をもとに、p値が大きい説明変数を除外する
- 多重共線性があるとよくないので、変数間で相関が強い、もしくはVIF値が大きい変数を除外する
- AICが小さくなるように変数を選択する
- Lasso回帰で変数を選択する
- これらは、線形回帰モデルを「原因と結果の関係を推定」するために用いる場合は、どれも間違っているか解説が不足している
多重共線性†
ベイズ統計学、最尤法など†
資格試験†
Last-modified: 2025-01-30 (木) 14:15:49