• 平均 (Mean): データセットの合計を観測数で割った値で、集団の中央傾向を示す。
• 中央値 (Median): データを小さい順に並べ、中央に位置する値で、外れ値の影響を受けにくい。
• 標準偏差 (Standard Deviation): データの散らばり具合を示す指標で、平均からの差の平均値を表す。
• 正規分布 (Normal Distribution): 平均値周りに対称な釣鐘型の分布で、多くの自然現象がこれに従う。
• 標本 (Sample): データセットから抽出された一部で、母集団を代表するために使用される。
• 母集団 (Population): 調査対象全体の集合で、統計的推論の基本的な概念。
• 確率 (Probability): 事象が発生する可能性を示す数値で、統計学の基本的な要素。
• 回帰分析 (Regression Analysis): 変数間の関係を調べ、その関係を利用して未知の値を予測する統計手法。
• 偏差値 (Standard Score): 平均と標準偏差を用いてデータの相対的な位置を示す指標。
• ヒストグラム (Histogram): データを棒グラフで視覚的に表現し、分布の特徴を把握するために用いられる。
• ANOVA (Analysis of Variance): 複数の群の平均値が統計的に異なるかどうかを検定する手法。
• t検定 (t-Test): 2つの平均値の統計的な差異を評価する手法で、標本サイズが小さい場合に有用。
• 帰無仮説 (Null Hypothesis): 統計検定において、差異がないと仮定される基本的な仮説。
• P値 (P-value): 帰無仮説が正しい場合に、得られた統計結果以上の極端な結果が得られる確率。
• 相関係数 (Correlation Coefficient): 2つの変数間の関係の強さと方向を示す指標。
• 検定力 (Statistical Power): 真の効果を検出する確率で、統計的検定の信頼性を評価する。
• カイ二乗検定 (Chi-Square Test): カテゴリカルなデータの分布が統計的に有意に異なるかを検定する手法。
• 標本分布 (Sampling Distribution): 標本統計量の確率分布で、統計的推論の基盤となる。
• 標本誤差 (Sampling Error): 標本統計量と母集団パラメータの差異で、調査の不確実性を示す。
• 信頼区間 (Confidence Interval): 推定値の範囲を示し、その範囲内に母集団パラメータが含まれる確信度を表す。
• ベイズ統計学 (Bayesian Statistics): 事前情報を組み込んだ確率的推論を行う統計学のアプローチ。
• サンプリングバイアス (Sampling Bias): 特定の標本が他の標本よりも選ばれやすい状態で生じる誤差。
• コーエンのd (Cohen’s d): 平均差を標準偏差で割った効果量を示す指標。
• モンテカルロ法 (Monte Carlo Method): 確率的な数値計算や統計的なシミュレーションに基づく手法。
• 外れ値 (Outlier): 他のデータ点とは異なり極端に大きなまたは小さな値を持つ観測値。
• 因子分析 (Factor Analysis): 観測された変数を潜在する因子に帰納的に解釈する手法。
• 時間系列分析 (Time Series Analysis): 時間の経過に伴うデータの変動やパターンを分析する手法。
• クラスター分析 (Cluster Analysis): 似た特性を持つ観測値をグループにまとめる手法。
• 多重共線性 (Multicollinearity): 回帰分析において、説明変数間に強い相関がある場合の問題。
• 統計モデリング (Statistical Modeling): データに最も適した数学モデルを構築するプロセス。
• ノンパラメトリック検定 (Nonparametric Test): 母集団分布についての仮定を置かない統計検定手法。
• ホワイトノイズ (White Noise): 予測ができないランダムなデータで、時間系列分析の基本的な要素。
• ベルヌーイ分布 (Bernoulli Distribution): 2つの可能な結果を持つ二項分布の特別な場合で、成功と失敗の確率を表す。
• 標準正規分布 (Standard Normal Distribution): 平均が0で標準偏差が1の正規分布。
• 効果量 (Effect Size): 統計的な効果の大きさを示す指標。
• ブートストラップ法 (Bootstrap Method): 標本から復元抽出を行い、統計的な推定や検定を行う手法。
• 分散分析 (Analysis of Variance, ANOVA): 3つ以上の群の平均値に差があるかどうかを検定する手法。
• 統計的仮説検定 (Statistical Hypothesis Testing): データから統計的な結論を導く手法。
• データ正規化 (Data Normalization): データの尺度を統一し、異なる変数を比較しやすくする処理。
• 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA): 多変量データの次元を削減する手法。
• ロジスティック回帰 (Logistic Regression): 2値の応答変数と複数の説明変数との関係をモデリングする手法。
• 生存時間分析 (Survival Analysis): イベントが発生するまでの時間を扱う統計手法。
• モード (Mode): データセットで最も頻繁に出現する値。
• エンドゲーム問題 (Endogeneity Problem): 回帰分析において誤った因果関係の結論につながる問題。
• データサイエンス (Data Science): データから知識や洞察を得るために統計学や機械学習を活用する領域。
• 交絡 (Confounding): 誤差の要因が誤った結論を導く可能性がある問題。
• ホガースのK個数 (Hogarth’s K): 意思決定における情報の価値を示す指標。
• データ探索 (Data Exploration): データの特徴や傾向を理解するために行われる初期の分析。
• バイアス (Bias): 標本や統計手法において、真の値からのずれ。
• サンプリングフレーム (Sampling Frame): 調査対象となる個体が存在する全体のリスト。
• 統計パラメータ (Statistical Parameter): 母集団に関する数値的な特性。
• R平方 (R-squared): 回帰モデルがデータの変動をどれだけ説明できるかを示す指標。
• 尤度 (Likelihood): パラメータが与えられたデータが発生する確率。
• ノーマリティテスト (Normality Test): データが正規分布に従っているかどうかを検定する手法。
• 標本比率 (Sample Proportion): サンプル中で特定の属性を持つ個体の割合。
• ホモスケダスティシティ (Homoscedasticity): 誤差項の分散が均一であることを示す回帰分析の仮定。
• カーネル密度推定 (Kernel Density Estimation): ヒストグラムを用いてデータ分布を滑らかに推定する手法。
• データウェアハウス (Data Warehouse): 大量のデータを統合し、効果的な分析が可能なデータの蓄積場所。
• 標準化回帰係数 (Standardized Regression Coefficient): 説明変数と応答変数を標準偏差単位で比較する回帰係数。
• モード崩壊 (Mode Collapse): 生成モデルにおいて、特定のデータ点に偏った生成が行われる現象。
• グラブス統計量 (Grubbs’ Test): 外れ値を検出するための統計検定。
• データ前処理 (Data Preprocessing): データをモデルに適した形に整えるための処理。
• 尤度比検定 (Likelihood Ratio Test): モデルの適合度を比較する統計検定。
• ノンパラメトリック回帰 (Nonparametric Regression): パラメータに関する仮定を置かない回帰手法。
• 分位数 (Quantile): データを順に並べ、一定の割合で区切った値。四分位数はデータを四等分したもので、中央値も含まれる。
• モンテカルロシミュレーション (Monte Carlo Simulation): 確率的な変数に対する数値実験を多数回行い、結果の分布を調べる手法。
• 過適合 (Overfitting): モデルがトレーニングデータに過度に適合し、未知のデータに対する汎化性能が低下する現象。
• カーブフィッティング (Curve Fitting): データに対して最適な曲線や関数を見つけるための手法。
• ハフ変換 (Hough Transform): 直線や円などの形状を検出するための画像処理手法。
• ボックスプロット (Box Plot): データの分布を視覚的に表現するためのグラフ。四分位範囲や外れ値などを示す。
• 正規性の検定 (Normality Test): データが正規分布に従っているかどうかを統計的に評価する手法。
• アンサンブル学習 (Ensemble Learning): 複数のモデルを組み合わせて予測精度を向上させる機械学習手法。
• ウィルコクソンの符号順位検定 (Wilcoxon Signed-Rank Test): 2つの関連した標本の中央値が等しいかどうかを検定する手法。
• 正則化 (Regularization): モデルの複雑さを調整するための手法で、過学習を防ぐ効果がある。
• ROC曲線 (Receiver Operating Characteristic Curve): 二値分類モデルの性能を評価するための曲線。真陽性率と偽陽性率の関係を示す。
• カーネルトリック (Kernel Trick): サポートベクターマシンなどのアルゴリズムで、非線形問題を解決するための手法。
• カウントデータ (Count Data): データが離散的なカウントで表される場合の統計モデリング手法。
• ベイズ更新 (Bayesian Updating): 新しい情報が得られると、事前分布を事後分布に更新するベイズ統計学の原則。
• ハザード比 (Hazard Ratio): 生存時間分析において、2つのグループ間でハザード（イベントの発生リスク）の比率を示す指標。
• ブレアスムース (Loess Smoothing): 散布図上のデータ点を用いて、局所的な回帰を行う手法。
• 経済指標 (Econometric Indicators): 経済データを分析するための統計的手法やモデル。
• シミュレーションモデリング (Simulation Modeling): 現実の複雑な状況を模擬し、異なる条件下での挙動を調査する手法。
• マハラノビス距離 (Mahalanobis Distance): 多変量データにおいて、データ点が平均からどれだけ離れているかを考慮に入れた距離尺度。
• ベルヌーイ過程 (Bernoulli Process): 2つの結果しかないベルヌーイ試行を無限回繰り返したプロセス。

 

 

 

仮定モデラー　+6Σ（シグマ）

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＠西園寺貴文（憧れはゴルゴ13）#+6σの男

   

"make you feel, make you think."

 

SGT&BD
(Saionji General Trading & Business Development)

新たなるハイクラスエリート層はここから生まれる          




Lose Yourself , Change Yourself.（変えることのできるものについて、それを変えるだけの勇気を我らに与えたまえ。変えることのできないものについては、それを受け入れられる冷静さを与えたまえ。そして、変えることのできるものと、変えることのできないものとを、見分ける知恵を与えたまえ。） 

説明しよう！西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である！平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである！「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった１つだけ！そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。