統計学 | SiTest (サイテスト) ブログ

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A/B テスト結果を正しく判断するために~②t検定とは?

A/Bテストを行った際に、その結果を分析・判断するには「仮説検定」という方法を用いることを前回お話しいたしました(参考:A/B テスト結果を正しく判断するために~①仮説検定について)。検定には様々な種類があり、状況により使い分けを行うのが本来であれば正しいのです。
今回は、様々な検定手法の中から、t検定をご紹介します。
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A/B テスト結果を正しく判断するために~①仮説検定について

ウェブサイトの改善には、Google Analytics をはじめとしたアクセス解析と、SiTest をはじめとしたヒートマップ解析などを組み合わせて、現状のウェブサイトを分析することが必要です。さまざまな角度からウェブサイトの問題点を洗い出し、その部分の改善案を考え出してはA/Bテストを繰り返す、といったサイクルを繰り返す必要があります。

以前、「A/Bテストの終わりを見極める!統計的有意差と仮説検定入門」という記事にて、A/Bテストの結果をどう見ればよいか、検定の方法とともにお伝えいたしました。とても多くの反響をいただいたのですが、改めてもっとわかりやすく書いてほしいとの要望がありました。
今回は、「仮説検定」について、一緒に学んでいきましょう。
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Pythonで統計学入門―偏差値とは?Pythonで計算してみよう―

統計学の考え方として「平均」の次くらいに馴染み深く、かつよくわからないものにテストの成績でおなじみの「偏差値」があります。今回は Python (3系)を使って、偏差値を求めてみます。

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知っておいて損はない! R 言語のおすすめパッケージ10選

みなさんは R 言語のパッケージでどのようなものを使用されていますか?

R では CRAN を通して様々なパッケージが公開・提供されています。
今回は R で統計解析をするために便利なおすすめパッケージをご紹介します!

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R言語を使ってGoogle Analyticsのデータを解析しよう!R言語実践編

こんにちは、プロダクト開発チームの牧です。

R言語基礎入門R言語グラフ入門とR言語の入門記事を書いてきましたが、今回はようやく実践編ということでGoogle Analyticsからデータを取得しR言語で解析していきたいと思います。

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R言語でデータ解析をしよう!単回帰分析編

R言語はRStudio(専用のIDE)や、データセットを用意してくれているなど、比較的簡単に触り始めることができます。

今回は、このRStudioとデータセット(車のスピードに関するデータ)を使って、最も単純な回帰分析をやってみました。
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R言語で統計データを可視化しよう!R言語グラフ入門

こんにちは、プロダクト開発チームの牧です。

前回は統計解析に便利なR言語の基礎入門をご紹介しました。
R言語では数学的な処理だけではなく、様々なグラフに落とし込むことが出来ます。
今回はグラフとしてもよく見かける、折れ線グラフ・円グラフ・ヒストグラム・数学関数グラフの作成方法をご紹介します!
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統計解析をするならこれ!R言語基礎入門

こんにちは、プロダクト開発チームの牧です。

統計解析やデータマイニングの解析手段として、一般的にPythonやR言語などのプログラミング言語が用いられるようになってきました。
便利と聞いていてもプログラミング言語を触るとなると、とても難しく感じてしまうかもしれませんがそんなことはありません!

今回は統計解析向けの言語として開発されたR言語について、構文の説明なども交えながらご紹介します。

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将棋ソフトにみるAI強化の手法

前回「将棋ソフトにみるAIのアルゴリズム」の続きです。

近い将来様々なAIのサービスが登場すると思われますが、競合サービスAとBのAI、どちらが優れているのでしょうか?
私が企業ならばより成功へ導いてくれるコンサルAIに頼みたいものですし、
自動運転をする自動車なら事故を未然に防いでくれるし、事故にあっても最善の動きで搭乗者や歩行者の命を高い確率で守ってくれるAIであって欲しいものです。

今回は機械学習が既に一般的なコンピューター将棋の世界から、どのようにAIが改良されるのかご紹介していきます。

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機械学習の理解に必須!ベイズ統計学の基礎の基礎

昨今の人工知能ブームで、人工知能がまるで万能かのような話があちらこちらで聞こえてくるようになりました。
しかし、人工知能を紐解いていくと、そんな夢みたいな話はありません。
結局のところ、線形代数、確率統計などの集合体であって、その理解なしに本質はわからないものです。
今回は、機械学習の理解に必須のベイズ統計にスポットを当てたいと思います。
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