2024-08-01から1ヶ月間の記事一覧
はじめに 確率変数の変数変換は,統計検定1級で頻出の分野であるだけでなく,実用上でも新しい確率密度関数を作る際などで有益である。 この記事では,確率変数の変数変換の問題を解いていた際に,私がつまずいたポイントとその対策を紹介する。 目次 はじめ…
最近,統計的因果推論を勉強し始めた。 関連記事: 「はじめての統計的因果推論」 #書籍紹介 - jiku log 統計的因果推論の各手法に関するサンプルコードなども触ってみたいと考え,金本 拓 著「因果推論」を読み始めた。 www.ohmsha.co.jp 本書の目次 本書の…
はじめに 統計検定1級の2019年 統計数理 問3において,連続一様分布(以下,単に「一様分布」と記載する)の問題が出題された。一様分布について,問題集で「一様分布の最尤推定」という問題があり,つまずいたことがあったので,考え方を整理した。 目次 は…
偏相関係数とは 偏相関係数は,「統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック」の第3章に紹介されている。 偏相関係数の定義 「統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック」には,偏相関係数は以下のように説明されている。 2つの確率変数それぞれに別の確率…
確率分布まんだらとは 統計検定の勉強をする際に,「統計分布まんだらを作ること」が推奨されることが多い。「統計分布まんだら」とは,統計分布間の関係性を示した図のことであり,英語では"Univariate Distribution Relationship Chart"というそうである。…
「理系のための交渉学入門」の紹介 本書は,一色正彦氏・田上正範氏・佐藤裕一氏が書いた,交渉の準備や進め方に関する方法論を説明している書籍である。 www.utp.or.jp 本書の章立ては,以下の通りである。 序 章 理系が交渉を学ぶ意義 第1章 交渉の理論 …
過去記事「多変量正規分布の条件付き分布の思い出し方 #統計検定 - jiku log」が注目記事の上位に来ていたので,ブロック行列の逆行列の導出に需要があるかもと考え,導出方法をまとめることにした。なおこの記事は,私の旧ブログにおける以下の3つの記事の…
「はじめての統計的因果推論」の紹介 統計的因果推論の入門書である「はじめての統計的因果推論」を読んだ。数式少なめ・図多め・解説が具体的で,読み進めやすかった。統計的因果推論の入り口に立てた感じがしたので,紹介したい。 www.iwanami.co.jp 本書…
ブログを始めたきっかけ 2024年8月に,ブログを書き始めた。ブログを書き始めた理由の1つ目は,学んだことをアウトプットすることで自分の知識を定着させたいと考えたためである。理由の2つ目は,自分が知っていることや考えたことによって,多少なりとも社…
はじめに 「確率・統計II」の概要 「確率・統計II」のいいところ 分散分析を線形モデルの観点で説明している 多元配置法から実験計画へのつながりを説明している (おまけ)タグチメソッド(田口メソッド)との関係を説明している まとめ はじめに 統計検定1級の…
「生存関数を積分する」という問題 問題設定 累次積分を使った解き方 定義にしたがって積分の形へ 積分範囲を変換する まとめ 「生存関数を積分する」という問題 統計検定1級 統計応用(理工学)の過去問(2019年)を解いていて,「生存関数を積分する」という問…
映画「マネーボール」 データ分析関係者は,映画「マネーボール」を御存知の方が多いかもしれない。私はお盆休みに観たのだが,この映画の中で,組織におけるデータサイエンティストの振舞い方が興味深かったので紹介したい。 あらすじ 米国野球のメジャーリ…
「外資系コンサルの知的生産術~プロだけが知る『99の心得』」の紹介 本書は,山口周氏が書いた,知的生産に関する手法を説明した書籍である。山口氏は電通,BCG,A.T.カーニーを経て,ヘイグループに参画している。専門はイノベーション,組織開発,人材・…
多変量正規分布の条件付き分布 統計検定準1級・統計検定1級において,多変量正規分布の条件付き分布の公式は覚えておいて損のない公式である。これは多変量正規分布 において,変数で条件付けた分布の平均と分散共分散行列が になるというものである。ただ,…
中間管理職の仕事にデータサイエンスを応用したい 本書の良い点 : ①生々しい人事の問題を題材にしている 本書の良い点 : ②因果推論に基づくデータ活用法が紹介されている 感想 : まずはデータ取得と仮説出しが重要 中間管理職の仕事にデータサイエンスを応用…
はじめに 条件付き期待値の解き方の基本戦略 変数の「積分消去」ならぬ変数の「出現」 迷ったら[]→インテグラル記号 条件付き期待値の代表パターン パターン1 : 1変数→2変数 パターン2 : 2変数 はじめに 「条件付き期待値」とは,条件付き確率密度関数によっ…
はじめに 「データ解析のための数理統計入門」の概要 「データ解析のための数理統計入門」のいいところ 統計の基礎が学べる 準1級に出てくる応用的な話題も学べる 演習問題が充実している まとめ はじめに 統計検定1級や準1級の受験準備をするにあたり,過去…
はじめに 先日シンガポールに行ったとき,タクシー配車アプリであるGrabを使った。このとき小さなトラブルがあり,返金を依頼することとなった。結果的に一部返金ができたので,その時の経験を紹介したい。 Grabとは Grabとは,タクシーを配車するためのアプ…
はじめに NTT版LLM「tsuzumi」とは パラメータサイズが小さい 日本語が得意 追加学習のコストが少ない tsuzumiパートナープログラム LLM開発とLLMエコシステムの同時構築戦略 はじめに NTTグループが開発した大規模言語モデル(LLM)である「tsuzumi」は,モデ…
過去問の効果的な使い方 出題範囲における出題有無の把握 行なったこと : 出題範囲の一覧化 良かったこと① : 出やすい問題の傾向が把握できた 良かったこと② : 出題範囲が偏りなく勉強できた 出題範囲全てにまんべんなく習熟するために 過去問の効果的な使い…
アウトプットの質を高めたくて「考え方」の方法論を学んだ 「自分の考え」を作るためのマインドが紹介されている 「自分の考え」を作るための方法論が紹介されている 大事なのは実践とフィードバック アウトプットの質を高めたくて「考え方」の方法論を学ん…
英単語学習を習慣化している 英単語学習を続けるコツ アラームを2つ付けて忘れないようにする 無理のないレベルにする 無理のない量にする 改善したい点 英単語学習を習慣化している 数年前,会社の昇進試験で必要だったため,30代を過ぎても避け続けてきたT…
Gartnerのインフラ・テクノロジーハイプサイクルが公開 製造業において想定される検索拡張生成(RAG)の活用に向けた課題 RAGの精度向上の実現 データの整備 RAG実行環境の運用・保守 こちらの記事の続き。 stern-bow.hatenablog.com Gartnerのインフラ・テク…
Gartnerのインフラ・テクノロジーハイプサイクルが公開 製造業において想定される検索拡張生成(RAG)の利用シーン リスクアセスメント 社内ルール等の検索 アフターサービス・メンテナンスへの活用 Gartnerのインフラ・テクノロジーハイプサイクルが公開 ガー…
はじめに 平均の1/nを見落とす 分布の仮定を見落とす 確率分布の変数変換を間違える デルタ法を覚えていない デルタ法の平均が見当たらない 分散のデルタ法の計算を間違える 標準正規分布の数表を見間違える 2項分布の正規近似で,分散を間違える ベイズの公…
はじめに 紹介する講演:「グラフニューラルネットワークを用いた故障予兆検知および要因推定手法」 研究の概要 先行研究との比較 グラフニューラルネットワークを用いた故障診断 この研究の主張 グラフ偏差ネットワークをベース手法として使用 Graphical La…
はじめに 紹介する講演:「深層学習による時系列異常検知手法の課題点」 研究の概要 先行研究との比較 公開データセットの問題点 評価指標の問題点 古典手法との性能比較 この研究の主張 問題設定を重視する 私見と考察 問題設定の重要性に言及している点が…
はじめに 研究会・イベントの概要 研究会の趣旨 イベントの概要 参加目的 主な講演内容 深層学習系の技術紹介 時系列パターンマッチ系の技術紹介 その他の技術紹介 印象的だった講演 研究会とイベントに対する感想 研究会で扱うテーマと製造業 自分の業務へ…
はじめに 自己紹介と受験の動機 統計検定1級の概要 基本戦略 いかにして勉強時間の短さと脳力の衰えに向き合うか 戦術【インプット編】 数理統計学の基礎知識の習得 問題集を用いた演習 戦術【アウトプット編】 復習に向けた学習日の記録 「出題範囲」のキー…