BASIC STUDY

全人類がわかるデータサイエンス 基礎編

統計学の基礎

Basic of Statistics

• 中央値
• 標本と母集団
• 平均
• 観測値
• 標準偏差
• 最頻値
• 統計的推定
• 分散と不偏分散
• 統計学って何？
• 記述統計と推計統計
• ベイズ統計学基礎
• 確率分布まとめ
• 箱ひげ図
• 期待値
• 周辺確率
• 同時確率
• 積率母関数
• 条件付き確率
• 相関係数
• 質的変数と量的変数
• 尺度4種
• 離散型と連続型
• 中心極限定理
• サンプルサイズ
• パラメトリックとは

統計的推定

Statistical Estimation

• 不偏推定量
• 一致推定量
• 有効推定量
• 尤度関数とスコア関数
• クラメールラオの下限
• 最尤推定量

仮説検定

Hypothesis Testing

• 仮説検定基礎
• 棄却域
• 正規分布の検定
• t検定
• 片側検定と両側検定
• 独立性のカイ二乗検定
• カイ二乗検定の自由度
• 独立性の検定
• 適合度検定
• カイ二乗検定の残差分析
• カイ二乗検定

回帰分析

regression analysis

• 説明変数
• 目的変数
• 回帰分析
• 重回帰分析
• ロジスティック回帰

Bayesian Statistics

• ベイズ統計まとめ
• 損失関数・危険関数
• ベイズ論と頻度論
• ベータ分布の事後分布
• 共役事前分布
• 正規分布の事後分布
• ベイズ推定と最尤推定
• ベイズ推定の定義
• ベイズ推定量導出
• 非正則事前分布
• 無情報事前分布
• 仮説検定1
• 仮説検定2
• 仮説検定3
• 仮説検定4
• 仮説検定5
• 仮説検定6
• 区間推定
• ベイズの定理

時系列分析

Time Series Analysis

• 時系列分析の基礎
• 時系列分析の用語
• 定常性とホワイトノイズ
• ARモデル基礎
• 1次ARモデル
• n次ARモデル
• n次MAモデル
• ARMAモデル
• MAモデル
• ARIMAモデル
• 見せかけの回帰
• ランダムウォーク
• 共和分
• 時系列の仮説検定
• 定常性獲得
• 差分変換
• 状態空間モデル基礎
• 自己相関
• 定常性
• 状態空間モデル例
• SARIMAモデル

生存時間解析

Survival analysis

ニューラルネットワーク

Neural Network

• 活性化関数
• パーセプトロン
• 正則化
• 勾配法
• 数値微分
• 損失関数
• NNの基礎
• 重みの初期値
• ミニバッチ

人工知能

Artificial Intelligence

コラム

Column

Normal Distribution

• 正規分布のまとめ
• 標準正規分布表
• 標準化
• 期待値・分散導出1
• 期待値・分散導出2
• 確率密度関数
• 正規分布の性質
• 偏差値の基礎

連続一様分布

Continuous Uniform Distribution

• 期待値・分散導出1
• 期待値・分散導出2

離散一様分布

Discrete Uniform Distribution

• 期待値・分散導出1
• 期待値・分散導出2

Binomial Distribution

• 二項分布のまとめ
• 期待値・分散導出1
• 期待値・分散導出2
• 最頻値導出
• 歪度・尖度

Bernoulli Distribution

• ベルヌーイ分布まとめ
• 期待値・分散証明
• ベルヌーイ試行

指数分布

Exponential Distribution

• 期待値・分散導出1
• 期待値・分散導出2
• ポアソン分布関係

多項分布

Multinomial Distribution

• 期待値・分散導出

ポアソン分布

Poisson Distribution

• 期待値・分散導出1
• 期待値・分散導出2

ベータ分布

Beta Distribution

• 期待値・分散導出

ガンマ分布

Gamma Distribution

• 期待値・分散導出1
• 期待値・分散導出2

幾何分布

Geometric Distribution

• 期待値・分散導出

超幾何分布

Hypergeometric Distribution

• 期待値・分散導出

t分布

T Distribution

• t分布表と見方
• t分布の基礎
• 期待値・分散

F Distribution

• F分布まとめ
• 密度関数導出
• 期待値・分散導出1
• 期待値・分散導出2

Chi Squared Distribution

• カイ二乗分布まとめ
• 密度関数
• 期待値・分散導出1
• 期待値・分散導出2

ディリクレ分布

Dirichlet Distribution

• 期待値・分散導出

指数型分布族

Exponential Distribution-family

• 指数型分布属一覧
• 期待値・分散求め方
• 指数型分布族とは

線形代数

Linear Algebra

• 余因子行列
• 逆行列の求め方1
• 逆行列の求め方2
• 固有値と固有ベクトル
• クラメルの公式
• 掃出し法
• 行列
• 逆行列とは

解析学

Math Analysis

• Σ記号

PROGRAMMING

全人類がわかるデータサイエンス 実装編

Python

Python

• 処理速度計測
• Rと処理速度比較
• pandas要素参照
• pandas列名・行名
• numpyの特徴
• csv読み込み
• pandas列操作
• 文字列の分解
• 感情分析
• pdbデバッグ
• 録音
• 音声をテキスト化
• ニューラルネットワーク
• 仮想通貨売買
• 回帰分析と可視化
• インストール(mac)
• Mecab導入
• Python入門
• Python超基礎
• for文・if文
• 関数とライブラリ
• for文応用2
• for文応用1
• lambda式
• 複数ループ
• 内包表記

Introduction of R

• R言語まとめ
• R導入(mac)
• R導入(win)
• プログラム実行
• ベクトル行列操作
• データの読み込み
• 便利なコマンド集
• 回帰分析基礎
• 自作関数
• グラフ描画
• 超入門プログラム
• ロジスティック回帰分析
• 相関係数
• t検定
• 回帰分析
• 重回帰分析
• 正規分布のグラフ
• 便利な関数集
• 重相関係数R
• 箱ひげ図描画
• ベクトルに要素追加
• t分布のグラフ
• マルチバイトエラー
• 条件付きロジスティック回帰
• カイ二乗分布のグラフ
• パッケージ導入
• 乱数の悪戯
• カイ二乗検定
• フィッシャーの検定
• 散布図プロット
• サイコロの和
• ROC曲線
• F分布の密度関数
• 変数初期化
• 仮想通貨情報取得
• エラー時の実行継続方法
• 整数をエクセル列名に
• Excelの列名と列番号

C++

C++

データベース

Data Base