はじめに
統計学とmatplotlibの使用方法を学ぶ記事ですが、全体を通して、統計学の情報量がやや少なく、
基本的な用語がメインかなと思います。また、統計とmatplotlibがマッチしていないこともあるので
ご了承ください。今後、これらの深掘りと競馬や株価データを使用して具体的にやってみたいと思います。
記事一覧
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統計的品質管理（Statistical Quality Control: SQC）は、製造業やサービス産業での品質保証や改善のための手法です - 時系列分析とレイアウト・保存
時系列分析は、時間の経過に伴って観測されるデータの動向や周期性を捉え、未来の予測を行うための手法です - 多変量統計手法と複数のプロットの組み合わせ
多変量統計手法は、2つ以上の変数間の関係を考慮しながらデータの解析を行う手法のことを指します - ノンパラメトリック統計法とアニメーション
ノンパラメトリック統計法、または順位統計法は、データが特定の分布を持たない場合や、通常の仮説検定の仮定が満たされない場合に使用される統計的手法です - カテゴリカルデータの分析と画像の取り扱い
カイ二乗検定は、カテゴリカルデータの分布が期待される分布に従っているかどうかを検定するための方法です - 実験計画法と特殊なグラフタイプ
ANOVAは、3つ以上の群間での平均の違いを検定するための統計的手法です - 回帰分析とカスタム化
単回帰分析は、1つの独立変数に基づいて従属変数を予測するための手法です - 推測統計とテキスト・注釈・ラベル
点推定は、母集団の未知のパラメータを一つの具体的な数値で推定する方法で - 確率分布とスタイル・カラー
離散分布は、有限の数の値または無限の数の値のいずれかをとることができる確率変数に関連する確率分布です - 確率とフィギュア・サブプロット
率は、事象が起こる可能性や不確実性を数値化するための道具です - 記述統計と基本的なプロット
最も基本的な計算として、データの中心傾向を示す平均、中央値、モードの計算があります - 統計学の基本概念とmatplotlib
統計学においては、データを解釈する際の最も基本的な概念として「母集団」と「標本」があります。