アカデミー / 統計学
#7 ロジスティック回帰分析:「はい」か「いいえ」の統計学
Mar 1, 2026 · Oiyo
予測値が数値ではなく、「合格/不合格」や「詐欺/正常」といったカテゴリ型データである場合に使用されるロジスティック回帰の原理と、オッズ比 (Odds Ratio) の概念を学習します。
統計学の体系的な学習ガイドと講義シリーズです。
予測値が数値ではなく、「合格/不合格」や「詐欺/正常」といったカテゴリ型データである場合に使用されるロジスティック回帰の原理と、オッズ比 (Odds Ratio) の概念を学習します。
データの順序が重要な時系列データの特性を理解し、定常性 (Stationarity) の概念と ARIMA モデルを活用した将来予測の基礎を学びます。
データを見る前の信じ込み(事前確率)が新しい情報を得ることでどのように更新(事後確率)されるのか、ベイズの定理の核心原理と実務的な活用を学習します。
正規分布の仮定ができない状況での分析法である「非母数統計」と、数多くの変数を核心的なものへと圧縮する「主成分分析 (PCA)」の原理を学びます。