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【コース追加】「統計分析コース」リリースのお知らせ

斎藤です。「統計分析コース」をリリースしました。

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統計分析の知識は、最近、特に重要になっていますが、なかなか体系的に学ぶ機会は少ないと思います。

PyQの統計分析コースでは、統計学の記述統計学の基礎と推計統計学を一通り学べるようにカリキュラムが用意されています。この機会に、是非、身につけてみましょう。

pyq.jp

コースを学ぶと何ができるようになる?

このコースを学ぶと以下のことができるようになります。

  • 統計分析の基本であるscipy.statsを使えるようになります。
  • 数学の知識がなくても仮説検定が分かるようになります。

学習画面の動画紹介

PyQのデータ処理分野のクエストはJupyter Notebookと呼ばれる、 Pythonのデータ分析分野で広く使われているツールをブラウザ上で動かしながら学習します。 どのような画面で学習を進めていくのか、動画で解説します。


PyQ(パイキュー)統計解析コース

コースの内容

以下の12パートあります。新規パートは、[New]がついた4つです。それぞれ、紹介します。

  1. Jupyter Notebookの使い方
  2. pandas体験
  3. pandasのデータ構造
  4. データ処理
  5. NumPyデータ作成
  6. NumPyの基本
  7. NumPyの関数
  8. 役に立つNumPy
  9. 確率・統計の基礎知識 [New]
  10. サンプリング [New]
  11. 色々な推定 [New]
  12. 仮説検定 [New]

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1. 確率・統計の基礎知識

4つのクエストで、確率・統計の基礎を学びます。

1-1 シミュレーションと統計量

シミュレーションを通して、確率変数とは何か、基本統計量を学びます。

1-2 大数の法則とばらつき

対数の法則を通してばらつきを抑える方法を学びます。 ヒストグラムの書き方や、確率変数の法則についても学びます。

1-3 ベイズの定理

ベイズの定理を学び、モンティ・ホール問題などで確認します。

1-4 統計の基礎の確認

確率や統計の演習問題をします。

2. サンプリング

3つのクエストで、サンプリングについて学びます。

2-1 母集団と標本

母集団と標本を学び、色々な抽出方法を学習します。

2-2 標本平均の標準誤差

標本サイズや標準誤差を学びます。

2-3 サンプリングの確認

サンプリングの演習問題をします。

3. 色々な推定

3つのクエストで、色々な推定について学びます。

3-1 点推定

推測統計学と点推定を学びます。

3-2 区間推定

区間推定、信頼区間、t分布などについて学びます。

3-3 推定のおさらい

推定の演習問題をします。

4. 仮説検定

6つのクエストで、仮説検定について学びます、 仮説検定は、独特な手法でわかりにくい部分もありますが、19問の問題で徹底的に学習します。

4-1 仮説検定とは

帰無仮説、対立仮説、有意水準、p値などの用語と仮説検定の流れについて学びます。

4-2 データに基づく仮説検定

仮説検定の種類や1標本の仮説検定について学びます。

4-3 両側検定と片側検定

両側検定と片側検定を学びます。

4-4 2標本の検定

2つの標本の検定について、血圧降下の例題で学びます。

4-5 多重仮説検定

多重仮説検定を学びます。

4-6 色々な仮説検定

色々な仮説検定の演習問題をします。


いかがでしたでしょうか。確率的な振る舞いに対しての判断方法を学ぶことで、統計分析だけでなく機械学習を使った分析にも役立つことと思います。

さらに、近日中に、回帰分析問題の追加を予定していますので、よろしくお願いします。

PyQ 統計分析コース詳細

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