統計手法の基本
データ分析実務スキル検定PM級を受験するにあたって、問題集や過去問だけでなくワードを覚えていくために一問一答を作りながら公式テキストを勉強すれば一石二鳥！と思い立ち上げました。
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推測統計入門
手元のデータから確実に分かることを述べることを～という
記述統計
手元のデータから推測できることを述べることを～という
推測統計
何かしらの共通のルールに従って生成されていると考えられる情報全体のこと
母集団
母集団に関係する数字
パラメータ
母集団に含まれる情報のうち、手に入る情報
標本
標本の性質を表す数。検定目的の場合は検定統計量と強調することもある
統計量
n個の標本の平均をとったもの
標本平均
確率的に値が定まるものを～という
確率変数
確率変数が各値をとる確率をまとめたもの
確率分布
成功確率 p で n 回試行を行ったときの成功回数を確率変数Xとする確率分布のこと
二項分布
0,1,2,3,…,n という飛び飛びの値をとる確率分布のこと
離散型確率分布
B(n,p)の平均値
np
B(n,p)の分散
np(1-p)
値が飛び飛びではない確率分布を～という
連続型確率分布
確率変数Xの確率密度関数がf(x)のとき、Xの値がaからbの間、つまりa≦X≦bとなる確率
標準正規分布の式はどう表せるか？
N(0,1)
仮説検定
パラメータθがAに該当しているという仮説のことを何というか
帰無仮説
パラメータθがAに該当していないという仮説のことを何というか
対立仮説
帰無仮説が正しいと仮定したときに標本から得られた統計量が実現する確率
P値
P値として許容できる値の最低値。
有意水準
P値が有意水準より低かったら帰無仮説が成り立っていると考えることをやめることを～という
帰無仮説を棄却する
| 第1章 | CBASへようこそ |
| 第2章 | ビジネス課題とKPIツリー |
| 第3章 | データ分析の活用とプロジェクト |
| 第4章 | データの準備 |
| 第5章 | リサーチとレポーティング |
| 第6章 | 予測モデルを使ったデータ分析 |
| 第7章 | データ可視化の基本 |
| 第8章 | 統計学の基本 |
| 第9章 | 統計手法の基本 |
| 第10章(未) | 機械学習の基本 |
| 第11章(未) | Excelでできるデータ分析 |
| 第12章 | SQLの基本 |
| 第13章(未) | Pythonの基本 |
| 第14章(未) | Rの基本 |
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