投稿者「starpentagon」のアーカイブ

【統計検定1級過去問】2018年（統計数理）大問2 解答例

コメント大学入試でもテーマになる「非復元抽出」が題材です。問1は素直に場合の数を数え上げることで求められます。大学受験から時間の経っていない人には簡単だったと思いますが、「各試行は独立でないから[math]i-1[… 続きを読む »

2018年統計検定1級（統計数理）大問2 箱の中に[math]N(\geq 2)[/math]個の球があり赤玉が[math]M[/math]個、青玉が[math]N-M[/math]個入っている。この箱から非復元抽出で… 続きを読む »

2018年11月開催分の解答例です。例年通り確率変数の計算、仮説検定を中心とした出題でした。ただ、単なる知識を問うだけではなく、きちんと理解できているかが問われている問題が目立ちました（問11, 18など）。教科書の… 続きを読む »

いよいよ機械学習モデル構築に入っていきます。高度なモデルを使いたくなりますが仮定、前提が多く「うまく動かない」「精度がでない」ことがあるエラーや精度が出ない時の原因特定が大変なのでシンプルなモデルから始めて徐々に高… 続きを読む »

引き続き特徴量と生存率の関係を見ていきます。前半編でも触れたように特徴量の変化によって生存率に差がでるか？特徴量の変化に対して生存率が上下したり非単調な変化をしていないか？を確認します。なお、Jupyter not… 続きを読む »

さぁここから年齢、性別などの特徴量と生存率の関係を見ていきます。基本的には特徴量の変化によって生存率に差がでるか？特徴量の変化に対して生存率が上下したり非単調な変化をしていないか？を確認します。特徴量生成の重要ポイ… 続きを読む »

続いて学習／評価データの基礎集計をしていきます。基礎集計では異常値（定義上、ありえない値）がないか分布の確認外れ値がないか頻度の少ないデータがないか学習、評価データで分布に偏りがないかを確認し、適切な前処理を… 続きを読む »

データ分析と聞くと機械学習アルゴリズムを使ったモデル構築に目がいきますが、どのアルゴリズムが使えそうかアルゴリズムに適した形にデータ整形するには分析対象のデータの内容をきちんと理解しておくことが重要です。そこで、分… 続きを読む »

ここでは分析を始めるために必要な学習／評価データのダウンロード分析環境準備について説明します。学習／評価データのダウンロード「Data」のページに行くとデータ定義と説明学習／評価データと予測結果のサンプル … 続きを読む »

ここではKaggle Titanicチュートリアルを始めるにあたって必要な Kaggleアカウントの作成／サインイン Titanicチュートリアルの内容／ルール確認について説明します。 Kaggleのアカウント作成／サ… 続きを読む »