第390話｜確率分布の基礎とビジネス応用（後半）
– 連続分布編 –
前回のブログでは、以下の確率分布の基礎から離散分布のビジネス応用について解説しました。 離散一様分布 二項分布 ポアソン分布 幾何分布 負の二項分布 超幾何分布 それぞれの分布について、定義、確率関数、期待値と分散、そし...
RECENT ARTICLES
第390話｜確率分布の基礎とビジネス応用（後半）
Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック56: グラフを描画する –
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 月ごとの売上データ...
Pythonでの
Labelエンコーディング・Ordinalエンコーディング・OneHotエンコーディング
の違いは？
機械学習やデータ分析において、カテゴリカルデータの取り扱いは非常に重要です。 カテゴリカルデータは数値データとは異なり、そのままでは多くの機械学習アルゴリズムに適用できません。 そのため、カテゴリカルデータを数値に変換す...
第389話｜確率分布の基礎とビジネス応用（前半）
– 離散分布編 –
確率分布は、データ分析や統計学の基礎を成す重要な概念です。 ビジネスの世界においても、確率分布を理解し適用することで、さまざまな意思決定や予測が可能になります。 今回は、確率分布の基礎からビジネス応用に至るまでを簡単に解...
Pythonで実践するグラフ因果推論入門
第2回：構造方程式モデリングの基礎
（semopyを使ったSEM）
今回のブログシリーズ『Pythonで実践するグラフ因果推論入門』の第2回では、「構造方程式モデリングの基礎（semopyを使ったSEM）」に焦点を当てています。 このシリーズの第1回では、因果グラフモデルの概念を紹介し、...
Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック55: 成長率 –
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd # 年間売上データ sales_data = [200,220,250,28...
第388話｜モデル評価の基礎知識 – 回帰と分類の10の指標とビジネス応用
機械学習モデルの開発において、モデルの性能を適切に評価することは非常に重要です。 評価指標は、モデルの予測性能を定量的に測定し、モデルの選択、比較、改善に役立ちます。 しかし、多様な評価指標の中から、どの指標を使うべきか...
Pythonで実践するグラフ因果推論入門
第1回：因果グラフモデルの基礎
（CausalGraphicalModelsを使ったDAG）
因果推論は、因果関係を理解し、その影響を予測するための重要な分析手法です。 特にDAG（有向非巡回グラフ）は、複雑な因果関係を視覚化し、交絡因子やバックドア基準を特定するために重要です。 今回は、PythonのCausa...
Pythonで行う回帰分析による因果推定（交絡バイアス調整）
データドリブンな意思決定がビジネスや政策、医療など多くの分野で重要視される現代において、因果効果の推定は欠かせない手法です。 因果効果を正確に推定することで、特定の施策が実際に期待される結果をもたらすかどうかを理解し、効...
第387話｜DAG（因果ダイアグラム）で識別したバイアスの対処手法（後編）
– 選択バイアスへの対処手法 –
前編では、交絡バイアスの特定と対処の方法に焦点を当て、有向非巡回グラフ（DAG）を使用してこれらのバイアスを可視化し、対処する方法を簡単に説明しました。 第386話｜DAG（因果ダイアグラム）で識別したバイアスの対処手法...
Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック54: パーセンテージ変化 –
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd # 年別人口データ data = [1000, 1050, 1100, 11...
第386話｜DAG（因果ダイアグラム）で識別したバイアスの対処手法（前編）
– 交絡への対処手法 –
交絡バイアスは、因果関係を探求する上での大きな障害の一つです。 この交絡バイアスは、調査対象の原因と結果の関係に、第三の変数が影響を与えている状況で生じます。 例えば、あるマーケティングキャンペーンが売上に影響を与えたと...
説明変数を組み込んだ時系列モデル「RegARIMA」のPython実装
時系列分析は、過去のデータから未来を予測する重要な手段です。経済、金融、気象予報など多岐にわたる分野で用いられ、データの時間的な変動を捉えることで、より正確な意思決定をサポートします。 説明変数を時系列モデルに組み込むこ...
Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック53: データの探索 –
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd temp_data = [22, 24, 19, 24, 28, 30, 2...
第385話｜ベイズモデリングでビジネスにおける不確実性の把握と活用
ビジネスの意思決定において、不確実性は避けられない課題です。 従来の統計手法では、この不確実性を十分に考慮できないことがあります。そこで注目されているのが、ベイズモデリングです。 ベイズモデリングは、統計学と機械学習の分...
【Pythonで学ぶ】非線形計画問題の大域的最適化に挑む！
– 【第5回】SciPyからCyIPOPTへ: 大規模非線形最適化への移行 –
非線形計画問題の大域的最適化は、工学や経済学など様々な分野で重要な役割を果たしています。特に、問題の規模が大きくなると、局所的な最適解ではなく、大域的な最適解を見つけることが求められます。 これまでの連載では、Pytho...