統計学

Pythonには、randomとsecretsという乱数を生成するライブラリがあります(どちらも標準ライブラリです)。 randomはMT(メルセンヌ・ツイスタ)を、secretsはOSが提供している乱数生成器(WindowsならBCryptGenRandom())を使用しています。 randomはシュミレーション用で、secretsは暗号化など暗号論的に安全な乱数が必要な場合(暗号化など)に使います。secretsはrandomより均一にばらまかれているのか「カイ二乗検定」を使って検証してみました。 カイ二乗検定の説明はwikipedia:カイ二乗検定にあります。 詳細 ピアソンのカイ二乗検…

インターネットは情報の即時性には優れていますが、じっくり勉強するには書籍が向いていると思います。 インターネットはその信憑性も含め玉石混交ですが、投資本は出版までに多くの人の手がかかっていますので、投資スタイルの違いはあれど発信内容ついては一定の水準を保っていると認識しています。 しかしながら、書店ではなく図書館で投資本を選ぶと(たいてい出版年が古いので)掲載されている内容や推奨銘柄が現在の相場状況とマッチしないことがありますので、特に初心者の方は注意しなければいけません。 大型書店では毎月のように新刊本が並んでいますが、通常の棚の本を手に取る時は、私はまず出版年を確認してから読むことにしてい…

心理統計に苦戦している～ ワタナベは元々は理系の研究者として仕事してました。 「なら、統計学なんてちょろいでしょう？」なんてね。 そうだったら良かったのにーーーーー！！泣 現役大学生の頃から、いやそれよりもっと前から、数学とか苦手です。 でも心理学って予想以上にね、数字出まくり、統計処理しまくる分野です。 論文読んでいても、ウワァってなる。 どうにかせねば…。 そこで、漫画に頼るワタナベ。 マンガでわかる統計学 [ 高橋信 ]価格: 2200 円楽天で詳細を見る ざっくり本です。でも良い！ 細かい心理統計的なことは載ってませんが、統計学の基礎中の基礎が学べます。 ただ、大学とかで統計取って、今…

「ｎ分の1の確率のくじを、ｎ回引けば、当たる確率は63％」 🎯 この話のポイントはこれだけ！ 「くじ1回の当たり確率が“1/n（例：100分の1）”なら、それを“n回引く”と、少なくとも1回は当たる確率は約63%になる」という話です。 🌟 どうしてそうなるの？ ぜんぶ外れるパターンを考えます。100分の1の当たりなら、外れる確率は99分の100。その外れる運が100回連続で続くとすると… それを考慮して逆の立場、つまり「1回でも当たる可能性」を考えます。全部外れのパターンが仮に全体の37%だったとしたら、「1回以上当たる」のは残りの63%。 ここで出てくるのが“約63%”！試行回数が十分に多い…

ランキング参加中数学ランキング参加中数学・科学・工学 ランキング参加中算数・数学のたのしみ ランキング参加中【公式】2025年開設ブログ $\LaTeX$が ＄付きで表示されるときは，こちらのリンクで 二群の比率の差（例：ある薬を使った群と使わなかった群の成功率の違いなど）について，Julia でベイズ的に分析する方法についてまとめた。 問題設定（例） ある治療の効果を調べたところ，以下のような結果であった。 群A（治療群）で 30人中 18人が成功（成功率60%） 群B（対照群）で 30人中 12人が成功（成功率40%） 目的 成功率の差 \(p_A - p_B\) に関するベイズ的推論を行…

「今日めっちゃ引き強い！」「なんであの人、いつもクジ当たるの？」 “引きが強い人”には、どこか特別な才能や運があるように見えます。 でも実は、「引きの強さ」には**心理学や統計、脳の習性**が大きく関係しているのです。 今回は、「引きの正体」を科学的にひもといてみましょう。 --- ## 1. 引きの強さは「記憶の偏り」から生まれる まず最初に注目すべきは、**人間の記憶にはバイアスがある**という事実。 心理学では「利用可能性ヒューリスティック」と呼ばれる現象があります。 これは、「印象に残りやすい出来事」を、実際以上に頻繁だと錯覚してしまう思考のクセです。 たとえば：- 10回ガチャを引い…

ニューラルネットワークに最も基本的な線形回帰モデルを求めさせてみました。回帰の線形モデル場合は隠れ層もないのでニューラルネットと呼べるか怪しい...というか単に数理最適で解くだけになるのですが、学習し始めの時点でモヤったのでメモを残します。 結構走り書きですが何かのご参考になれば。なお本記事は基礎的な統計学、線形代数、および微積を知っている人が深層学習へ接続する状況にマッチすると思います。 単回帰 記述統計の場合 ニューラルネットワークの場合 重回帰 記述統計の場合 ニューラルネットワークの場合 参考文献・サイト 単回帰 記述統計の場合 まず通常の記述統計における単回帰分析を思い出してみます。…