大学の統計学をマスターしよう！(前編:確率分布) データサイエンティストや機械学習エンジニアのための統計学
様々な確率分布について説明します。近年進化し続けているAIやデータサイエンスには、プログラミングやビジネス等の知識以外にも、統計学の知識が必要不可欠です。早い時代の流れについていくためにも統計学を知ろう。 統計検定2級・数学検定1級対応
大学レベルの統計学
高校数学の基礎
確率
記述統計
簡単な微積分
確率変数
離散型確率分布
連続型確率分布
累積分布関数
正規分布
チェビシェフの不等式
大数の法則
2変数の離散型確率分布
X、Yの1次式の期待値・分散
2変数の連続型確率分布
確率変数の独立
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確率
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記述統計
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微積分
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確率変数
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離散型確率分布
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連続型確率分布
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累積分布関数
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正規分布
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チェビシェフの不等式と大数の法則
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2変数の離散型確率分布
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X,Yの1次式の期待値・分散
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2変数の連続型確率分布
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確率変数の独立
高校数学の基礎を理解していることを前提として、
上記に挙げた13項目を順を追って説明していきます。
講座の難易度しては、統計検定2級程度に余裕を持って合格できるくらいを目指しています。
データサイエンティストや機械学習エンジニアを目指す人にも効果的な講座になっていると思います。
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