1.重回帰分析 単回帰分析を試したが、目的変数に対して、説明変数が2つ以上ある回帰分析を、重回帰分析という Bostonデータセットの各項目の内容を説明変数として、scikit-learn を用いて線形回帰モデルを作成、 […]

1.単回帰分析 単回帰分析とは、2つのデータ群を「原因」と「結果」でとらえたときに、その関係を「回帰直線」であらわすことのできる分析手法 単回帰式 y = ax + b を求めることで、値を予測できる 項目 内容 説明変 […]

1.相関分析 相関分析とは、二種類のデータの関係の強さを相関係数で表現する分析手法 分析の手順は 散布図を描く 散布図をみて関連性を推測 相関係数とは、 2変数間の関連性の強さを図る 一般的に小文字のr (correla […]

1.正規分布と確率密度関数 1.1 正規分布 正規分布は、数式(確率密度関数)で表現できる。 データの中心を示す平均(μ)とバラツキの大きさを示す標準偏差(σ)がわかれば、正規分布の形が決まる 平均値(μ)を中心に左右対 […]

1.基本統計量 Python 数学、統計、機械学習：基本統計量、ヒストグラム で使用した、Bostonデータセット の住宅価格をヒストグラムに表示し、各基本統計量を出力してみる。 from sklearn import […]

1.準備 Python環境に、以下のパッケージをインストール。 pip install {パッケージ} パッケージ 内容 numpy 数値計算を効率的に行うための拡張モジュール matplotlib グラフを描画するとき […]