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統計学(Statistics)

AI & 機械学習 Svenska → 更新: 2026-10-23

データの収集、分析、解釈を扱う数学の一分野。データサイエンスと機械学習すべての土台で、頻度論とベイズ論という二大流派がある。

記述統計(平均、中央値、標準偏差、パーセンタイル)と推測統計(仮説検定、信頼区間、回帰)に大別される。古典的な検定には t 検定、ANOVA、カイ二乗検定、Mann-Whitney 検定があり、回帰は線形、ロジスティック、GLM など。2010年代の p 値問題は社会科学の再現性危機につながり、事前登録や、p < 0.05 より効果量を重視するという、より良い実践へ向かわせた。ベイズ推論は PyMC、Stan、brms などで勢いを増している。現代の機械学習は多くの面で応用統計学であり、ただニューラルネットが自動微分と GPU の陰に数学を隠しただけだ。

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