データから特徴を見出すことを目的とした分析のこと。個人的には業務で基礎分析などと言ったりしていました。この探索的分析は、やることは簡単かもしれませんが、インサイトを得ることができるかというとそうでもなかったり、分かりきっているような内容しか情報が得られなかったりなど、難しさもあります。あるアヤメのデータの可視化こんな感じで散布図を網羅的に表示させることで、比較的容易に特徴を見つけ出すことも可能になる。次に検定の多重性を見ていきます。検定の多重性とは、仮設検定を何度も繰り返すことで発生する問題のことで、それは何回もやれば「たまたま」が1回でも発生する確率も上昇する。検定の多重性を補正するやり方としてポピュラーのものとしては、「Bonferroni法」というものがあり、これは検定の回数nで有意水準を割ったものを採用するという方法のこと。他にもHolm法という方法もある。本当は関係のない2つの要因を炙り出す方法。1XとYとZの関係性があるとする。2XとYの相関係数は比較的高い。3しかし、どうにも信憑性のない要因同士(XとY)だとする。4この時見かけの相関が発生していると考えられる。5その要因となっているのがZだと仮定する。6そのZの要素を除いてXとYの相関関係を見たい。「数理モデリング」は何をやっているのか数理モデルとはデータにおける変数の振る舞いや関係性を数理的な表現で模擬したものこの原点に立って以下展開します。パラメータ」から構成されます。簡単に言うと数式で表せると言うイメージで概ね問題ないと思います。これらの構成要素から作られた数理モデルは妥当性を検討しないといけません。妥当性の検証は以下の項目などから検討する必要があります。1モデル構築に使ったデータを説明できるか(適合度や決定係数など)2未知のデータを説明できるか(過学習など)3論理的妥当性があるか(現実の事象に即しているか)モデルによる「予測」モデルによる予測については、「予測しやすい問題」と「予測しにくい問題」があることを理解する必要があります。大きく外れた予測値を出すことはこんなんで、極端な事象を予測することが困難になります。それぞれのモデルの特性とその目的を吟味して、モデルを活用しましょう。コチラもどうぞデータサイエンティストの書評ブログ趣味が読書くらいしかない駆け出しデータサイエンティストの書評ブログです。日々の勉強のアウトプットや趣味の読書のおすすめをしていきます。【データサイエンティストが厳選!】おすすめ統計学書籍6冊これまでやり込んできた統計学の書籍から、リファレンスとして強力な力を発揮してきた、『統計学』に関する書籍をまとめてご紹介いたします。これから統計学を少しずつ勉強していきたい人〜武器として活躍したい人へ向けたものとなります。書籍メモとして、備忘録です。統計学は、データ解析や機械学習を含むデータサイエンスの重要な分野です。この記事では、統計学の初学者が知っておくべきことや学び方、資格取得について、現役データサイエンティストの視点から解説します。書籍メモとして、備忘録です。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。駆け出し終わったデータサイエンティスト。好きなことは読書とコーヒー。日々いろんなことを勉強しながら、そのアウトプットをここにしています。勉強をアウトプットしてレベルアップしつつ、収益もあげたいと思う強欲データサイエンティスト。今は広告関係の分析などをお仕事にしてます。将来はスポーツアナリティクスをやりたい。データサイエンティストの書評ブログ.ホームサイトマッププライバシーポリシーお問い合わせ筆者についてタイトルとURLをコピーしました。