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2026年 2月 25日 水曜日
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【統計学 & 機械学習】
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現代データサイエンスの基礎と実践
第1章 統計学とデータ分析の基本原則
第2章 主要な確率分布とその実用的な意味
第3章 データの要約と探索
第4章 モデルの前提条件と妥当性検証
第5章 推測統計学（仮説の検証）
第6章 回帰分析とモデルの正則化
第7章 一般化線形モデル（GLM）
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第2章 主要な確率分布とその実用的な意味
第3章 データの要約と探索
第4章 モデルの前提条件と妥当性検証
第5章 推測統計学（仮説の検証）
第6章 回帰分析とモデルの正則化
第7章 一般化線形モデル（GLM）
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第2章 主要な確率分布とその実用的な意味
2.8 カイ二乗分布（Chi-squared Distribution）
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2.7 t分布（Student’s t-Distribution）
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2.6 二項分布とベータ分布
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2.5 ワイブル分布（Weibull Distribution）
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2.4 指数分布（Exponential Distribution）
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2025年9月7日
2.3 ガンマ分布（Gamma Distribution）
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2.2 ポアソン分布（Poisson Distribution）
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2025年9月5日
2.1 正規分布（Normal Distribution）
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