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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）
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第7章 一般化線形モデル（GLM）
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4.2 モデルの評価と診断
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4.1 前提条件の検定
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4.3 パラメトリックとノンパラメトリック
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