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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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7.1 一般化線形モデル（GLM）の基礎
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6.4 スパースモデリング
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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）
7.4 ロジスティック回帰分析
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7.3 ガンマ回帰分析
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7.2 ポアソン回帰分析
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第5章 推測統計学（仮説の検証）
5.17 クラメールのV
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5.16 ファイ係数
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5.13 ピアソンの相関分析
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5.12 ブルンネル＝ムンツェル検定
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5.11 中央値検定
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5.10 コクランのQ検定
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2025年10月6日
5.9 マクネマー検定
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2025年9月28日
5.8 フィッシャーの正確検定
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2025年9月26日
5.7 カイ二乗検定
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2025年9月26日
5.6 フリードマン検定
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2025年9月26日
5.5 クラスカル・ウォリス検定
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2025年9月18日
5.4 ウィルコクソンの順位和検定（マン・ホイットニーU検定）
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2025年9月15日
5.3 ウィルコクソンの符号順位検定
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2025年9月15日
5.2 分散分析（ANOVA）と共分散分析（ANCOVA）
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2025年9月15日
Top 5 This Week
7.4 ロジスティック回帰分析
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2026年2月6日
7.3 ガンマ回帰分析
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2026年2月6日
7.2 ポアソン回帰分析
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7.1 一般化線形モデル（GLM）の基礎
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2026年2月6日
6.4 スパースモデリング
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