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2025年 12月 12日 金曜日
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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）
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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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5.9 マクネマー検定
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5.8 フィッシャーの正確検定
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5.6 フリードマン検定
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5.5 クラスカル・ウォリス検定
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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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5.3 ウィルコクソンの符号順位検定
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5.2 分散分析（ANOVA）と共分散分析（ANCOVA）
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5.1 t検定
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4.2 モデルの評価と診断
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