Series: データ分析手法

分析手法 目的とデータの性質に基づいて手法を選択 目的 違いがあるか知りたい＝A/Bテスト （因果）関係を知りたい＝何が効くかを知りたい 予測 分類 従属変数があって、それを分類するもの（クラス分類） 独立変数のみで、似ているものをまとめるもの（クラスタリング） レコメンド データの性質（手法の前提条件） 離散か連続か 正規性 等分散性 従属変数の分布の形状 http://readingmonkey.blog45.fc2.com/blog-entry-262.html 仮説検定 仮説検定とは？ 基本的に比較するための方法 「A/Bテスト」→理論的に正確な手順がある。 ※比較する対象は2つ。3つ…

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いわゆる回帰分析に代表される数理モデリングとその種類を説明していく。 数理モデリング 数理モデリングの考え方 因果関係を定量化 「Xという要因→Yという結果」という関係を $$Y=a+bX$$ で表す。 X＝説明変数（独立変数） Y＝被説明変数（従属変数、目的変数） いわゆる「回帰分析」である。 目的 因果関係とインパクトの大きさの特定 予測 モデリングの手続き モデル式の選択（単回帰、ロジット、…） 従属変数の特徴（分布の形状、ばらつき方）によって適切なモデルを選択する パラメータの推定 さまざまな推定法がある（最尤法、最小二乗法） そのモデルでいいか検証 あてはまりのよさ（fit） 決定係…

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