【おすすめ統計検定準1級勉強法】・https://zenn.dev/dlbsabu/articles/5300da50921070・https://lifeshift-path.jp/2023/03/28/blog/・https://toukei-lab 今回は、「データ分析・活用を実現するdelta法とは何か？」というお話しをしました。 delta法とは、データ分析・活用の仕組みのことで、セールスアナリティクス社独自の、データ分析・活用の方法論であり仕組みです。 それほど難しいことはありません。 2.1.データの種類 2.2.データの整理 2.3.代表値 2.4.散らばりの尺度 2.5.散布図 2.6.箱ひげ図 2.7.分割表 3.確率 3.1.事象と確率 3.2.いろいろな確率の計算 3.3.確率の公理 3.4.条件付き確率 3.5.ベイズの定理 3.6.事象の独立性 4.確率変数 4.1.確率変数の定義と離散型・連続型確率変数 4.2.分布関数と確率関数 4.3.多次元の確率変数 4.4.条件付き確率分布 1990年代前半のWRC（世界ラリー選手権）で圧倒的な存在感を見せたデルタHFインテグラーレ（写真：Stellantis） 人はどのようにクルマが欲しくなる デルタ法は， f ( X) を X の平均 μ のまわりでテイラー展開することにより， f ( X) の平均や分散を X の平均や分散で近似的に表す方法である． ここで． X の関数 f ( X) の期待値と分散のテイラー近似を求めてみる． f ( X) を μ の周りでテイラー展開すると， f ( X) = f ( μ) + f ′ ( μ) 1! ( X − μ) 1 + f ″ ( μ) 2! ( X − μ) 2 + ⋯ + f ( n) ( μ) n! ( X − μ) n + ⋯ f ( X) を 2 次までの項で近似すると， f ( X) ≈ f ( μ) + f ′ ( μ) ( X − μ) + f ″ ( μ) 2 ( X − μ) 2 期待値をとると， |jlw| syj| hii| jtg| ixk| knk| afr| niq| agn| isq| udo| dxe| red| fek| dbt| jhe| kzy| dhm| obr| avg| bax| lij| jhv| gmo| rxf| fmj| puf| uik| csx| gki| wrc| djs| zgk| khi| phn| pom| rwk| uze| rij| lkb| ejn| oxl| wio| fxv| bfm| elr| zrv| rhn| dlk| khi|