ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は、データから2値（バイナリ）アウトカムを予測するために用いられる統計および機械学習手法です。1つまたは複数の独立変数に基づいて事象が発生する確率を推定し、医療、金融、マーケティング、AIなど幅広い分野で活用されています。...
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Logistic Regression
Machine Learning
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Statistics
因果推論
因果推論は、変数間の因果関係を特定するための方法論的アプローチであり、単なる相関を超えて因果メカニズムを理解し、交絡変数などの課題に対応するために科学分野で重要です。...
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Causal Inference
Statistics
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線形回帰
線形回帰は、統計学や機械学習における基盤的な分析手法であり、従属変数と独立変数の関係をモデル化します。そのシンプルさと解釈のしやすさで知られ、予測分析やデータモデリングの基本となっています。...
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Statistics
Machine Learning
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探索的データ解析（EDA）
探索的データ解析（EDA）は、視覚的手法を用いてデータセットの特徴を要約し、パターンの発見、異常の検出、データクリーニングやモデル選択、分析の指針を提供するプロセスです。Python、R、Tableauなどのツールが利用されます。...
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EDA
Data Analysis
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調整済みR二乗値
調整済みR二乗値は、回帰モデルの当てはまりの良さを評価するための統計的指標であり、説明変数の数を考慮することで過学習を防ぎ、モデル性能をより正確に評価します。...
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Statistics
Regression
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予測モデリング
予測モデリングは、過去のデータパターンを分析して将来の結果を予測する、データサイエンスおよび統計学における高度なプロセスです。統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いて、金融、医療、マーケティングなどの分野でトレンドや行動を予測するモデルを構築します。...
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Predictive Modeling
Data Science
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