確率・統計学についてのMap of Contentsノート。 ## 総論 - [[統計学]] - [[統計学 計算ノート]] - [[統計学の過去50年における最も重要なアイディア]] - [[統計学入門 「主義」 を心配するみなさまに]] - [[Tokyo.R 96 - 確率論の基礎]] ## 基本概念 - [[確率変数]] - [[確率分布]] - [[確率過程]] - [[ガウス過程]] - [[独立性]] - [[ベイズの定理]] - [[相互情報量]] - [[サンプル内予測とサンプル外予測]] - [[Bias–variance tradeoff]] ## 統計量 - [[検定統計量]] - [[要約統計量]] ## [[確率分布]] - [[確率密度関数]] - [[尤度関数]] - [[最尤推定]] - [[EMアルゴリズム]] - [[正規分布]] - [[3σ則]] - [[混合ガウス分布|混合正規分布]] - [[カイ二乗分布]] - [[t分布]] - [[コーシー分布]] - [[同時分布・周辺分布・条件付き分布の関係性]] - [[同時分布]] - [[周辺分布]] - [[条件付き分布]] ## [[回帰]] - [[線形回帰]] - [[リッジ回帰]] - [[k-近傍回帰]] - [[ガウス過程|ガウス過程回帰]] ## 標準化・正規化 - [[標準化]] - [[正規化]] - [[Z-score]] - [[Robust Z-score]] ## 相関 - [[偏相関]] - [[ピアソン相関係数]] - [[スピアマンの順位相関係数]] - [[E-Statistics]] ## 誤差 - [[平均二条誤差]] ## [[交差検証]] - ## [[統計的仮説検定]] - [[検定統計量]] - [[P値]] - [[t検定]] - [[条件付き独立性検定]] - [[カイ二乗検定]] - [[G2検定]] - [[Fisher-Z検定]] - [[２標本検定]] - [[K-S検定]] - [[並べ替え検定]] - [[ブートストラップ]] - [[Anderson-Darling検定]] - [[Zivot-Andrews検定]] ## [[因果推論]] & [[因果探索]] - [[因果の定義]] - [[グラフィカルモデルによる因果探索]] - [[PCアルゴリズム]] - [[条件付き独立性]] - [[PCアルゴリズムの時系列データ]] - [[ベイジアンネットワーク]] - [[NOTEARS]] - [[2025__arXiv__ProRCA - A Causal Python Package for Actionable Root Cause Analysis in Real world Business Scenarios]] ## [[クラスタリング|クラスタ分析]] ![[クラスタリング - MOC]] ## 時系列解析 ![[時系列解析 - MOC]] ## ネットワーク解析 ![[ネットワーク解析 - MOC]] - [[極値理論]] ## Books - [[基礎統計学Ⅰ 統計学入門]] - [[The Elements of Statistical Learning|統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―]] ## Papers - [[2021__Economic Inquiry__The Influence of Hidden Researcher Decisions in Applied Microeconomics]] ## Libraries - [[NumPy]] - [[Pandas]] - [[scipyのGaussian KDEのバンド幅の推定方法]] - [[Pingouin]]