【G検定】偏相関係数とは？第三の変数の影響を除いた「真の相関」をわかりやすく解説
2026年6月20日
「アイスの売上と水難事故は相関する」——でも本当の原因は気温です。このような「見かけの相関」にだまされないための道具が偏相関係数です。疑似相関とセットで理解すると、統計分野の中でも得点しやすいキーワードになります。
【G検定】局所最適解とは？学習が「見せかけの谷」で止まる理由と対策を解説
2026年6月20日
勾配降下法で学習を進めていたら、誤差が下がらなくなった——でも実はそこ、本当のゴールではないかもしれません。周りより低いだけの「見せかけの谷」、それが局所最適解です。この記事では、なぜ学習がそこにはまり込むのかという仕組みと、抜け出すための対策を中心に解説します。
【G検定】分散とは？データのばらつきの測り方と標準偏差との関係をわかりやすく解説
2026年6月20日
分散は「データがどれくらい散らばっているか」を数値化する統計指標です。平均とセットでデータの姿を捉えるための基本中の基本であり、標準偏差・正規分布・機械学習の誤差分析まで、あらゆる話題の土台になります。計算の流れを一度手を動かして理解すれば、確実に得点源にできるキーワードです。
【G検定】勾配降下法とは？誤差を坂道のように下る学習の基本原理を解説
2026年6月20日
ニューラルネットワークが「学習する」とき、その内部で実際に動いているのが勾配降下法です。誤差という坂道を一歩ずつ下って最も低い場所を探す、というシンプルな原理でありながら、ディープラーニング全体を支える心臓部です。この記事では、その仕組みと限界（局所最適解・プラトー・学習率の問題）まで解説します。
【G検定】平均とは？中央値・期待値との違いと外れ値の落とし穴をわかりやすく解説
2026年6月20日
平均は、統計学のなかで最も基本的な「データの代表値」です。誰もが日常で使っている概念ですが、G検定では中央値・最頻値・期待値との違いや、外れ値に弱いという性質まで踏み込んで問われます。この記事で土台からしっかり固めましょう。