【G検定】帰無仮説とは？対立仮説・P値・有意水準との関係をやさしく解説
2026年6月16日
「新しい施策に効果があった」とデータで主張したいとき、統計学ではあえて逆の「効果がない」という仮説を立てて、それを崩しにいきます。この崩される役割を担うのが帰無仮説です。仮説検定の流れ、対立仮説・P値・有意水準との関係まで、コイン投げの例で丁寧に解説します。
【G検定】リッジ回帰とは？L2正則化で安定した予測を作る回帰手法を解説
2026年6月16日
変数同士が似たり寄ったりのデータで線形回帰を組むと、係数が不安定に暴れる——この悩みに効くのがリッジ回帰です。L2正則化を回帰に応用した手法として、ラッソ回帰との使い分けまで含めて解説します。
【G検定】期待値とは？サイコロとくじ引きの計算例で「見込みの平均」を解説
2026年6月16日
サイコロを1回振ったら平均していくつの目が出るのか。1枚200円のくじは買う価値があるのか。こうした「これから起きることの平均的な見込み」を1つの数値で表すのが期待値です。計算方法はシンプルなのに、統計・機械学習・意思決定のあらゆる場面で顔を出す最重要概念を解説します。
【G検定】ラッソ回帰とは？L1正則化で特徴選択までこなす回帰手法を解説
2026年6月16日
「予測モデルを作りながら、効いている変数の絞り込みまで終わっている」——それがラッソ回帰の魅力です。L1正則化を回帰に応用したこの手法を、マンハッタン距離という幾何学的なイメージとともに解説します。
【G検定】疑似相関とは？アイスクリームと水難事故の例で交絡因子をやさしく解説
2026年6月16日
「アイスクリームが売れる日は水難事故が多い」——データ上は確かに相関があるのに、アイスをやめても事故は減りません。このように相関の裏に隠れた第3の変数がつくり出す「見せかけの関係」が疑似相関です。データ分析の落とし穴として試験でも実務でも超重要な概念を解説します。