Tag: 統計学

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/power-sample-size 今回のブログでは、Courseraで提供されている「Power and Sample Size for Multilevel and Longitudinal Study Designs」というコースについて詳しくレビューし、皆さんにお勧めしたいと思います。このコースは5週間にわたって完全オンラインで行われ、革新的で研究に基づくパワーとサンプルサイズの方法、およびソフトウェアについて学ぶことができます。 **コース概要** このコースは、特に健康関連や社会科学（例：教育研究）に関連するアプリケーションで使用されるパワーとサンプルサイズの方法やソフトウェアを学ぶことに焦点を当てています。すべてのコースビデオの例は、行動科学および社会科学における実際の研究からのものですので、非常に実践的です。 **シラバスについて** – **Week 1:** 多層デザインと縦断デザインの基礎を学び、基本的な統計概念を復習します。 – **Week 2:** 複雑なマルチレベルおよび縦断的デザインの基礎を掘り下げ、パワーとサンプルサイズの分析に関する重要な考慮事項を確認します。 – **Week 3:** モデルの前提、データの欠損、ドロップアウトについて詳しく学びます。 – **Week…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/biostatistics こんにちは、皆さん！今日は、Courseraで提供されているコース「Mathematical Biostatistics Boot Camp 1」をレビューしたいと思います。このコースは、基本的な確率と統計の概念を学ぶための素晴らしい機会です。大学の3年生または4年生レベルの数学的トレーニングがあれば、誰でも受講可能です。 このコースでは、確率、期待値、条件付き確率、分布、信頼区間、ブートストラップ、二項比率など、多岐にわたるトピックが取り上げられています。特に最初のモジュールでは、実験、確率、変数、質量関数、密度関数、累積分布関数、期待値、変動、ベクトルに焦点を当てています。この内容は、実際のデータ分析に深く関わるものです。 次のモジュールでは、条件付き確率やベイズの定理、尤度、分布と漸近性について学びます。これらの概念は、特に数学的生物統計学において非常に重要ですので、これらをしっかりと理解することが求められます。 その後のモジュールでは、信頼区間、ブートストラップ、プロットについてさらに深く掘り下げます。これらの技術は、実際のデータを解析する際に非常に役立ちます。 最後に、二項比率とその対数に関する内容で締めくくられます。これらのトピックをマスターすることで、実際のデータセットの理解が大いに進むでしょう。 全体を通して、このコースは非常に充実しており、特に生物統計学やデータサイエンスに興味のある方にはお勧めです。新しい概念を学び、実践的なスキルを身につける良い機会です。 もし、データ分析や生物統計学に興味がある方は、ぜひこのコースを受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/biostatistics

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction コースの概要 最近、Courseraで「Introduction to Recommender Systems: Non-Personalized and Content-Based」というコースを受講しました。このコースは、推薦システムの分野における最初のステップとして位置づけられており、推薦システムの基本的な概念、非個別化推薦、基本的なステレオタイプに基づく推薦、コンテンツベースのフィルタリングについて詳しく学べる内容となっています。 シラバスの詳細 コースは以下のモジュールに分かれています： 序章：推薦システムの歴史的背景とコースの構成についての紹介。 推薦システムの紹介：推薦システムの詳細な分類と、MovieLensやAmazon.comといった実際のシステムの紹介があります。 非個別化およびステレオタイプベースの推薦：有意義な要約統計の使用法、製品関連推薦の計算方法、人口統計を用いた軽度の個別化方法を学ぶことができます。 コンテンツベースのフィルタリング – パートI：個人の興味に基づくプロフィールの構築や、関連する高度なインターフェースや技術を掘り下げて学ぶことができます。 コンテンツベースのフィルタリング – パートII：実際のデータを用いた課題やクイズで、実践的にスキルを磨くことができます。 コースのまとめ：次の専門分野へ進むために役立つ数学的表記についての説明があります。 受講後の感想 このコースは初心者にとって非常にわかりやすく、推薦システムに関する基礎をしっかりと学べる点が魅力です。特に、実践的な課題が多く用意されているため、学んだ知識を実際に応用することができ、自信を持って次に進めるようになります。特にコンテンツベースのフィルタリングに関するパートは、これからのデータサイエンス分野で非常に役立つスキルになるでしょう。 おすすめポイント このコースは、次のような方におすすめです： 推薦システムに興味がある初心者 データ分析やデータサイエンスを学ぶ目的で関連スキルを高めたい人 実践的な課題を通じて学びたい人…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/estadistica-aplicada-fundamentos こんにちは、皆さん！今日は、Courseraで提供されている非常に実用的なコース「Fundamentos de estadística aplicada」をご紹介します。このコースは、さまざまな分野のプロフェッショナルや大学生に向けて設計されており、特に工学、管理学、経済学などの大学院課程を考えている方々にとって、統計学の基礎をしっかりと学ぶことができる大変役立つ内容となっています。 ### コースの概要 このコースでは、統計学の基本的な概念について学ぶことができます。各モジュールでは、統計的手法やその適用方法について深く掘り下げていきます。以下は、主なモジュールの内容です。 1. **統計的分布と記述統計**: 最初のモジュールでは、記述統計の基本と母集団パラメータの推定について学び、主要な記述統計量の計算や解釈ができるようになります。 2. **信頼区間**: 信頼区間の構築、分析、解釈について学び、実用的な信頼区間の計算ができるようになります。 3. **仮説検定**: 帰無仮説と対立仮説、統計検定について学ぶことで、さまざまな仮説検定を評価し、誤りを理解できるようになります。 4. **線形回帰**: 単回帰と重回帰モデルの構築とその結果の解釈を学び、実世界のデータに対する適用が可能になります。 このコースを受講することで、データ分析や意思決定のスキルを向上させることができ、職業的にも大きなステップアップが期待できます。 ### おすすめポイント – **実用性**: このコースの内容は、理論だけでなく実践的な知識も含まれているため、すぐに仕事に活かすことができます。 – **オンライン学習**:…