明日から乱用できるデータ分析

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Pythonで統計的仮説検定(t検定)を実装

統計的仮説検定とは統計的仮説検定は、ある母集団に対する仮説を立て、その仮説が正しいかどうかを確かめるための方法です。具体的には、標本データを用いて、母集団に関する仮説を立て、その仮説が正しいかどうかを確率的に判断します。 統計的仮説検定は以下ステップで実行します。 仮説の設定:検定する仮説(帰無仮説)と、その反対の仮説(対立仮説)を設定します。帰無仮説は、通常、母集団に差はない、または効果はないという仮説です。一方、対立仮説は、母集団に差がある、または効果があるという仮説

    • Python pandasを使ったデータフレームの結合

      PythonのPandasを使ってデータフレーム同士を結合する方法についてご説明します。 1.横に結合する場合 データを準備 import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]}) こちらのデータフレ

      • Pythonで最小二乗法を使って線形回帰を行い、回帰係数、決定係数、p値を求める方法

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        • 【コピペで使える】Pythonで散布図

          この記事を読むと出来るになること データ分析頻出の散布図をseabornで出力出来る様になる 散布図の使い分けやヒストグラムとの組み合わせが出来る みなさんこんにちは。 今日はデータ分析最頻出と言ってもいい散布図について今日は学んでいきます。分析を進める上で散布図を自由に使えることは非常に重要ですのでマスターしていきましょう ライブラリのインポートとデータの読み込み #ライブラリのインポートimport pandas as pdimport matplotlib.p

          【コピペで使えます】データ分析初手の初手【Python】

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