自習室（統計学） 目次 I-1.はじめに I-２.自習の進め方 II-１.統計的判断 II-2.頻度主義の考え方 III-1.この章の構成 III-2-1.二項分布と頻度 III-2-2.二項分 布の性質 III-2-3.ポアソン分布 III-2-4.正規分布 III-2-5.カイ二乗分布 III-2-6. studentのt分布 III-2-7. F分布 III-3-1.Taylor展開 III-3-2.ネイピア数 III-３-３.ヤコビアン III-3-4.極座標 III-3-5.重積分 IV-1.検定の作業 IV-2-1.分散の分離 IV-2-2.和の分散・差の分散 IV-2-3.データの構造 IV-3-1. studentのt検定 IV-3-2.F検定 IV-3-3.単回帰と相関 IV-3-4.カイ二乗検定 V-1-1-.行列とは V-１-２.行列計算の基礎 V-1-3.逆行列と単位行列 V-1-4.行列式 V-1-5.サラスの方法 V-1-6.掃き出し法 V-1-7.因子行列と因子行列と逆行列 V-1-8.クラメルの公式 V-1-9.固有ベクトルと固有値 V-1-10.行列の分離 V-2-1.相似 V-2-2.対角化 V-2-3.スペクトル分解 V-2-4.二次形式 V-2-5.行列のべき乗 V-2-6.最大・最小 V-3-1.分散・共分散行列行列 V-3-2.分散分散・共分散行列の構造 V-3-3.マハラノビスの距離 V-3-4.最適化と疑似逆行列 V-3-5.特異値分解 VI-1-1.重回帰分析 VI-1-2.偏相関分析 VI-1-3.線形判別分析 VI-2-1.主成分分析 VI-2-2.多次元尺度構成法 VI-2-3.対応分析 VI-2-4.因子分析 VII-1.学習とは何か VII-2-1.ロジスティック回帰とシグモイド関数 VII-2-2.ソフトマックス関数と多クラス判別 VII-2-3.ニューラルネットワークモデルによる判別分析 VII-3-1.機械学習としてのクラスター分析 VII-3-2.階層的クラスター分析 VII-3-3.K-means法による非階層的クラスター分析分析 VII-3-4.混合ガウスモデルによる非階層的クラスター分析 別表１.式 VII-3-5test20230707講義メモ