データサイエンス

データサイエンス^{Data Science}は形式科学の一分野として、データを収集し、加工し、保存し、分析し、表現する技術の総体を指します。このカテゴリでは、学部1～2年生の基礎統計学とビジュアライゼーションについて扱います。

統計学入門

• 統計学の定義
• 母数と統計量
  • 🔒(24/07/05) 超母数、ハイパーパラメータとは？
• 統計学での自由度とは？

データ

• データの定義と語源
  • データの尺度
  • 次元削減とは？
• 質的変数と量的変数
  • 質的データの度数
  • 量的データの階級
• 独立変数と従属変数
  • 計画行列 $X$

中心性と散布度

• 平均 $\overline{x}$
• 中央値 $m$
• 最頻値
• 分散 $s^{2}$
• z-スコアと標準化
• 🔒(24/07/21) 正規化
• 百分位数と外れ値

評価

• 🔒(24/03/19) 分類問題と回帰問題の定義
• クロスバリデーション
• 適合度、予測値、残差、誤差

分類問題

• 誤分類行列と感度、特異度
  • 🔒(24/03/25) 正確度が過大評価される状況
• ROC曲線
  • ROC曲線を使って最適なカットオフを見つける方法
  • ROC曲線のAUCを使ってモデルを比較する方法
• 🔒(24/04/06) $F_{1}$スコア
  • 🔒(24/04/06) 精度
  • 🔒(24/04/06) 再現率

ビジュアライゼーション

• 質的データの棒グラフ
• 量的データのヒストグラム
• 時系列データの折れ線グラフ
• 多変量データの散布図
• ヒートマップとは？
• デンドログラムとは？
• ボックスプロット^{box plot, 箱ひげ図}とは？

エクセル

• ヒストグラムの描き方
• 地図形式で図を描く方法

主要参考文献

• Mendenhall. (2012). Introduction to Probability and Statistics (13th Edition)
• 경북대학교 통계학과. (2008). 엑셀을 이용한 통계학