Statistics: Learning Bayesian Inference ver. 4

I’m rewriting now. I. What shall we learn? We will learn the difference between the Bayesian and frequentist approaches from the posts:  A gentle Introduction to Bayesian Inference Frequentist vs Bayesian- Which Approach Should You Use? II. Using RStudio Markdown III. 占い師のはなし なんでも見通せると主張す…

Statistics: Learning Probability Interpretations ver. 1

I. Probability Interpretations Probability Interpretations try to answer what do we do with probability. There are two main position: 1.Probability measure the real, physical, tendency of something to occur It is called physical, objective or frequency probabilities. The two main interpretations of …

Python&R: Replace bar charts with dot plots ver. 1

I. What shall we learn? We will learn an alternative to bar charts when your data is complex: the Cleveland dot plot. See: Replace your complex bar chart with a dot plot to make it better understood II. Cleveland dot plots Let’s take an example. The data is the results of English and Japanese.…

Statistics: Sources for Statistics and Machine Learning ver. 1

I. Frequentists vs. Bayesians 1.  Frequentist vs Bayesian- Which Approach Should You Use?, written by Anukrati Mehta The author mentioned Fisher, Ramsey and Carnap and their definitions of probability.  i.Ronald Fisher – Probability as Long-Term Frequency The probability of an event is equ…

Python: A/B testingを学ぶ ver. 1

I.何をする？   下のリンクで、Binomial distributionsを学んでいます。   Probability distributionを学ぶ   A/B testingで用いられますので、A/B testingについて次を参考に学びます。   A Simple Guide to A/B Testing in Python   II.The Simple One-Sample Hypothesis Test   りんごのサイズについての例を考えます。 地域の果樹園の赤りんごの大きさの平均が3.5インチ、標準偏差0.2インチ…

Python: Gradient descentを学ぶ2_アニメーション, python ver. 1

I.何をする？   Gradient descentをアニメーションを使って説明します。   次で学びます。   Gradient Descent animation: 1. Simple linear Regression Visualizing Optimization in Linear Regression and Logistic Regression Visualizing Optimization Trajectory of Neural Nets Introducing the Loss Landscape Animation Python Pac…

Statistics: ヒートマップで理解する正規化と標準化, r ver. 3

V.正規化（normalization）を追加しました。 I.何をする   正規化（normalization）と標準化（standardization）の区別をRのヒートマップで学びます。 次に説明があります。   HOW TO NORMALIZE AND STANDARDIZE DATA IN R FOR GREAT HEATMAP VISUALIZATION   II.サンプルデータ   車の名前と各種機能の数値の表です。   > mtcars mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb…

Statistics: T-testを学ぶ, python ver. 1

メモです。誤解しているところがあるかもしれませんので、おかしな点がありましたが、リンク文書をご確認ください。 I.何を学ぶ？   次にしたがって、T-testをPythonで学びます。   T-Test   T-test using Python and Numpy   II.T-testとは？   1.説明   T-testによって、二つのグループの平均に統計的な関係があるかどうかを判定することができます。データは次の要件を満たす必要があります。   独立である。 無作為である。 正規分布している。   T-te…