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01 ·確率・統計·★ 会員·13分で読めます 統計的検定とABテスト — p値の使い方と誤用 同じ画面を2つ並べても数字は必ずずれます。そのズレを「偶然のブレ何個分か」に換算するのが検定であり、p値です。帰無仮説の作法から、検出力・逐次検定・多重比較という3つの事故まで、前提知識ゼロから積み上げます。 02 ·確率・統計·★ 会員·13分で読めます ベイズ的に考える — 事前・尤度・事後の実務感覚 ベイズ更新は「事後を次の事前として継ぎ足す」操作です。共役事前を使えば更新は疑似カウントの足し算に退化し、A/Bテストは『勝つ確率』と『期待損失』の2枚看板で読めるようになります。停止規則と事前の選び方の落とし穴まで、前提知識ゼロから。 03 ·確率・統計·★ 会員·10分で読めます AIのための確率・統計 — モデルの出力は確率である 分類モデルもLLMも、返しているのは答えではなく確率分布です。分布・期待値・条件付き確率・ベイズの定理を記号から説明し、山場として「最尤推定がなぜ損失関数になるのか」を導きます。交差エントロピーもMSEも、発明されたのではなく出てきたものです。