Pythonで統計学を学ぶための目次です
統計学 Pythonで「偏差値を求める4つの方法」を詳しく解説！
Pythonで「偏差値を求める4つの方法」を詳しく解説しています。偏差値は、あるデータが平均値からどれだけ離れているかを示す指標です！具体的なプログラムを元に使い方を学んで、自身が分析したいデータに合わせて使い分けていきましょう！
統計学 Pythonで「尖度を求める3つの方法」を詳しく解説！
Pythonで「尖度を求める3つの方法」を詳しく解説しています。尖度（kurtosis）は、確率分布やデータの尖り度を示す統計量の一つです！具体的なプログラムを元に使い方を学んで、自身が分析したいデータに合わせて使い分けていきましょう！
統計学 Pythonで「歪度を求める4つの方法」を詳しく解説！
Pythonで「歪度を求める4つの方法」を詳しく解説しています。歪度（skewness）は、確率分布やデータの非対称性を示す統計量の一つです！具体的なプログラムを元に使い方を学んで、自身が分析したいデータに合わせて使い分けていきましょう！
統計学 Pythonで「変動係数を求める5つの方法」を詳しく解説！
Pythonで「変動係数を求める5つの方法」を詳しく解説しています。変動係数は異なるスケールや単位のデータを比較する際に役立ちます！具体的なプログラムを元に5つの使い方を学んで、自身が分析したいデータに合わせて使い分けていきましょう！
統計学 Pythonで「正規分布の確率」を具体例で計算してみよう！
Pythonを用いた「正規分布に従うデータにおける確率計算方法」を詳しく解説しています。統計学やデータ解析において一般的な正規分布に焦点を当て、具体的な問題を通じて確率を計算する手順を示しています。正規分布の特性や確率密度関数の概念に基づいて、Pythonを使用した実用的なデータ解析の手法が紹介しています。
統計学 Pythonで「標準正規分布を生成する2つの方法」を詳しく解説！
Pythonを用いて「標準正規分布を生成する2つの方法」を紹介します。具体的な実行プログラムも示しながら①numpy.random.normal()関数でデータ生成する方法、②scipy.stats.normモジュールでデータ生成する方法を紹介します。また正規分布の標準化を具体的に説明します。
統計学 Pythonで「正規分布を生成する2つの方法」を詳しく解説！
Pythonを用いて「正規分布を生成する2つの方法」を紹介します。具体的な実行プログラムも示しながら①numpy.random.normal()関数でデータ生成する方法、②scipy.stats.normモジュールでデータ生成する方法を紹介します。scipyとnumpyの使い分けを具体的に紹介します。
統計学 Pythonで「ポワソン分布を生成する2つの方法」を詳しく解説！
Pythonを用いて「ポワソン分布を生成する2つの方法」を紹介します。具体的な実行プログラムも示しながら①numpy.random.poisson関数でデータ生成する方法、②scipy.stats.poissonモジュールでデータ生成する方法を紹介します。scipyとnumpyの使い分けを具体的に紹介します。
統計学 Pythonで「二項分布を生成する2つの方法」を詳しく解説！
Pythonを用いて「二項分布を生成する2つの方法」を紹介します。具体的な実行プログラムも示しながら①numpy.random.binomial関数でデータ生成する方法、②scipy.stats.binomモジュールでデータ生成する方法を紹介します。scipyとnumpyの使い分けを具体的に紹介します。
統計学 Pythonで「箱ひげ図を描画する4つの方法」を詳しく解説！
Pythonを用いて「箱ひげ図を描画する4つの方法」を紹介します。具体的な実行プログラムも示しながら①matplotlibモジュールを使用する方法、②seabornモジュールを使用する方法、③pandasモジュールをそのまま使用する方法、④plotlyモジュールを使用する方法を紹介します。