統計学 Pythonで「階乗(n!)を求める15の方法」を詳しく解説！
階乗（factorial）は、数学や統計学で頻繁に登場する計算で、記号は n! と表されます。本記事では、Pythonを使って階乗を計算する15個の方法を詳しく解説します。
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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「四分位数を求める5つの方法」を詳しく解説！
Pythonを用いて統計学における「四分位数の5つの求め方」を紹介します。具体的な実行プログラムも示しながら①statistics.quantiles関数、②numpy.percentile関数、③scipy.stats.mstats.mquantiles関数、④pandas.DataFrame.quantile関数(またはpandas.Series.quantile関数)、⑤組み込み関数等を用いて定義の通り求める方法を紹介します。
統計学 Pythonで「標準偏差を求める5つの方法」を詳しく解説！
Pythonを用いて統計の基本となる「標準偏差の5つの求め方」を紹介します。具体的な実行プログラムも示しながら定義通り計算する方法、statistics.pstdev関数、numpy.std関数、scipy.stats.tstd関数、pandas.DataFrame.std関数を用いた方法を解説します。