Question 多重共線性（マルチコ）の問題とは何ですか？ ———- Answer 多重共線性とは、複数の説明変数が強く相関している場合に発生する問題のことである。つまり、複数の説明変数が同じ情報を示している場合に、その情報を正確に測定することができず、回帰分析の結果が不安定になったり、誤った結果を導く可能性がある。具体的には、説明変数同士が強い相関を持つと、回帰係数の推定値が偏ってしまい、信頼性の低い結果が得られる可能性がある。多重共線性を回避するためには、不要な説明変数を削除する、変数のスケーリングを行うなどの方法がある。
Question データの異常値を特定するための一般的な方法は何ですか？ ———- Answer データの異常値を特定するための一般的な方法は、次のとおりです。 1. 外れ値の視覚的調査：データをグラフやチャートなどのビジュアル形式で表示し、ひと目で異常値を特定することができます。 2. 統計的手法：統計的手法を使用して、異常値を特定することができます。例えば、平均と標準偏差を使用して、平均から標準偏差の何倍以上の値を異常値として特定することができます。 3. 機械学習アルゴリズム：機械学習アルゴリズムを使用して、異常値を特定することができます。異常値検出アルゴリズムには、K近傍法、局所外れ値因子法、OneClassSVMなどがあります。 4. ドメインエキスパートによる手動検査：専門家がデータを手動でチェックして、異常値を特定することができます。この方法は時間がかかる場合がありますが、経験豊富な専門家がいる場合には非常に効果的です。
Question データマイニングと統計学の違いは何ですか？ ———- Answer データマイニングは、大量のデータから貴重な情報を抽出するためにコンピュータープログラムを使用するプロセスであり、主にパターン認識、クラスタリング、予測分析、異常検出、関連性分析などの手法を使用します。 一方、統計学は、データの収集、整理、分析、解釈、説明に関する科学であり、主に仮説検定、回帰分析、変動分析、確率論などの手法を使用します。 データマイニングは、大量のデータから意味のある情報を抽出するのに対し、統計学は、データを分析し、データの特徴を説明するための科学です。両方の手法は、情報を理解することを目的としていますが、アプローチや目的に違いがあります。