Question モンテカルロ法とは何ですか？ ———- Answer モンテカルロ法とは、乱数を用いた統計的手法の一種で、確率的なシミュレーションや数値計算に用いられます。具体的には、ランダムなサンプルを使用して数値的に解析が困難な問題を解決することができます。例えば、複雑な物理現象や金融市場の動き、ゲーム理論などの分野で広く使われています。モンテカルロ法には、数値的誤差や結果の収束性について注意が必要です。
Question 標本抽出法として、復元抽出と非復元抽出の違いは何ですか？ ———- Answer 復元抽出は、抽出した個体や要素を抽出母集団に戻すことができる抽出方法であり、同じ個体や要素が何度でも抽出される可能性があります。一方、非復元抽出は、抽出した個体や要素を再度抽出することはできない抽出方法であり、一度抽出された個体や要素は抽出対象から外れます。復元抽出は、母集団の性質をより正確に推定できる可能性がありますが、非復元抽出は母集団の全体像をより正確に反映できる可能性があります。どちらが適切かは、目的や研究の性質によって異なります。
Question ロジスティック回帰とは何ですか？ ———- Answer ロジスティック回帰は、2つの値（正または負）のいずれかを持つターゲット変数を予測するために使用される統計的手法です。この手法では、説明変数（予測に使用される変数）とターゲット変数の関係を表すS字形の曲線を作成し、その曲線に基づいて新しいデータを分類します。ロジスティック回帰は、医療、金融、マーケティングなど、多様な分野で使用されています。
Question マハラノビス距離とは何ですか？ ———- Answer マハラノビス距離は、多次元空間の2つの点間の距離を測定するために使用される指標の一つで、それぞれの点の共分散行列を考慮した距離を計算します。一般的には、マハラノビス距離は、多変量解析や統計学、パターン認識などの分野で使用されます。
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。
Question 偽相関とは何ですか？ ———- Answer 偽相関とは、2つの変数が因果関係がないにもかかわらず、相関関係があるように見える現象のことです。偽相関は、通常、サンプルの偏り、共通の要因、時間の経過などによって引き起こされます。偽相関を避けるためには、正確なデータ収集、偏りのないサンプリング、共通の要因を適切に制御するなどの対策が必要です。
Question 欠損データを扱うための一般的な方法は何ですか？ ———- Answer 欠損データを扱うための一般的な方法は以下のとおりです。 1. 欠損データの削除：欠損している行または列を削除することにより欠損データを処理する方法です。ただし、データの大部分が欠損している場合には、有効な分析を行うことができません。 2. 平均値や中央値、最頻値による補完：欠損しているデータについて、同一の変数についての平均値、中央値、最頻値を求め、欠損している部分をこれらの値で補完する方法です。 3. 代替モデルによる補完：欠損している変数に対して、代替変数を使用して新たな変数を作成し、これを用いて欠損部分を補完する方法です。 4. 機械学習アルゴリズムを用いた補完：欠損しているデータについて、機械学習アルゴリズムを使用してデータのパターンを学習し、欠損部分を補完する方法です。ただし、アルゴリズムを適用する前に、データの前処理を適用する必要があります。
Question クラスターサンプリングとは何ですか？ ———- Answer クラスターサンプリングとは、調査対象を複数のグループ（クラスター）に分割し、各グループから無作為に選んだ一部分を調査する方法です。この方法は、全体を調査するのが困難な場合や、集団の分布が偏っている場合に有効なサンプリング方法です。ただし、各グループ内のばらつきが大きい場合や、グループ間の違いが小さい場合には、誤差が大きくなる可能性があります。