統計学 |
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標本調査 | |
要約統計量 |
連続データ |
位置 | | 分散 |
範囲
偏差
偏差値
標準偏差
標準誤差
変動係数
百分率 | モーメント |
分散
歪度
尖度 |
| カテゴリデータ |
頻度
分割表 |
|
統計的推測 |
仮説検定 |
- 帰無仮説
- 対立仮説
- 有意
- 棄却
- ノンパラメトリック手法
- スチューデントのt検定
- ウェルチのt検定
- カイ二乗検定
- イェイツのカイ二乗検定
- 累積カイ二乗検定
- F検定
- G検定
- マン・ホイットニーのU検定
- Z検定
- フィッシャーの正確確率検定
- 二項検定
- 尤度比検定
- マンテル検定
- コクラン・マンテル・ヘンツェルの統計量
- ウィルコクソンの符号順位検定
- アンダーソン–ダーリング検定
- カイパー検定
- ジャック–ベラ検定
- シャピロ–ウィルク検定
- コルモゴロフ–スミルノフ検定
- 分散分析
- 共分散分析
| 区間推定 |
信頼区間
予測区間 | モデル選択基準 |
AIC
BIC
WAIC
MDL | その他 |
推定量
点推定
最尤推定
尤度関数
尤度方程式
最小距離推定
メタアナリシス
ブートストラップ法 |
|
ベイズ統計学 |
確率 |
- 主観確率
- ベイズ確率
- 事前確率
- 事後確率
- 最大事後確率
| その他 |
ベイズ推定
ベイズ因子 |
|
相関 |
交絡変数
ピアソンの積率相関係数
順位相関 (スピアマンの順位相関係数・ケンドールの順位相関係数) |
モデル |
一般線形モデル
一般化線形モデル
混合モデル
一般化線形混合モデル |
回帰 |
線形 |
- 線形回帰
- リッジ回帰
- Lasso
- エラスティックネット
| 非線形 |
k近傍法
回帰木
ランダムフォレスト
ニューラルネットワーク
サポートベクター回帰
射影追跡回帰 | 時系列 |
自己回帰モデル
自己回帰移動平均モデル
ARCHモデル
対移動平均比率法
トレンド定常
傾向推定
共和分
構造変化 |
|
分類 |
線形 |
- 線形判別分析
- ロジスティック回帰
- 単純ベイズ分類器
- 単純パーセプトロン
- 線形サポートベクターマシン
| 二次 |
二次判別分析 | 非線形 |
k近傍法
決定木
ランダムフォレスト
ニューラルネットワーク
サポートベクターマシン
ベイジアンネットワーク
隠れマルコフモデル | その他 |
二項分類
多クラス分類
第一種過誤と第二種過誤 |
|
教師なし学習 |
クラスタリング | | 密度推定 ( 英語版 ) |
カーネル密度推定(カーネル) | その他 |
主成分分析
独立成分分析
自己組織化写像 |
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統計図表 |
棒グラフ
バイプロット ( 英語版 )
箱ひげ図
管理図
森林プロット ( 英語版 )
ヒストグラム
円グラフ
Q-Qプロット
ランチャート
散布図
幹葉図
バイオリン図
ドットプロット
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階級区分図 |
生存時間分析 |
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カプラン=マイヤー推定量 ( 英語版 )
ログランク検定 ( 英語版 )
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