JASP 【たった30秒】初心者でもできる！JASPでウィルコクソンの順位和検定＋効果量＋基礎統計量＋グラフ作成！（独立2群）
この記事の内容
この記事では、無料の統計ソフト「JASP」を使って、
ウィルコクソンの順位和検定をたった30秒で実行し、
さらに効果量＋基礎統計量＋グラフ作成まで一気に行う方法をご紹介します！
ウィルコクソンの順位...
こんどう
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JASP 【たった50秒】初心者でもできる！JASPで一元配置分散分析+等分散性の検定+効果量+多重比較+グラフ作成！
今回の内容
今回は、無料の統計ソフト「JASP」を使って一元配置の分散分析をたった50秒で実行します。さらに等分散性の検定・効果量・多重比較・グラフ作成まで一気に行う方法を紹介します！
また、検定結果やグラフを外部出力...
データサイエンス クリック操作だけでAI予測！かんたんアプリをPythonで作ってみた話
背景：せっかく作ったモデル、誰が使うの？
データサイエンスや機械学習のモデルを作ったはいいけど、こんな状況になったりします。
「このモデル、Pythonが使える人しか動かせなくない？」
頑張って集めたデータを前処理し...
データサイエンス 【失敗談】標準化を忘れてディープラーニングの学習が鈍かった話｜なぜ標準化が必要なのか？
はじめに
先日、リハビリ予後予測をテーマにしたディープラーニングモデルを作成している際、「データの標準化（Standardization）」を忘れて実行してしまいました。
その結果、モデルの精度がなかなか上がらず、エポック数を...
データサイエンス バイアスとバリアンスの意味が分野で違い戸惑った話【医療・統計・データサイエンス】
最近、機械学習の勉強をしている中で、「バイアス」「バリアンス」という用語に出会いました。聞いたことのある言葉だな、と思ったものの、どうも文脈が違います。
医療、統計、機械学習。勉強する分野が広がるにつれて、同じ言葉でも意味が変わるこ...
データサイエンス LightGBMと重回帰、回帰精度が高いのはどっち？サンプル数ごとの精度を可視化して比較検証
前回の記事では、ランダムフォレストと重回帰分析の予測精度をサンプル数ごとに比較しました。今回は、LightGBMと重回帰分析の比較結果をご紹介します。特に医療データ分析に携わる方にとって、**「どのモデルを選ぶべきか」**の参考になれば幸...
データサイエンス データが少ない医療現場でも大丈夫？ランダムフォレストと回帰分析の違いをMSEとSHAP値で実験比較
前回の記事では、ディープラーニングと重回帰分析の予測精度をサンプル数ごとに比較しました。今回は、ランダムフォレストと回帰分析との比較結果をご紹介します。特に医療データ分析に携わる方々にとって、「どのモデルを選ぶべきか」の参...
データサイエンス ディープラーニングに必要なデータ数の目安は？重回帰との精度を実験比較
〜ディープラーニングと重回帰分析の比較〜
データを活用して臨床予測や研究を行う際、手元にある「サンプル数」が分析結果にどれほど影響するのかは、誰しもが気になるテーマです。
特に最近注目されているディープラーニングは、
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統計 線形と非線形の違いとは？統計やデータサイエンスでの意味と違いをグラフでやさしく解説（医療職向け）
はじめに
統計やデータサイエンスに関する記事を読んでいると、「線形」「非線形」といった言葉をよく目にします。初学者のころ、これらの言葉が何を意味しているのか分かりにくく、戸惑った記憶があります。
先日、ディープラーニングと回帰...
データサイエンス 【初心者向け】ディープラーニングと回帰分析、何が違う？グラフでわかりやすく解説
はじめに
最近よく耳にするディープラーニング（深層学習）ですが、機械学習の基本的な手法である（重）回帰分析（線形回帰）も、今でも多くの場面で使われています。それぞれの手法は、予測をする時に強力なツールとなりますが、どちらがより適切か...