あまりたくさんの実験ができないとき、あまり多くの分析ができないとき、あまり繰り返しシミュレーションできないときのお話です。
データ数が少ないため、偶然の要素を排除できません。今回は一変数のときに、”偶然の要素を排除できない” とはどういうことか？、そのようなときの対処方法は？ について、シミュレーションにより実際に確認しながら説明することにしました。
今回は jupyter notebook の実行結果としてお楽しみください！
ちなみに多変量の場合はこちらです。
サンプルが少ないときはどうするか？・・・うーん、仕方がないのでデータ分布を仮定してたくさんサンプリングしましょう！ (多変量の場合)
あまりたくさんの実験ができないとき、あまり多くの分析ができないとき、あまり繰り返しシミュレーションできないときのお話です。 今回は変数が複数 (多変量) のときです。ちなみに変数がひとつ (単変量) のときはこちらです。 多変量でも、データ...
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2018.12.01
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