python 多変量正規分布の確率等高線の書き方(3/4)
本記事では，2変量正規分布の$\alpha$%信頼領域の等高線を記載するpythonスクリプトについてご紹介しています．
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python 多変量正規分布の確率等高線の書き方(4/4)
本記事では，多変量正規分布の確率等高線をプログラムにより描画する際に前提とされる高校・大学数学の知識をご紹介しています．
python 多変量正規分布の確率等高線の書き方(1/4)
本記事を含む一連の記事にて，主に2変量正規分布の確率等高線の書き方について説明していきます．本記事では特に，多変量正規分布の基礎的な事項と，共分散行列を変えた際の散布図，今後の記事で説明していく確率等高線のイメージについて記載しています．
python pythonを用いたポアソン回帰（対数線形モデル）の実行例
ポアソン回帰(もしくは対数線形モデル)は，いくつかの説明変数の1次結合の指数変換により，計数データである目的変数を説明する手法です．実社会において，目的変数が計数データとなるケースは頻繁に生じることから，有効なモデリング手法と考えられます．本記事では，statsmodelsのAPIを用いてpython上でポアソン回帰を実行する方法を解説します．
python アソシエーション分析 -mlxtendを使ったリフト値の算出方法-
pythonのmlxtendライブラリを用いて，アソシエーション分析の実行方法を解説しています．アソシエーションルールの中でも，ある事象の生起により目的とする事象が起こりやすくなる，といった意味合いを持つリフト値の算出方法についても紹介しています．