大学の統計学をマスターしよう！(前編:確率分布) データサイエンティストや機械学習エンジニアのための統計学

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Description: 確率記述統計微積分確率変数離散型確率分布連続型確率分布累積分布関数正規分布チェビシェフの不等式と大数の法則2変数の離散型確率分布X,Yの1次式の期待値・分散2変数の連続型確率分布確率変数の独立高校数学の基礎を理解していることを前提として、上記に挙げた13項目を順を追って説明していきます。講座の難易度しては、統計検定2級程度に余裕を持って合格できるくらいを目指しています。データサイエンティストや機械学習エンジニアを目指す人にも効果的な講座になっていると思います。
Category: Teaching & Academics > Math > Statistics
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