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統計検定データサイエンス発展

「統計検定データサイエンス発展」の記事一覧

複数の因子が結果に与える影響を効率的に調べるために、直交表を用いる手法はどれか。

タグチメソッドは直交表を活用して最小限の実験回数でロバストな設計を行います。

2026年5月15日

NoSQLデータベースのうち、RedisやMemcachedに代表されるデータモデルはどれか。

キーと値のペアでデータを管理するシンプルな構造をキーバリュー型と呼びます。

2026年5月15日

単語をベクトル化する際、出現頻度だけでなくその単語の希少性も考慮する指標はどれか。

TF-IDFは単語の出現頻度（TF）と逆文書頻度（IDF）を掛け合わせて重要度を算出します。

2026年5月15日

深層学習の最適化アルゴリズムにおいて、勾配の指数移動平均を用いて学習率を調整する手法はどれか。

AdamはMomentumとRMSpropの利点を組み合わせた適応的学習率アルゴリズムです。

2026年5月15日

サポートベクターマシンにおいて、線形分離不可能なデータを高次元空間へ写像する手法を何というか。

カーネル関数を用いることで、高次元に写像することなく内積計算のみで非線形境界を学習できます。

2026年5月15日

2つの母分散が等しいかどうかを検定するために用いられる統計量はどれか。

F検定は2つの正規母集団の分散比の検定に用いられます。

2026年5月15日

高次元データを2次元に圧縮して可視化する際、局所的な構造を維持するのに優れた手法はどれか。

t-SNEは近傍点間の距離を保持することに特化した非線形次元圧縮手法です。

2026年5月15日

期待値がλであるポアソン分布において、その分散の値はいくらか。

ポアソン分布の大きな特徴は、期待値と分散が等しくλになる点です。

2026年5月15日

不偏分散を求める際、偏差の二乗和を割る値（n-1）を何というか。

母分散を偏りなく推定するためには、自由度であるサンプルサイズマイナス1で割る必要があります。

2026年5月15日

アンサンブル学習のうち、複数の弱学習器を並列に学習させ、多数決や平均で統合する手法はどれか。

バギング（Bootstrap Aggregating）は並列学習によるバリアンスの低減を目的とします。

2026年5月15日