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統計ガール

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本
最近統計の勉強をしているので試行錯誤なんかをまとめていきたいです。
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#予測

アラサーエンジニア シティボーイ化計画 - 都会のお得物件を統計的に探してみる -

はじまりこの note を運営しているピースオブケイク社でエンジニアをしている hanaori です。少し前から統計学を勉強中でして、現実世界に当てはめて試せそうな題材を探している毎日を過ごしています。 そんな折、「弊社CTOが引っ越しを検討している」という話を聞き、 CTOの引越し先としてコスパの良い物件を、統計を使って探し出しだす のはどうかとひらめいてしまいました 😆 そこで、重回帰分析を用いてコスパに優れる物件を洗い出していきたいと思います。 今回探す物件の条

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ARIMAモデルでnoteの週間アクティブユーザー数を予測する

今年早々、note の月間アクティブユーザー数が1,000万人を突破したという記事が出たと思います。 実際 note はかなりの勢いで成長していますが、はたして過去のデータを用いて今後の成長の予測ができるのかどうか気になりました。 今回はGAの週間アクティブユーザー数データを用いて、どのようにnote が成長しているのか、次週のアクティブユーザー数が予測できるのかを見ていきたいと思います 😊 ■ 原系列・差分系列・対数差分系列の確認 ① 原系列 ・ 各時点で期待値・

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