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シリーズPython⑨ はじめての統計的因果推論を少々Pythonで
「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第２章「異常検知のデータサイエンス」
第14章「歯医者さんに通うのはお好きですか？」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で
「スモールデータ解析と機械学習」を寄り道写経 ～ 第６章「異常検知問題」
「スモールデータ解析と機械学習」を寄り道写経 ～ 第３章「回帰分析と最小二乗法」
StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第４章「4.4 単回帰」
StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第11章「11.3 ゼロ過剰ポアソン分布」
実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で①線形回帰モデル
時系列分析入門【第２章 後編】自己相関・変動分解・ARIMAXをPythonで実践する
時系列分析入門【第１章】Rデータセットの時系列データをPythonでプロットする
8-8 母比率の差の検定 ～ 不良品率を母比率に見立てて２標本の母比率の差のz検定を実施
時系列分析入門【第３章 前編】単位根・系列相関・一般化最小二乗法GLSをPythonで実践する
10-1-2 重回帰結果の解釈・単回帰予測 ～ 世帯収入と消費支出の回帰モデル
時系列分析入門【第５章 その３】時系列クラスタリング・再帰定量化分析・VARモデル・グレンジャー因果性検定・インパルス応答関数をPythonで実践する
時系列分析入門【第３章 後編】線形モデル（OLS、GLS）、一般化線形モデル、線形混合モデルをPythonで実践する
10-1-1 最小二乗法・傾きの検定 ～ コーヒーの生産量と小売価格の関係を線形単回帰モデルで分析
10-2-4 重回帰モデルに対する分散分析 ～ CBT対応版の最後の問題です（最終話）
8-6 母平均の差の検定 ～ 対応のない２標本の母平均の差のｔ検定（等分散）
