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遠廻りして愉しむ統計検定®（2019年 1級 統計応用 社会科学 問3 & 理工 問4[2]）
2019年に実施された統計検定1級 統計応用 社会科学 問3（理工 問4）の[2]を実用性を一切無視して回りくどく解いたものです。
問題の背景の解説に重点を置いているため、試験時間で現実的に可能な解答ではないことをご了承ください。
問題の概要自己回帰(AR(1))モデルとその自己共分散行列が与えられていた時に、それを誤差項分散で割ったものの逆行列とさらにその行列式を求めさせる問題。
詳細は公式
遠廻りして愉しむ統計検定®（2021年 1級 統計応用 社会科学 問3[1]）
この記事では、2021年に実施された統計検定1級 統計応用 社会科学の問3[1] を、ヒントを無視して解く。
なお、作問者の意図した解答方法ではない可能性があるため、正答扱いされる保証はない。
問題の概要与えられた行列が正定値となるための条件を求めさせる問題。
ヒントとして、固有値への着目が言及されている。
詳細は公式の過去問題集を参照。
ヒントを無視した解答$${ \boldsymbol
![遠廻りして愉しむ統計検定®（2022年 1級 統計数理 問1[4]）](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/134937285/rectangle_large_type_2_26deb89325d7f3a6f7281aa8b3ebd594.png?width=800)
遠廻りして愉しむ統計検定®（2022年 1級 統計数理 問1[4]）
この記事では、2022年に実施された統計検定1級® 統計数理の問1[4] の解き方・考え方を、実用性を無視して回りくどく紹介する。
問題の概要違いに独立とは限らない事象の共通部分集合の確率がとりうる値の範囲を答えさせる問題。
詳細は公式の過去問題集を参照。
図式的な考え方以下では、厳密さを無視して図を書きながら視覚的に問題設定を理解することを試みた。
A, B の関係を図式的に理解する
ま
BigQuery ML の自然言語処理機能でどんなことができるか・どう実行するか？
マネーフォワードケッサイの tamiya です。
この記事では、前回に引き続きスリランカカレーの魅力について BigQuery ML で提供されている自然言語処理機能について紹介します。
BigQuery ML（以下、BQML）は、BigQuery （以下、BQ）上で通常の SQL を拡張したクエリを用いて機械学習タスクを行うことができる機能です。
以前の記事で概要と基本的な使い方を紹介しま
BigQuery ML の時系列モデル ARIMA_PLUS が季節成分・トレンド成分分解に利用するアルゴリズムの検証
これは、BigQuery Advent Calendar 2023 の 3 日目の記事です。
※先に公開していた下記の記事（メモ）をまとめ直した完全版となります。
この記事は？BigQuery ML (以下 BQML) の時系列モデル ARIMA_PLUS が内部で動かしているアルゴリズムのうち、季節成分・トレンド成分分解の詳細を明らかにすべく、R で実装したモデルとの比較実験を行った。
サ
BigQuery ML の多変量時系列モデル(ARIMA_PLUS_XREG)で簡易に施策効果推定を行ってみる
マネーフォワード CTO室 AI推進部の tamiya です。
好きな Slack 絵文字は :curry_forward: です。
前回の記事では、スリランカカレーの布教 BigQuery ML（以下 BQML）の概要とどんなときに使えるかについて例を交えて紹介しました。
この記事では、その実例編といった形で、ビジネスでもしばしば出くわす施策効果推定を BQML を用いて簡易的に行う方法につ
BigQuery ML でお手軽機械学習
マネーフォワード CTO 室 AI 推進部の tamiya と申します。
好きなものはスリランカカレーで、最近オフィスの近くに R スリランカ三田という福岡（※注1）にある有名店の新店舗ができてテンション上がってます。
さて、みなさん、 BigQuery ML ってご存知でしょうか？
データ系に携わる方なら、一度くらいは聞いたことがあるかもしれません。
BigQuery ML (以下 BQML
傾向スコアによる逆確率重み付け(IPW)で平均処置効果を推定できる理由 〜数式を交えた解説〜
マネーフォワードCTO室AI推進部の tamiya と申します。
本稿では、施策の効果検証方法として用いられることのある傾向スコアによる逆確率重み付け(IPW)という手法について解説いたします。
はじめに「この施策を行なったことが原因で得られた効果って、どれくらいですか？」
これを知るために、Webマーケティングにとどまらず様々な現場で日夜 A/Bテスト（ランダムコントロール実験）が行われる。