[キーワード: 統計的仮説検定、特徴量選択] 統計モデリング入門: エンジニアならおさえておきたい 5 つの仮説検定テクニック

概要

本セミナーでは確率変数・確率分布からスタートして仮説検定とは何かを理解し、現場でよくある状況を取り上げ、仮説検定を適用していきます。また、仮説検定の応用の1つとして機械学習における特徴選択についても解説します。さらに、構築した解析手法の周囲へのスマートな共有、展開の方法についてもご披露します。

以下の内容に触れる予定です:

• 記述統計と可視化

• 確率分布

• 仮説検定

• 分散分析

• 仮説検定を利用した特徴選択

• スマートな解析手法の共有、展開の方法

講演者について

吉野　紘和（よしの　ひろかず）MathWorks Japan アプリケーションエンジニア

パターン認識、統計的信号処理で学位取得 (PhD)。ガラスメーカーにて熱流体シミュレーション (FEM) を用いたガラス溶解技術開発、超精密測定装置メーカーにて装置の精度や統計的不確かさ、トレーサビリティの確立などに従事。2019年MathWorks Japan 入社。データサイエンス、機械学習、金融工学分野を担当。関連動画：：統計モデリング入門: 実は分かっていないけど仕事で一番使う"線形回帰"を懇切丁寧に