統計分析手法一覧

2024年6月8日

統計分析手法は多岐にわたり、さまざまなデータや問題に対応するために様々な手法が存在します。以下に一般的な統計分析手法の一覧を示します。

1. 記述統計学:

   • 平均、中央値、標準偏差、分散などの基本的な統計量を計算し、データを要約する手法。

2. 推測統計学:

   • 標本から全体の特性を推測するための手法。信頼区間の推定、仮説検定などが含まれます。

3. 回帰分析:

   • 2つ以上の変数間の関係を調査するための手法。単回帰分析、重回帰分析などがあります。

4. 相関分析:

   • 2つの変数間の関係を調査し、それらの変数がどの程度強く関連しているかを評価する手法。

5. 因子分析:

   • 観測された変数が共通の要因によって説明される程度を評価し、データの構造を理解する手法。

6. クラスター分析:

   • 似た特性を持つ観測値をグループ化する手法。類似性に基づいてデータをセグメント化します。

7. 時系列分析:

   • 時系列データを解析し、時間の経過とともに変化するパターンやトレンドを特定する手法。

8. 生存時間解析:

   • イベントが発生するまでの時間を解析する手法。Kaplan-Meier法やCox比例ハザードモデルなどが含まれます。

9. 実験計画法:

   • 実験を計画し、実験の条件が結果に与える影響を調査する手法。要因の選択や実験の設計が含まれます。

10. ベイズ統計:

    • 統計的推論やモデリングにおいて確率の主観的な解釈を用いる手法。ベイズ推論やベイズモデルなどがあります。

11. 機械学習:

    • アルゴリズムを使用してデータからパターンを学習し、予測や分類を行う手法。教師あり学習、教師なし学習、強化学習などがあります。

12. 異常検知:

    • データの中で異常なパターンや振る舞いを検出する手法。外れ値検出や不正検知が含まれます。

13. テキストマイニング:

    • テキストデータから意味を抽出し、パターンやトレンドを分析する手法。自然言語処理やトピックモデリングなどが含まれます。

これらは一部の統計分析手法の例であり、特定のデータや問題に適した手法を選択するためには、データの性質や分析の目的を考慮する必要があります。