統計・機械学習 【フィッティング #3】情報量基準によるフィット関数の次数選択
はじめに
前回まで10点データに対して、次数を落とさず9次式を使ってカーブフィッティング(曲線近似)を行いました。今回は意地を張らずに次数を落としてフィッティング行います。問題は次数を幾つに落とすか？であり、情報量基準(AIC,Ak...
フィッティング
統計・機械学習 
統計・機械学習 【フィッティング #2】どうしても9次式でフィッティングしたい！
はじめに
前回記事にて、データ点が10点の時に9次式でカーブフィッティング(曲線近似)を行いました。当然ながら、過学習となりNGでした。それでもやはり9次式で上手くフィットしてみせたい！！と思ったので、フィット方法を修正して再度9次...
統計・機械学習 「95%信頼区間」の95%は確率を表していないという嘘みたいな話【統計のモヤモヤ #5】
はじめに
何かの測定結果に対して、95%信頼区間が併記されることがあります。
例えば、1.00±0.05という結果が得られたとき、「真の値が0.95〜1.05の間にある確率が95%」と理解するのではないでしょうか。
実は...
統計・機械学習 決定係数R²が低いとフィッティングしてはいけない？実例で理解するR²の本当の意味【統計のモヤモヤ #2】
はじめに
実験データを元にカーブフィッティング(曲線近似)を行い、グラフを描いたときに決定係数 $R^2$（R2、coefficient of determination）がよく併記されています。もし $R^2 = 0.99$ の...