プログラミング

Python初心者の方に向けて、対数関数について詳しくご説明します。math、cmath、Numpy、SymPyそれぞれのlog()関数を使用した、任意の底を指定して対数を計算する方法を学べます。

Python初心者の方に向けて、指数関数について詳しくご説明します。mathモジュール、Numpy、SymPyそれぞれのexp()関数を使用した指数関数の演算方法や指数関数をグラフ化する方法を学べます。

Python初心者の方に向けて、平方根の演算について詳しくご説明します。算術演算子をはじめ、組み込み関数pow()、mathモジュール、NumPy、SymPyを使用した平方根の演算方法を学べます。

Python初心者の方に向けて、ポアソン分布について説明します。numpy.random.poisson()による乱数生成・グラフ化方法をはじめ、SciPyを使用した累積分布関数の作成方法等を学べます。

Python初心者の方に向けて、二項分布について説明します。numpy.random.randint()を使用した二項分布の作成・検証をはじめ、SciPyを使用した確率質量関数や期待値の計算方法を学べます。

Python初心者の方に向けて、標準偏差について説明します。実装例をはじめ、statistics.stdev()関数やnumpy.std()関数を使用した母標準偏差や標本標準偏差の計算方法を学べます。

Python初心者の方に向けて、データ分散について説明します。実装例をはじめ、statistics.variance()関数やnumpy.var()関数を使用した標本分散・不偏分散の計算方法を学べます。

Python初心者の方に向けて、データ最頻値について詳しくご説明します。statisticsモジュールとSciPyそれぞれのmode()関数を使用した、データ最頻値や頻度の出力方法を学べます。

Python初心者の方に向けて、データ中央値について詳しくご説明します。statisticsモジュールやNumPyを使用したデータ集合の中央値の出力方法やデータ中央値とデータ平均値との違いを学べます。

Python初心者の方に向けて、データ平均について説明します。statisticsモジュールをはじめ、NumPyやSciPyを使用した、算術（相加）平均・加重平均・調和平均・幾何（相乗）平均を学べます。