基本情報
| サイトトップ | https://data-arts.jp |
|---|
HTMLサイズ
| 1ページ平均HTML（バイト） | 129854.95 |
|---|
内部リンク集計
| リンク総数 | 183 |
|---|
外部リンク集計
| リンク総数 | 1 |
|---|
メタ情報
| meta description平均長 | 34 |
|---|---|
| OGPありページ数 | 20 |
| Twitterカードありページ数 | 0 |
HTML言語 分布
| キー | 割合 |
|---|---|
| ja | 100.00% |
文字コード 分布
| キー | 割合 |
|---|---|
| utf-8 | 100.00% |
内部リンク分析（Internal）
| ユニーク内部リンク数 | 183 |
|---|---|
| ページあたり内部リンク平均 | 84.35 |
内部リンク 深さヒストグラム
| キー | 値 |
|---|---|
| 1 | 76 |
| 2 | 146 |
| 3 | 1086 |
| 4 | 317 |
| 5 | 5 |
| 6 | 57 |
内部リンク 上位URL
キーワード分析（KeywordMap）
ワードクラウド上位
| 語 | 重み |
|---|---|
| theta | 1 |
| alpha | 0.86062 |
| beta | 0.746462 |
| 統計検定 | 0.573747 |
| sigma | 0.573747 |
| mid | 0.472715 |
| ldots | 0.401032 |
| 準1級および1級 | 0.382498 |
| cdots | 0.373231 |
| ベイズ統計学 | 0.287858 |
| 未知母数 | 0.286873 |
| hat | 0.286873 |
| 観測値 | 0.248821 |
| 証明 | 0.248821 |
| このとき | 0.236357 |
| 確率変数 | 0.236357 |
| 第3講 | 0.236357 |
| 統計的推定 | 0.236357 |
| このサイトでは | 0.191249 |
| 次のような記事を掲載しています | 0.191249 |
| 理工学分野 | 0.191249 |
| の過去問の解答 | 0.191249 |
| 解答例 | 0.191249 |
| と解説 | 0.191249 |
| 対策講座 | 0.191249 |
| 要点整理 | 0.191249 |
| 統計学に必要な大学数学の基本事項 | 0.191249 |
| この講座では | 0.191249 |
| 準1級 | 0.191249 |
| 1級を受験するうえに必要な項目を説明していきます | 0.191249 |
| 限られた時間で効率よく準1級 | 0.191249 |
| 1級の知識の確認すること目的としております | 0.191249 |
| このサイトの画面左下および右下には | 0.191249 |
| 半透明のボタンが表示されています | 0.191249 |
| それぞれのボタンは次のような動作を行います | 0.191249 |
| 上ボタン | 0.191249 |
| 画面上部へ移動 | 0.191249 |
| 下ボタン | 0.191249 |
| 画面下部へ移動 | 0.191249 |
| 右ボタン | 0.191249 |
| 次のページに移動 | 0.191249 |
| 左ボタン | 0.191249 |
| 前のページに移動 | 0.191249 |
| ここで | 0.191249 |
| 第2講 | 0.191249 |
| 確率分布 | 0.191249 |
| を推測するために | 0.12441 |
| を得たとする | 0.12441 |
| 事後分布は | 0.12441 |
| のモデル分布 | 0.12441 |
共起語上位
| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|---|---|---|
| beta | cdots | 2.299492 | 12 |
| このサイトでは | 次のような記事を掲載しています | 2.052355 | 8 |
| 右ボタン | 画面下部へ移動 | 2.052355 | 8 |
| alpha | cdots | 1.945968 | 14 |
| alpha | beta | 1.945968 | 14 |
| 準1級および1級 | 統計検定 | 1.936529 | 16 |
| の過去問の解答 | 理工学分野 | 1.907485 | 8 |
| の過去問の解答 | 解答例 | 1.907485 | 8 |
| と解説 | 解答例 | 1.907485 | 8 |
| 対策講座 | 要点整理 | 1.907485 | 8 |
| 統計学に必要な大学数学の基本事項 | 要点整理 | 1.907485 | 8 |
| この講座では | 統計学に必要な大学数学の基本事項 | 1.907485 | 8 |
| 1級を受験するうえに必要な項目を説明していきます | 準1級 | 1.907485 | 8 |
| 1級を受験するうえに必要な項目を説明していきます | 限られた時間で効率よく準1級 | 1.907485 | 8 |
| 1級の知識の確認すること目的としております | 限られた時間で効率よく準1級 | 1.907485 | 8 |
| 1級の知識の確認すること目的としております | このサイトの画面左下および右下には | 1.907485 | 8 |
| このサイトの画面左下および右下には | 半透明のボタンが表示されています | 1.907485 | 8 |
| それぞれのボタンは次のような動作を行います | 半透明のボタンが表示されています | 1.907485 | 8 |
| それぞれのボタンは次のような動作を行います | 上ボタン | 1.907485 | 8 |
| 上ボタン | 画面上部へ移動 | 1.907485 | 8 |
| 下ボタン | 画面上部へ移動 | 1.907485 | 8 |
| 下ボタン | 画面下部へ移動 | 1.907485 | 8 |
| 右ボタン | 次のページに移動 | 1.793461 | 6 |
| 次のページに移動 | 画面下部へ移動 | 1.675213 | 6 |
| 対数尤度関数を二次微分してみる | 証明 | 1.573273 | 5 |
| 下ボタン | 右ボタン | 1.522764 | 6 |
| ベイズ推測では | 関心のある未知母数 | 1.521361 | 4 |
| しかし | それらはその尤度に対して自然共役であるという | 1.521361 | 4 |
| しかし | 少なくとも指数分布族に属するならば存在することがわかっている | 1.521361 | 4 |
| そこで | モデル分布がベルヌーイ分布であるとする | 1.521361 | 4 |
| の下で | 次の試行によって得られるであろう観測値 | 1.521361 | 4 |
| 一般に | 次のような平均が既知である確率変数を考える | 1.521361 | 4 |
| 局所一様事前分布を用いるときは | 次のような分散が既知である確率変数を考える | 1.521361 | 4 |
| と考えれば良いので | 次に | 1.521361 | 4 |
| 準1級および1級 | 理工学分野 | 1.457477 | 8 |
| の過去問の解答 | 準1級および1級 | 1.457477 | 8 |
| 準1級および1級 | 解答例 | 1.457477 | 8 |
| と解説 | 準1級および1級 | 1.457477 | 8 |
| 対策講座 | 準1級および1級 | 1.457477 | 8 |
| 左ボタン | 次のページに移動 | 1.449397 | 4 |
| mid | theta | 1.438138 | 21 |
| が与えられたとき | の周辺分布は | 1.433285 | 4 |
| も確率変数であるとみなし | 連続型確率変数 | 1.433285 | 4 |
| と未知母数 | 連続型確率変数 | 1.433285 | 4 |
| 事前分布はフィッシャー情報量 | 前節の事前分布として局所一様事前分布を利用することを考える | 1.433285 | 4 |
| のときの事前平均は | の事前分布が | 1.433285 | 4 |
| のときの事前平均は | 事前分布の分散は | 1.433285 | 4 |
| ベータ分布であることから | 事前分布の分散は | 1.433285 | 4 |
| ベータ分布であることから | 未知母数を区間推定する場合 | 1.433285 | 4 |
| 未知母数を区間推定する場合 | 次の方法がある | 1.433285 | 4 |