イメージで理解するフィッシャーの三原則。

ブロック因子を取り入れて誤差を小さく！乱塊法の仕組みを解説します！

【8分で分かる】実験計画法について解説！

そういう理由だったのか！分散分析でなぜF検定が使われるのか？

枝分かれ実験の仕組みがわかり、分散の推定値が計算できるようになる！

実験計画法における『繰返し』と『反復』の決定的な違いがわかる！

フィッシャーの正確確率検定と超幾何分布の関係性がわかる！

プーリングがスッキリ理解できる！イメージは不偏分散の合体。

相関係数が大きくても無相関の場合もある！？無相関の検定をわかりやすく解説します！

初学者でも分散分析表の空欄をスラスラ埋めることができる！

その説明変数をモデルに組み込むことに意味があるか？回帰係数の検定の必要性と方法。

【視覚的に理解する】フーリエ変換

【解説】統計学的に有意とは｜P値と仮説検定

直交表を使うとなぜ実験回数を減らすことができるのかがわかる！

二元配置実験において、交互作用を無視するかしないかで、母平均の推定の計算が異なる理由がわかる！

回帰分析のアウトプットでなぜ分散分析表が出てくるのか？理由とその必要性を解説します！

【7分で分かる】分散分析について解説！！

t検定のわかりやすい解説。なぜ自由度が関係するのか？t値の計算の意味は？

【実験計画法】フィッシャーの3つの原則(繰り返し、ランダム化、局所化)で、2つの誤差(偶然誤差、系統誤差)を取り除こう

一元配置実験における、母平均の点推定＆区間推定がわかる！

視覚で理解する分散分析。原理をわかりやすく解説します！