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分類 (統計学)

(統計分類から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/12/03 01:29 UTC 版)

分類（ぶんるい、英: classification）や統計的分類や統計的識別とは、統計学において、データを複数のクラス（グループ）に分類すること。2つのクラスに分ける事を二項分類や二値分類、多数のクラスに分ける事を多クラス分類という。Y = f(X) というモデルを適用する際に、Y が離散であれば分類、連続値であれば回帰である。

記述統計学

連続データ

位置	平均算術幾何調和中央値分位数順序統計量最頻値階級値
分散	範囲偏差偏差値標準偏差標準誤差変動係数決定係数相関係数自己相関共分散自己共分散分散共分散行列百分率統計的ばらつき
モーメント	分散歪度尖度

カテゴリデータ

頻度

推計統計学

区間推定

モデル選択基準

その他

偏りと分散

尤度方程式

最小距離推定

メタアナリシス

ブートストラップ法

ベイズ統計学

確率	主観確率ベイズ確率事前確率事後確率最大事後確率
その他	ベイズ推定ベイズ因子

ピアソンの積率相関係数

順位相関（スピアマンの順位相関係数・ケンドールの順位相関係数）

モデル

一般線形モデル

一般化線形モデル

混合モデル

一般化線形混合モデル

線形	線形回帰リッジ回帰 Lasso エラスティックネット
非線形	k近傍法回帰木ランダムフォレストニューラルネットワークサポートベクター回帰射影追跡回帰
時系列	自己回帰モデル自己回帰移動平均モデル ARCHモデル対移動平均比率法トレンド定常傾向推定共和分構造変化

線形	線形判別分析ロジスティック回帰単純ベイズ分類器単純パーセプトロン線形サポートベクターマシン
二次	二次判別分析
非線形	k近傍法決定木ランダムフォレストニューラルネットワークサポートベクターマシンベイジアンネットワーク隠れマルコフモデル
その他	二項分類多クラス分類第一種過誤と第二種過誤

教師なし学習

クラスタリング	k平均法（k-means++法）
密度推定（英語版）	カーネル密度推定（カーネル）
その他	主成分分析独立成分分析自己組織化写像

バイプロット（英語版）

森林プロット（英語版）

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ランチャート

バイオリン図

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ヒートマップ

階級区分図

生存時間分析

生存時間関数

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ログランク検定（英語版）

故障率

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