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ピアソン相関係数の検定がテーマ。t分布を用いた棄却限界値の導出と、偏差平方和・積和から相関係数を計算して検定統計量Tを求める手順を、方針・計算・答えの3ステップで解説します。

主成分分析・自己符号化器・SGDがテーマ。主成分得点から散布図を判別する問題と、エンコーダ/デコーダの用語確認、SGDのパラメータ更新規則を、方針・計算・答えの3ステップで解説します。

MA(1)・AR(1)・AR(2)の時系列がテーマ。コレログラムとスペクトル密度の導出、長期分散の計算、ユール−ウォーカー方程式によるAR(2)のパラメータ推定を、方針・計算・答えの3ステップで解説します。

探索的因子分析・スクリープロット・逆転項目がテーマ。回答パターンの違いによる因子構造の判別、逆転項目の特定、併合データの相関の方向性を、方針・計算・答えの3ステップで解説します。

2標本検定の仮説設定・必要症例数・検出力がテーマ。片側t検定の帰無仮説と対立仮説の設定、症例数計算式の理解、実際の計算を、方針・計算・答えの3ステップで解説します。

モデル選択（AIC・BIC・交差検証）がテーマ。正規回帰の密度関数の表現、AICとCVによるモデル選択、BIC/AIC/CVの特性比較を、方針・計算・答えの3ステップで解説します。