統計学や機械学習でよく議論される尺度の分類について整理しました🐜例としてマラソンを使った説明も書いてわかりやすくしました。

機械学習の一技術であるデータ同化を簡単に解説します🐜少しとっつきにくい技術ですが、時系列解析ではよく使われる手法で、状態空間モデルのざっくりとしたイメージを持ってもらえるように整理しました。

確率統計の基礎である、確率分布をまとめました🐜 具体例を付きで、二項分布、ポアソン分布、幾何分布、一様分布、指数分布、正規分布（ガウス分布）を整理しています。

確率統計の基礎である、平均と分散をまとめました🐜 確率変数のタイプ（データ、離散型、連続型）で分けて整理しています。

確率統計の基礎、確率変数と確率分布を例を交えながらまとめました🐜 また混乱しがちな確率（関数）、分布関数、確率密度関数の関係も整理しています。