PythonでA/Bテストを実装する完全ガイド：SciPy・statsmodelsで統計的検定を実践
PythonとSciPy・statsmodelsでA/Bテストを実装する完全ガイド。サンプルサイズ計算、t検定、カイ二乗検定、効果量、信頼区間、多重比較補正、ベイズ的A/Bテスト、SRM・ピーキングなど実務の落とし穴まで、実コード付きで2026年版のベストプラクティスを解説します。
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Python時系列データ分析 実践ガイド：pandas・statsmodels・Prophetで予測モデルを構築する
pandas 3.0の時系列機能、statsmodelsのSARIMAXモデル、Prophet 1.3の予測手法を実践コード付きで解説。ADF検定、季節分解、グリッドサーチによるパラメータ最適化、交差検証まで網羅した2026年対応ガイドです。