ベイズ統計の基礎と効果的な活用法および事例 〜1人1台PC実習付〜

〜ベイズ予測分布の構成方法と活用法、ベイズ決定理論に基いた合理的な判断やリスク評価の方法、マルコフ連鎖モンテカルロ法の基本〜

・多種多様なデータを柔軟に解析できるベイズ統計の効果的な活用法が修得できる講座

・統計モデルを用いたベイズ解析の基本的な考え方を確実に理解して、実問題や業務に応用しよう!

・本講座では活用のイメージがわきやすいように、通常のテキストよりも平易な例を多く盛り込んでいます

講師の言葉

 昨今、科学技術からビジネスまで、様々な分野で大量のデータが溢れており、それらの有効活用が重要な課題となっています。多種多様なビッグデータの解析は、従来の統計学の想定の範囲外でしたが、迷惑メールフィルタに代表されるように、ベイズ統計なら柔軟に対応できます。ベイズ統計は決定理論に基いて一貫していますので基本的な考え方が理解できれば様々な場面に応用できます。
 そこで、本講座ではベイズ統計の基本的な考え方について詳しく説明します。活用のイメージがわきやすいように、通常のテキストよりも平易な例を多く盛り込んでいます。ご自身の職種・業務に沿って理解してもらえればと思います。また、実データのベイズ分析では計算機が不可欠ですので、プログラミングのためのアルゴリズム(マルコフ連鎖モンテカルロ法)も解説いたします。サンプルプログラムを実際に動かしてみることで、ベイズ統計に基いたデータ解析の基本を習得できます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2015年06月01日(月) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン研究開発・商品開発・ ビジネススキル
受講対象者 ・ベイズ統計の基本について効率よく学びたい研究者、実務の方(業種や職種は問いません) ・ベイズ統計に基づいたデータ分析の方法に興味がある研究者、実務の方(業種や職種は問いません) ・これまでの経験やノウハウとデータの両方をとりいれた意思決定やリスク評価方法を知りたい方
予備知識 ・大学などで統計を一通り習っていることが望ましい(講座の最初に説明します) ・簡単なプログラミング経験(言語不問) ・PC操作
修得知識 ・統計モデルを用いたベイズ解析の方法と考え方 ・ベイズ決定理論に基いた合理的な判断やリスク評価の方法 ・ベイズ因子を用いた統計モデルの選択方法 ・ベイズ予測分布の構成方法と活用法 ・マルコフ連鎖モンテカルロ法の基本
プログラム

1.ベイズの定理
  (1). 確率分布と期待値、分散
  (2). 条件付き確率、独立性
  (3). ベイズの定理
  (4). ベイズの定理の応用例
    a.モンティ・ホール問題
    b.がん診断
    c.迷惑メールフィルタの仕組み

2.ベイズ統計入門
  (1). 様々な統計モデル
    a.離散モデル
    b.連続モデル
  (2). 事前分布と事後分布
  (3). 事後分布の計算方法
  (4). 事後分布の応用例
    a.母平均の差を用いた広告効果の検証
    b.指数モデルによる機器の寿命のベイズ推定
    c.線形回帰モデルでのベイズ分析

3.ベイズ決定理論
  (1). 損失関数とリスク
  (2). リスクを最小にする決定
  (3). ベイズ因子による判断の例
    a.天候の違いによる売れ行きの変化の検証
    b.複数の統計モデルの選択

4.ベイズ予測分布
  (1). ベイズ予測分布の基本的な方法
    a.ガウスモデルによるコンビニの売上予測
    b.ポアソンモデルによるイベント来場者の予測
    c.多項モデルによる商品の売れ筋予測
  (2). ベイズ予測分布に基いた信頼区間

5.計算機を用いたベイズ分析
  (1). 事後分布の計算方法
  (2). モンテカルロ法
  (3). マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)
  (4). 分析例

キーワード ベイズ統計 ビッグデータ 決定理論 モンテカルロ法 マルコフ連鎖モンテカルロ法 MCMC
タグ 統計・データ解析マーケティング営業・マーケティング研究開発シミュレーション・解析データ解析
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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