Ｒによるベイズ統計の基礎と効果的な活用法　〜１人１台ＰＣ実習付〜

〜 Rを使った統計の基礎、ベイズ統計モデル、ベイズ意思決定論への応用 〜

・実習を通してベイズ統計に基づいたデータ解析方法が基礎から修得できる講座

・実務でよく使われる時系列データや豊富な例題を使いながらベイズ統計を修得し、実務で応用しよう！

　統計の基礎から理解できるように講義いたします

　＊PCは弊社でご用意いたします
　＊実習で使用したデータはお持ち帰りできます

講師の言葉

　パラメトリック統計モデルとは、観測されたデータがパラメータを除くとすでに決まっている確率モデルに結びついているモデルのことである。パラメータは未知であり、尤度関数を用いて、データから推論される。
　さて、尤度アプローチは古典的統計学では未知であるのに対し、ベイズ統計ではデータが与えられたとして事後分布と呼ばれる条件付分布に基づく。この性質からベイズ統計学は様々な分野で広く応用されている。
　極めて応用の広いベイズ統計学ではあるが、純粋数学的に扱うとあまりにレベルが高く、なかなか習得が難しい。
　本講では、無料ソフトウェアR及びJAGSを用いて、実際に演習してベイズ統計学を学ぶことにする。実務で良く使われる時系列、及び、意思決定を例題として演習する。

セミナー詳細

開催日時
  • 2016年11月21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
受講対象者 ・統計を学びたい方 ・ベイズ統計を学びたい方 ・RとJAGSを用いて解析したい方
予備知識 ・PC操作はR及びJAGSの演習に必要です ・統計は初歩から講義します、前提は必要ありません ・数学の前提は必要ありません、但し、数式を出すことがあることをご了解ください
修得知識 ・統計の基礎 ・ベイズ統計の基礎 ・R及びJAGSによる応用 ・MCMCによる応用
プログラム

１．Rの基礎
　　・統計ソフトＲの概要と使用法

２．Rを使った統計の基礎
　　（１）．定性的データ
　　（２）．定量的データ
　　（３）．数値尺度
　　（４）．確率分布
　　（５）．区間推定
　　（６）．仮説検定
　　（７）．分散分析(ANOVA)
　　（８）．線形回帰
　　（９）．多重線形回帰
　　（１０）．ロジスティック回帰

３．ベイズ推定
　　（１）．ベイズの定理
　　（２）．例

４．統計モデル
　　（１）．ベイズ統計モデル
　　（２）．時系列

５．JAGSを用いたベイズ統計
　　（１）．MCMC
　　（２）．二項推定
　　（３）．ポアソン推定
　　（４）．正規分布のベイズ推定

６．ベイズ意思決定論
　　（１）．ベイズ意思決定論
　　（２）．最尤推定とパラメータ推定

7． 例題、および、事例
　　（１）．新薬の開発
　　（２）．救急医療サービスのキャパシティ
　　（３）．フィッシャーのアヤメの計量分類
　　（４）．統計的意思決定論
　　（５）．信号検出理論
　　（６）．信頼区間推定
　　（７）．投資と所得の関係
　　（８）．ベイジアン・ネットワークによる確率的因果関係
　　（９）．副作用を見ながら薬効を検定する
　（１０）．発芽データの解析
キーワード 統計　R　ベイズ統計　推定　JAGS　マルコフ連鎖モンテカルロ法　MCMC　時系列　意思決定論
タグ 統計・データ解析、R言語
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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