ベイズ統計学の基礎とデータ分析への応用・例 ~1人1台PC演習付~

~ 一般的な統計学とベイズ統計学の違い、マルコフ連鎖モンテカルロ法、ベイズ統計学の活用による具体例 ~

・多角的かつ柔軟な分析に応用できるベイズ統計学を学び、データ分析へ活かすための講座
・ロングセラーの著書を執筆し、データ分析の業務経験のある講師からベイズ統計を扱うノウハウを取得できる特別セミナー!
※PCは弊社で用意いたします

講師の言葉

 お仕事に従事されている中で、 「ベイズ統計学が云々」「ベイズ統計学で柔軟なモデリングが云々」といった話をどこかで聞いたことがあるかもしれません。
 本講座は、「ベイズ統計学とはどういうものなのか?」「普通の統計学と何が違うのか?」「ベイズ統計学を学ぶことの魅力は何か?」といったことを知りたい方におすすめです。すでにベイズ統計学に基づいた分析をおこなっているものの、実は知識にやや不安を覚えているという方にもおすすめです。
 本講座の解説では、数学的な事柄も扱います。とは言っても、難しそうな記号を使って延々と板書するというわけでは決してありません。さまざまなお仕事に従事されている方々が受講することや講演時間には限りがあることを前提に、ベイズ統計学に関係する各概念を、あまりに数学的にブラックボックスのままやりすごすことなく、しっかりわかりやすく解説します。
ぜひご参加ください。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年12月13日(木) 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 ・ベイズ統計学を基礎から学びたい方
・ベイズ統計学を使う業務に携わっている方
・一般的な統計学とベイズ統計学の違いを学びたい方
・データ分析、ソフトウェア、マーケティング業務に携わっている方
予備知識 ・特に必要ありません(一般的な統計学の知識が無くても大丈夫です)
修得知識 ・ベイズ統計学の基礎
・一般的な統計学とベイズ統計学の違い
・ベイズ統計学の活用法
プログラム

1.ベイズ統計学とは?
  (1).ベイズ統計学とは?
  (2).一般的な統計学とベイズ統計学の違い

2.基礎知識
  (1).期待値と分散と標準偏差
  (2).確率分布

3.ベイズの定理
  (1).ベイズの定理
  (2).事前確率密度関数と事後確率密度関数
  (3).尤度
  
4.マルコフ連鎖モンテカルロ法
  (1).モンテカルロ積分
  (2).マルコフ連鎖
  (3).マルコフ連鎖モンテカルロ法
  (4).ハミルトニアンモンテカルロ法
  (5).自然な共役事前分布

5.具体例
  (1).2つの母集団の平均についての推測
  (2).階層ベイズモデル
  (3).その他の例

キーワード ベイズ統計 統計 確率分布 標準偏差 分散 期待値 モンテカルロ法 マルコフ連鎖 データ分析 事後分布 推定 尤度 R
タグ 統計・データ解析分析データ解析統計・データ
受講料 一般 (1名):49,680円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,280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 小田急第一生命ビル(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
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