～ ベイズの定理と統計モデリング、アルゴリズムと記法、ロジスティック／ポアソン回帰分析、不確実性／欠損のある相関係数の推定法、時系列的なデータの分析 ～
・データ解析環境Ｒ（フリーソフト）による実習を交えながら、基礎から応用例まで習得する講座！
・機械学習のベースとなるベイズ推定の技術を理解し、欠損や誤差のあるデータの分析や予測に活かそう！
ＰＣは弊社にて用意いたします
ベイズ推定の基礎とデータ分析・予測への応用 ～1人1台PC実習付～
講師の言葉
本講座は２部構成となっています。１部では、データの生成メカニズムを深く理解するためのベイズアプローチについて、データ解析環境ＲとStanを用いた実習を交えながら、基礎から解説を行います。２部では、参加者の多様な興味を想定し、様々な現象に対するベイズアプローチの応用例を紹介します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 | ・ベイズ統計モデリングやStanによるモデリングの実践について基礎から学びたい方 |
| 予備知識 |
・大学初年度程度の数学知識 ・PC操作に慣れていること（Rの使用経験は問わない） |
| 修得知識 |
・ベイズアプローチの実践に必要な基礎知識（ベイズ推論や推定アルゴリズムの概要） ・データ解析環境RとStanを用いた実装方法 ・わからないものを確率で表現して推定する方法 |
| プログラム |
第１部：ベイズ推定の基礎編
１．ベイズ統計モデリングについての概説 （１）．ベイズの定理 （２）．事前分布、事後分布、事後予測分布 （３）．統計モデリングと帰無仮説検定の比較
２．アルゴリズムの概要と記法 （１）．マルコフ連鎖モンテカルロ法 （２）．アルゴリズムの概要 （３）．基本的な記法
３．モデル化と実習 （１）．一般線形モデル（回帰分析） （２）．一般化線形モデル（ロジスティック回帰分析、ポアソン回帰分析） （３）．一般化線形混合モデル（階層線形モデル）
第２部：ベイズ推定の応用編
１．分散（精度）を推定する （１）．複数の位置パラメータ及びスケールパラメータの推定
２．不確実性のある相関係数の推定 （１）．測定値の誤差を考慮した推定
３．欠損のある相関係数の推定 （１）．ベイズ推定における欠損値の扱い
４．良問・悪問を加味して分析する （１）．項目と回答者でネストされたデータ （２）．項目反応理論
５．時系列的なデータを分析する （１）．状態空間モデル （２）．欠損値と予測値をパラメータとして扱う |
| キーワード | マルコフ連鎖モンテカルロ法 回帰分析 ロジスティック回帰分析 推定 位置パラメータ スケールパラメータ 項目反応理論 予測値 欠損値 ネスト ネスティング 入れ子 |
| タグ | 統計・データ、データ分析 |
| 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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