ベイズ統計学によるデータ分析の基礎と実践 ~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 ~

・柔軟なモデリング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
・データ分析の業務経験がある講師からRによるベイズ統計を扱うノウハウについて実習を通して学べる講座!
※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
  • 2019年12月20日(金) 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 ・高校理系程度の数学的知識(確率、微積分の知識)があると理解がいっそう深まります
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
  (3).なぜわざわざベイズ統計学を学ぶのか?
    ~ベイズ統計学を学ぶメリット~

2.確率で使われる基礎知識のおさらい
  ~数学的で硬いけど、最低限必要な概要~
  (1).期待値と分散と標準偏差
  (2).確率分布 ~教科書にあるような例でおさらい~
    a.一様分布
    b.二項分布
    c.ポアソン分布
    d.正規分布
    e.𝑡分布
    f.逆ガンマ分布

3.最尤法 ~最もそれらしい推定値を求める方法(のひとつ)~
  (1).二項分布の場合
  (2).正規分布の場合
  (3).実際に尤度を求めてみる ~実習~

4.ベイズの定理 ~ベイズ統計学の要点~
  (1).条件付き確率
  (2).ベイズの定理 ~実習~
  (3).事前確率密度関数と事後確率密度関数
  (4).事後期待値と事後分散

5.マルコフ連鎖モンテカルロ法 ~平均や分散などの近似値を求める方法~
  (1).マルコフ連鎖モンテカルロ法
  (2).メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム ~実習~
    a.これだけは知っておきたい考え方
    b.解を得るまでのおおまかな流れ
  (3).ギブスサンプラー
    a.ギブスサンプラーが使える条件-
    b.具体例
  (4).ハミルトニアンモンテカルロ法

6.ベイズ統計学の実用例
  (1).階層ベイズモデル ―少ないデータから家賃と専有面積の関係を探る
  (2).2つの母集団の平均についての推測 ―t検定との違いを知る
  (3).状態空間モデル ―クジラの生息頭数を探る

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・データ解析データ解析統計・データ
受講料 一般 (1名):51,700円(税込)
同時複数申込の場合(1名):46,200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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