～ 確率分布とベイズ分析の基礎、ベイズ推定量の計算とモンテカルロ法の活用、PyMC3を用いたベイズ分析 ～
・Pythonを用いたベイズ推定の実装ポイントを修得し、ベイズ解析に応用するための講座 ・ベイズ統計の基礎から推定量の計算手法までを修得し、付加価値の高いシステム開発に応用しよう！ ※セミナーで使用したソースコードは配布致します
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
ベイズ統計の基礎とPythonによるベイズ推定の実践＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
データ解析や統計学に携わっている方であれば、ベイズ統計学という言葉をどこかで耳にしたことがあるかもしれません。しかし、ベイズ統計学を講義科目として扱っている大学やセミナーはごく限られています。本講座ではベイズ統計学の手法を入門レベルから解説します。特にイメージで流してしまうこともありうるパラメーターの事後分布、ベイズ推定量の考え方について説明をします。またベイズ推定量を計算するためにはマルコフ連鎖モンテカルロ法という手法が必要になりますが、これを実行するためにPythonのPyMC3というパッケージの使い方を説明します。なおセミナーで使用したPythonのコードは差し上げます。一般的にマルコフ連鎖モンテカルロ法のプログラムを一から作るのは大変ですが、PyMC3を使うことで、比較的容易にベイズ推定量を計算することができます。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・ベイズ統計学の仕組みを初歩から理解したい方 ・Pythonを用いて、実データに対するベイズ解析を実装しようとしている方 ・ロジスティック回帰を用いたベイズ推定に興味のある方 |
| 予備知識 | ・確率の知識（条件付き確率分布，確率密度関数、および標本平均、標本分散、相関係数） |
| 修得知識 |
・事後確率分布の意味がわかる ・ベイズ推定の仕方がわかる ・マルコフ連鎖モンテカルロ法でなぜベイズ推定を計算できるかのイメージがわかる ・ロジスティック回帰モデルに対するPythonを用いたベイズ推定ができるようになる |
| プログラム |
１．確率変数と確率分布の基礎 ２．ベイズ分析の基礎 ３．ベイズ推定量の計算の仕方 ４．ＰｙＭＣ３を用いたベイズ分析（基本編） ５．ＰｙＭＣ３を用いたベイズ分析（基本編の拡張） ６．補足とまとめ |
| キーワード | 確率 統計 分布 条件付き確率 尤度 ベイズ推定 推定量 予測 主観 モンテカルロ法 MCMC マルコフ連鎖 ランダム 乱数 PyMC3 ソフトウェア システム プログラミング |
| タグ | 統計・データ解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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