~ 統計的推定とベイズの定理、MCMCの基礎と実践手法、ベイズ推測を利用した分析モデルとその比較 ~
・ベイズ統計の基礎から本格的な実用計算に利用するMCMCの実践手法まで学び、高度なデータ解析に応用するための講座
・代表的なベイズモデリングの考え方や特徴、その評価・比較手法を修得し、実務における最適なモデル選択に活かすためのセミナー!
※RとStanのソースコードは配布します
・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。
~ 統計的推定とベイズの定理、MCMCの基礎と実践手法、ベイズ推測を利用した分析モデルとその比較 ~
・ベイズ統計の基礎から本格的な実用計算に利用するMCMCの実践手法まで学び、高度なデータ解析に応用するための講座
・代表的なベイズモデリングの考え方や特徴、その評価・比較手法を修得し、実務における最適なモデル選択に活かすためのセミナー!
※RとStanのソースコードは配布します
・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。
ベイズ統計では分析者の持つ様々な知識をモデルに反映し分析を行うことができます。また、その分析結果はどの程度不確実性を持っているのか(あるいは信頼できる範囲はどの程度なのか)を直感的に得ることができるのがベイズ統計の強みの一つだと言えます。
本講義ではデータを分析するということはどういうことなのかという基礎的な内容から、ベイズ推定法の考え方や特徴、ベイズ推定法を実際に用いた統計分析の方法などを学ぶことができます。また、ベイズ統計の計算において重要な役割をはたしているマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)についても概説します。
オンラインセミナーということで実行環境の用意が難しく、当日はデモを行いますが、その代わり、スライドの中で示された結果の表やグラフを再現するRとStanのコードは配布します。ぜひ後日に復習も兼ねてコードを実行し、理解を深めるための一助としていただければと思います。
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 |
・データを使って分析をしてみたいと考えている方 ・ベイズ統計やMCMCを基礎から学びたい方 |
予備知識 |
・必須知識はありません。但し、下記の知識があればより理解が深まります 〇一般的な最小二乗法や最尤法といった推計方法について学んでいる 〇微分・積分等の学部教養課程程度の数学を利用した説明を理解できる |
修得知識 |
・データ分析の意味・必要性 ・ベイズ統計の基礎 ・ベイズ推定を利用した分析の基礎 ・分析したモデルの比較 |
プログラム |
1.ベイズ統計の基礎 (1).データを分析するとはどういうことか a.統計的推定 b.予測 (2).ベイズ統計の基礎 a.確率と確率分布 b.確率モデルと尤度 c.ベイズの定理
2.マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC) (1).MCMC法の基礎 a.モンテカルロ法 b.マルコフ連鎖 (2).MCMC法の実践 a.メトロポリス法 b.ハミルトニアン・モンテカルロ法 c.ギブスサンプリング法 d.メトロポリス・ヘイスティングス法
3.ベイズ推測を応用した分析モデル (1).回帰モデル (2).分類モデル (3).階層モデル (4).ノンパラメトリックベイズを用いた回帰モデル
4.モデル比較の実践ポイント (1).ベイズファクター (2).WAIC (3).WBIC |
キーワード |
ベイズ 統計 推定 データ 分析 予測 確率 分布 モデル 尤度 マルコフ連鎖モンテカルロ法 MCMC ベイズ推測 回帰モデル 分類モデル 階層モデル モデル比較 ベイズファクター WAIC 広く使える情報量規準 WBIC 広く使えるベイズ情報量規準 不確実性 |
タグ | 統計・データ解析、データ解析、統計・データ、データ分析、R言語 |
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。 |
こちらのセミナーは受付を終了しました。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日