ベイズ統計・ベイズ推定の基礎とデータ解析への応用 ~実習付~ <オンラインセミナー>

~ 条件付き確率とベイズの定理、機械学習への応用、ベイズ決定理論と予測分布、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法) ~

多種多様なビッグデータの分析で注目されるベイズ統計によるデータ分析手法を実践的に修得し、実務に活かすための講座

・理解しやすい平易なベイズモデリングやベイズ推論を例に、ベイズ的なアプローチが理解でき、予測や機械学習への応用が修得できる特別セミナー! 

*Rをご準備ください(R、RStanの実装例をデモでお見せします)

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・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。

講師の言葉

 今や世界の最も貴重な資源は石油ではなくデータであるといわれています。IoTやスマートデバイスの進展により様々な機器から得られる多種多様なビッグデータ。これらの分析と利活用が既に多くの分野で重要な課題になっており、そのための方法論としてベイズ統計や機械学習が注目を集めています。
 ベイズ統計は条件付き確率に基づいて推測するという一貫した考え方ですので、基本的な考え方が理解できれば分析課題にベイズ的なアプローチができるようになります。そこで、本講座ではベイズ統計の基本を多くの例や実習でしっかりと学びます。特に、様々な職種・業務の方が理解しやすいように平易なベイズモデリングとベイズ推論の例をとりあげます。また、手を動かす計算とRのサンプルプログラムの実行をバランスよく配置し、多くの受講者に好評を得てきました。
 ベイズ分析ツールの基礎となるアルゴリズム(マルコフ連鎖モンテカルロ法)も丁寧に説明し、Rによるプログラム例に加えて、RStanによるデータ分析の実践例も与えます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年09月28日(水) 10:30 ~ 17:30
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 ・ベイズ統計の基本について効率よく学びたい研究者、実務の方(業種や職種は問いません)
・ベイズ統計に基づいたデータ分析の方法に興味がある研究者、実務の方(業種や職種は問いません)
・各種ソフトやツールを利用してベイズ分析を行っており基本的な部分をしっかりと理解したい方
・これまでの経験やノウハウとデータの両方をとりいれた意思決定やリスク評価方法を知りたい方
予備知識 ・大学などで統計を一通り習っていることが望ましい(講座の最初に説明します)
・大学初年度程度の数学知識(期待値や分散の計算に必要なレベルの微積分)
・簡単なプログラミング経験(言語不問)
・PC操作
修得知識 ・ベイズ統計を用いてどのようなことが可能か、従来の統計的手法との違い
・ベイズ統計に基づいたデータ分析の基本的な方法、考え方
・不確実な状況下でデータに即した意思決定を行う方法
・ベイズ因子を用いた統計モデルの選択方法
・ベイズモデリングと予測分布の基本
・マルコフ連鎖モンテカルロ法の基本
プログラム

1.ベイズ統計でなにができるようになるか
  (1).原発でのポンプ故障率の分析例 (階層ベイズモデル)

2.条件付き確率とベイズの定理
  (1).確率分布と期待値、分散
  (2).条件付き確率、独立性
  (3).条件付き確率を活用する
    a.確率と条件付き確率の違い
    b.モンティ・ホール問題 
  (4).ベイズの定理とその応用
    a.ベイズの定理と分解公式
    b.応用上の意味
    c.例:がん診断
    d.ベイズの定理を用いた計算例
  (5).機械学習への応用
    a.迷惑メールフィルタ
    b.迷惑メールの確率
    c.迷惑メールフィルタの仕組み
    d.機械学習の考え方

3.ベイズ統計の基礎
  (1).統計モデル
    a.推測統計でのデータの解釈
    b.母集団と統計モデル
    c.モデルの明示
    d.基本的な分析の流れ
  (2).事前分布の導入
    a.パラメータの不確実性の表現
    b.データから計算したい条件付き確率
    c.事前分布の導入
  (3).事後分布
    a.事後分布の定義
    b.ベイズ分析の主要な部分

4.事後分布に基づいたベイズ推論
  (1).事前分布の設定の仕方
  (2).共役事前分布
    a.共役事前分布
    b.二項分布+ベータ分布
    c.ポアソン分布+ガンマ分布
    d.正規分布+正規分布
  (3).事後分布に基づいたパラメータ推定
    a.ベイズ分析の報告の基本
    b.点推定
    c.信用区間
    d.従来の統計との関係

5.ベイズモデリングと予測分布
  (1).広告効果を確率で評価する
    a.問題設定
    b.統計モデルの設定
    c.事前分布の設定
    d.分析結果
  (2).新規店舗の売上を分布で予測する
    a.問題設定と統計モデル
    b.予測分布
    c.分析結果
  (3).期待損失最小化で中古PCの追加購入台数を決める
    a.問題設定
    b.損失関数
    c.決定関数
    d.分析結果
  (4).天候によって売れ筋に変化があるか判断する
    a. 問題設定
    b.複数の統計モデル
    c.ベイズ因子によるモデル選択
  (5).ベイズ推論の一般的な枠組み
    a.統計推測と損失関数
    b.パラメータ推定の場合
    c.複数パラメータから選ぶ場合(仮説検定)

6.コンピュータ(計算機)を用いたベイズ分析とモンテカルロ法
  (1).モンテカルロ法
    a.ベイズ分析に必要な計算
    b.モンテカルロサンプリング
    c.モンテカルロ積分
    d.IIDサンプル(理想的なモンテカルロサンプル)
  (2).マルコフ連鎖と定常分布
    a.マルコフ連鎖
    b.1次元山登りウオーク
    c.定常分布
  (3).マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法)
    a.メトロポリス・ヘイスティングス法(MH法)のアルゴリズム
    b.MH法の実装例とMCMCサンプル
    c.ギブス・サンプラーの概要
    d.ギブス・サンプラーのアルゴリズム

7.総合演習
  (1).ベイズモデリングによる予測の例
    ・(MH法のサンプルプログラムを実行してベイズ分析をいちから実行)
  (2).ベイズ分析ツール (RStan)を用いて分析する例
    a. 階層ベイズモデル
    b.一般化線形モデル
    c.状態空間モデル

 

キーワード ベイズ統計 機械学習  統計推測 ベイズ推論 共役事前分布 パラメータ推定 ベイズ因子  ガウスモデル ポアソンモデル 階層ベイズモデル 一般化線形モデル 状態空間モデル マルコフ連鎖モンテカルロ法 MCMC法 RStan
タグ 統計・データ解析AI・機械学習ソフト教育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
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