ベイズ推定の基礎とPythonによるデータ解析への応用<オンラインセミナー>

~ 確率統計とベイズ分析、ベイズ推定量の算出、変化点に対するベイズ推定、WAICによるモデル選択 ~

・ベイズを活用した推定方法からPyMC4の活用法を修得し、データ解析に応用するための講座

・ベイズ推定の基礎からWAICを活用したモデル選択までを修得し、データ解析に応用しよう!

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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。このため、本講座では、ベイズ統計学における推定方法を丁寧に解説し、実際にどのような方法でその推定量を計算するのかを解説します。特に、ベイズ推定量は、多次元の積分で表されるため、それを数値的に近似する必要があるため、今回の講義では、PythonのPyMC4というライブラリを用いて、この計算が比較的容易にできることを話します。またどの時点でモデルが変わったのかを特定する変化点モデル、賛成か反対をアンケートで調査し、その要因を分析したいときに用いられるロジスティック回帰モデルに対してPyMC4を用いたベイズ推定、および最新のモデル評価基準であるWAICによるモデル選択について解説します。尚、

本セミナーで使用するライブラリはPyMC3からPyMC4に変更となりました。
※変更箇所は本セミナー赤字を参照ください

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年11月14日(月) 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 PyMC4を用いて、ベイズ推定をしてみたい方
・時系列において変化点を特定したモデルを構築したい方
例:検索キーワードの平均値が、どの時点で変化したのかを特定するためのモデル等
・事柄に対する予測や予測に対する原因を推定したデータ分析を行いたい方
・通常のロジスティック回帰モデルを用いた統計解析がうまくいかない方
・データ分析、システム、ソフトウェア関連企業の方
予備知識 ・大学卒業程度の確率統計学の知識があると理解が深まります
修得知識 ・ベイズ推定の仕組み
・マルコフ連鎖モンテカルロ法の仕組み
・Pythonを用いた変化点モデルに対すベイズ推定
・Pythonを用いたロジスティック回帰モデルに対するベイズ推定、およびWAICに基づくモデル選択
プログラム

1.確率統計の基礎
  (1).確率変数、確率関数、確率密度関数
  (2).条件付き確率分布、条件付き確率密度関数、条件付き期待値

2.ベイズ分析の基礎
  (1).尤度関数
  (2).事前分布
    a.無情報事前分布
    b.弱情報事前分布
  (3).事後分布
  (4).ベイズ推定量
    a.事後平均
    b.事後モード
    c.通常の推定の仕方とベイズ推定の違い
  (5).信用区間
  (6).予測分布

3.ベイズ推定量の計算の仕方 <動画デモ>
  (1).モンテカルロ法によるベイズ推定量の算出
  (2).マルコフ連鎖モンテカルロ法
  (3).ランダムウォーク連鎖
  (4).ハミルトニアンモンテカルロ法

4.PythonライブラリPyMC4の使い方
  (1).歪んだコインの表の出る確率をベイズ法で推定
    ・PyMC4の出力結果の解釈の仕方の説明
    ※Jupyter Notebook環境を中心に解説します

5.データ解析への応用
  (1).どの時点でモデルの構造が変化したのか?
    a.変化点モデル
    b.変化点に対するベイズ推定
    c.PyMC4による実装・数値例の紹介
  (2).二値データとそれに関連する要因をモデル化する
    a.ロジスティック回帰モデル
    b.ロジスティック回帰モデルに基づくベイズ推定
    c.ロジスティック回帰モデルに基づく予測分布の計算
    d.WAICによるモデル選択
    e.PyMC4による実装・数値例の紹介

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 PyMC4
タグ 統計・データ解析データ解析
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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