ベイズ統計学の基礎とデータ分析への応用 <オンラインセミナー>

~ 統計学の基礎、ベイズの定理、最尤法とベイズ推定、MCMC法と回帰モデルへの応用 ~

本セミナーは日程が変更となりました。

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・統計学の基礎からベイズの定理、MCMC法まで修得し、データ分析へ活かすための講座

・応用する上で大切なベイズ統計学の考え方と有用性を理解し、データの効果的な分析実務に応用しよう!

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講師の言葉

【講師の言葉】

 本講義ではベイズ統計学について基礎から簡単な応用までを紹介します。分野の性質上、数式の利用は避けられませんが、大切なのは数理展開ではなく背後にある考え方なので、そちらに重点を置いて解説をおこないます。

 データの利用可能性が広がる現在では、データ分析の手法としてのベイズ統計学に対する関心は非常に高まっています。かつてのベイズ分析では手法が限られていましたが、昨今の計算手法および計算機の急速な発展により、あらゆるところでベイズ統計学を利用した統計分析がなされるようになってきました。本講義では、通常の統計学(標本理論)との対比を通じながら、ベイズ統計学の考え方を紹介するとともに、その有用性についても解説したいと考えています。

本セミナーは9月7日(木)に日程変更しました。

セミナー詳細

開催日時
  • 2023年08月29日(火) 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・デザイン研究開発・商品開発・ ビジネススキル
受講対象者 ・システム、ソフト、データ分析関連部門の方
・これまでベイズ統計学を全く触れてこなかった方
・かつてベイズ分析をおこなってみたものの、具体的にどういう意味があるのかについて疑問を持たれている方
・ベイズ統計学に関心をお持ちの方
予備知識 ・予備知識は前提としませんが、統計学の基礎をご存じであれば理解が深まるかと思います

修得知識 ・ベイズ統計学の基本的な考え方
・ベイズ統計分析の方法
・確率的・統計的思考
プログラム

1.はじめに:標本理論とベイズ統計学

(1).(ベイズ)統計学とは何か

(2).標本理論との相違点

 

2.統計学の基礎

(1).確率と確率変数

(2).主な確率分布

(3).期待値と分散

(4).推定と検定

 

3.ベイズの定理

(1).条件付き確率と乗法定理

(2).ベイズの定理の導出と具体例

(3).応用例:三囚人問題

 

4.最尤法とベイズ推定

(1).尤度と尤度関数

(2).MAP推定と最尤法

(3).ベイズ・ファクター

 

5.古典的ベイズ分析

(1).事前分布の設定

(2).事後分布の導出

(3).自然共役事前分布の具体例

(4).回帰モデルの古典的ベイズ分析

 

6.現代のベイズ分析:MCMC法

(1).ギブズ・サンプラー

(2).メトロポリス・ヘイスティングス・アルゴリズム

(3).回帰モデルへの応用

 

7.おわりに

キーワード ベイズ統計学 確率変数 期待値 分散 推定 検定 乗法定理 最尤法 MAP推定 ベイズ・ファクター 回帰モデル MCMC法 ギブズ・サンプラー メトロポリス・ヘイスティングス・アルゴリズム
タグ 統計・データ解析分析研究開発データ解析
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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