ベイズ統計学の基礎とベイズモデリングの応用のポイント 　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

 　ベイズ統計学は近年、経済学、社会科学、自然科学、医学などの様々な分野で応用されてきている。その理由の一つとして、階層ベイズモデルなどを用いた柔軟な統計モデリングが可能であることが挙げられる。また、ベイズ統計学の考え方は初学者にとっても理解しやすいものである。実際、ベイズ統計学は分析者が持つ事前情報を、観測されたデータで更新することで得られる事後分布と呼ばれる確率分布のみに基づいて推測が行われる。よって、事後分布さえ求めればそこから区間推定や検定などの統計的推測を行うことができる。

　本講では、まずベイズ統計学の考え方の基礎から始めて、ベイズ統計学における計算方法を概観する。次に、一般化線形モデルや階層ベイズモデル、状態空間モデルなどの代表的なベイズモデルについて実際のデータを用いながら分析の方法を説明する。やや発展的な内容も含むが、分析時における注意点についても適宜補足していく予定である。必要に応じて統計ソフトRなどを用いたデモも行いながらセミナーを進めていくが、ソフトウェアの使い方やセットアップなどは時間の都合上セミナー内で詳しく取り扱うことはしない。

　本セミナーは、ベイズ法の基礎から応用まで扱うため、初学者から中級レベルの方や、実務でベイズ分析を行おうと考えている方まで幅広く役立つ内容となっている。

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