～ 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、ロジスティック回帰モデルに対するベイズ推定 ～
・ベイズによるデータの推定・予測方法からPyMCの活用法までを実践的に修得し、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変化点の推定、ロジスティック回帰モデルに対するベイズ推定までを修得し、効率的なデータ解析に応用しよう！
※PCは弊社で用意いたします
ベイズ推定の基礎とPythonを活用したデータ解析の実践 ～１人１台PC実習付～
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の仕方を丁寧に説明し、また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、多変数関数の重積分で表されるため、それを数値的に近似する必要がありますが、PythonのPyMCおよびBAMBIというライブラリを用いると、この計算が比較的容易にできることを話します。また今回は、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、賛成か反対などの2値データに対する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するベイズ推定を中心に解説を行います。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | PC実習付きセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・時系列データに対する変化点の推定をしたい方 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 ・PyMCを用いて結果の予測や結果の要因を推定したい方 ・ロジスティック回帰モデルにおけるベイズ推定を行いたい方 例1：細データの特徴から、その細胞が悪性か良性かを判断するモデル 例2:勉強時間やスマホを使っている時間から学生が単位を取得できるか否かを予測するモデル ・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1,2年次レベルの重積分、確率変数、期待値、分散、条件付き確率、確率密度関数に関する知識は前提として話を進めます |
| 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るベイズ推定 ・PythonのPyMCおよびBAMBI(BAyesian Model-Building Interface)を用いたベイズ推定 ・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、予測分布の計算、およびWAIC(Widely applicable Bayesian information criterion)に基づくモデル選択 |
| プログラム |
１．確率統計の基礎 ２．ベイズ分析の基礎 ３．ベイズ推定量の計算の仕方 ４．PythonライブラリPyMCの使い方 ５．データ解析への応用 |
| 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 PyMC BAMBI ソフトウェア システム プログラミング |
| タグ | 統計・データ解析、分析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：57,200円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：51,700円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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