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ベイズ統計学の基礎と演習

ベイズ統計学の基礎と演習

オンライン 開催

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2024年5月24日〜6月4日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2024年5月31日まで承ります。

概要

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

開催日

  • 2024年5月23日(木) 10時00分 16時00分

修得知識

  • ベイズ統計学の基礎
  • ベイズ統計学と一般的な統計学の手法との違い
  • ベイズ統計学での推論の進め方 (ベイズ的アプローチ)
  • データ以外の情報を利用した解析手法

プログラム

 データの解析をしている際に、「データ以外の情報を利用した解析をしたい」と思ったことはありませんか?そもそもデータ解析の目的が、客観的な解析をしたいというものであるならば、データ以外の情報を利用することに懐疑的になるかもしれません。たしかに、一般的な統計学の手法では、得られたデータから、その背後に潜む構造を推測する形式がとられています。つまり、推測時に利用できる情報はデータのみといってよいでしょう。その一方で、ベイズ統計学では、データから得られる情報だけでなく、事前に知りえた情報 (主観的に設定した情報) を利用して推測していきます。本講演では、ベイズ統計学の考え方を学ぶことにより、一般的な統計学の手法との違いを意識しながら、データとそれ以外の情報を組み合わせた推論方法を習得することができます。
 また、ベイズ統計学を学んだことのある方の中には、手法について理解はできたが、実際にどのように用いればよいか分からない方もいらっしゃるかもしれません。特に、一般的な統計学の手法でも十分に扱える問題では、せっかく学んだベイズ統計学を活用する機会もないことでしょう。本講演では、ベイズ統計学の特徴が活かされる事例を取り扱うため、ベイズ統計学の使いどころがはっきりと理解できるようになるでしょう。

  1. はじめに
    1. ベイズ統計学の考え方
      1. 頻度論的アプローチ
      2. 異なるの情報の利用
    2. 条件付確率とベイズの定理
      1. 条件付確率と周辺確率
      2. ベイズの定理
    3. 事前情報とデータによる情報
      1. 因果関係の整理
      2. 学習の効果
  2. ベイズ統計学における推定手法
    1. ベイズ統計学の特徴
      1. 尤度と最尤推定法
      2. 異なる情報に関する確信度合
      3. 尤度と事前情報の組み合わせ方:事後分布の計算
      4. 様々な事前情報の考え方:正規分布,一様分布,無情報事前分布
    2. 推定手法
      1. 様々な確率分布のパラメタ推定:正規分布,指数分布,ベータ分布
      2. 推定結果のまとめ方:事後平均,事後標準偏差,信用区間
      3. マルコフ連鎖モンテカルロ法 (MCMC法) の考え方
      4. ギブスサンプラーのアルゴリズム
  3. データ解析
    1. 一般的な統計解析の手法との比較
      1. データの分布を解析する
      2. 線形回帰モデルを解く
    2. ベイズ統計ならではの解析手法
      1. 打ち切りなどの不完全な観測データへの応用
      2. データ拡大法のアルゴリズム

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2024年5月24日〜6月4日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
本セミナーは終了いたしました。

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