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ベイズ統計モデリングの基本的な考え方とモデルの立て方、結果の解釈

ベイズ統計モデリングの基本的な考え方とモデルの立て方、結果の解釈

～不確実性のあるデータから、判断につながる推論を行うために～
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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年3月9日〜23日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年3月9日まで承ります。

概要

本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

開催日

  • 2026年2月19日(木) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • ベイズ統計の基本について効率よく学びたい研究者、技術者
  • ベイズ統計に基いたデータ分析や活用方法に関心がある研究者、技術者
  • 各種ソフトやツールを利用してベイズ分析を行っている方

修得知識

  • ベイズ統計の基本的な考え方
  • データ分析における「事前の知識」の組み込み方
  • 事後分布・予測分布の意味、結果を言葉で解釈できるようになる
  • ベイズ的な考え方と、機械学習や確率モデルとの関連
  • MCMCなどの計算手法が必要となる原理と理由

プログラム

　機械学習やAIが広く使われるようになった現在でも現実の意思決定の場面では、データが少ない、不確実性が大きい、経験や事前知識を無視できない、といった状況が数多く存在します。ベイズ統計モデリングは、こうした「不確実性のもとで判断する」問題を、一貫した原理に基づいて扱うための考え方です。
　本講座では、ベイズ統計を単なる数理手法としてではなく、データ・仮定・判断をどのようにつなぐかという思考の枠組みとして学びます。機械学習や確率モデルの背後にある考え方をベイズ統計の枠組みを通して整理し、モデルの立て方や結果の解釈を中心に解説します。講義形式を中心に進め、必要に応じて簡単な計算や分析例を紹介します。Rによるデモは、計算結果の意味を理解するための補助として用います。

  1. イントロダクション:ベイズ統計モデリングで何ができるのか
    1. 不確実性のある状況で、なぜ確率モデルが必要か
    2. ベイズ統計モデリングの基本的な考え方
    3. 実務例:設備故障率の評価 (階層ベイズモデルの例)
  2. 確率・条件付き確率の整理: ベイズ的思考の土台をつくる
    1. 確率分布・期待値・分散の考え方
    2. 条件付き確率と独立性
    3. 確率と条件付き確率の違い
    4. 直感とズレる例 (モンティ・ホール問題)
  3. ベイズの定理と推論の考え方: データと事前知識をどう結びつけるか
    1. ベイズの定理と全確率の公式
    2. 観測結果から何を推定しているのか
    3. 応用例:診断・分類問題
    4. 機械学習との関係 (分類・確率モデルの視点)
  4. ベイズ統計モデリングの基本構造: モデルを明示するということ
    1. 統計モデルとは何か
    2. 母集団・パラメータ・データの関係
    3. 推測統計におけるモデル化の考え方
    4. データ分析の基本的な流れ
  5. 事前分布と事後分布: 不確実性を分布として表現する
    1. パラメータの不確実性の考え方
    2. 事前分布の役割
    3. 事後分布の定義と解釈
    4. 簡単な計算例
  6. 事後分布に基づく推定と評価: 推定結果をどう報告・解釈するか
    1. 共役事前分布の具体例
      1. 二項分布+ベータ分布
      2. ポアソン分布+ガンマ分布
      3. 正規分布+正規分布
    2. 点推定と信用区間
    3. ベイズ分析結果の読み方・伝え方
  7. 予測分布と意思決定: 予測を判断につなげる
    1. 予測分布の考え方
    2. 広告効果の確率評価
    3. 売上予測の分布的表現
    4. 期待損失最小化による意思決定
  8. コンピュータ (計算機) を用いたベイズ分析の考え方 (概要) : なぜMCMCが必要になるのか
    1. ベイズ分析で必要となる計算の考え方
    2. モンテカルロ法の基本
    3. マルコフ連鎖と定常分布 (直感的説明)
    4. MCMCの役割と位置づけ
  9. ベイズモデリングの実践例 (デモ) : モデル設計の具体像を見る
    1. 階層ベイズモデルの例
    2. 一般化線形モデルの例
    3. 状態空間モデルの例
    4. 分析結果の解釈と注意点
  10. 質疑応答
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講師

  • 田中 冬彦 氏
    大阪大学 全学教育推進機構 全学教育企画開発部 全学共通教育部門
    教授
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主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

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
: 38,200円 (税別) / 42,020円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

  • 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 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2026年3月9日〜23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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