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セミナーポイント ＜実習用PCに関するご注意＞ セミナーで使用されるPCは弊社にて用意致します。 お手持ちのPCをご希望される方は、弊社までお問い合わせください。 ※持ち込みによる値引きはありません。 ■講座のポイント 昨今、様々な分野で注目を浴びているベイズ統計学について、集中的に学ぶ講座です。通常の統計学は学んだことがあるが、ベイズ統計については初心者という方に向けてカリキュラムを構成する予定です。大きく2つのテーマを元にカリキュラムを構成します、１つ目は、ベイズ統計学と従来の統計学の考え方・手法の違いについて。２つ目は、ベイズ統計学の応用事例についてです。またコンピュータ[R、Stan]を使った実習も取り入れ、理論だけでなく実際にどのように解析を行うのかについても、体験できるようになっています。 ■受講後、習得できること ・ベイズ統計学の考え方について知ることができる ・従来の統計学とベイズ統計学の違いについて知ることができる ・ベイズ統計学の応用事例について知ることができる ・ベイズ統計による統計解析をコンピュータを用いて実践することができる ■講演中のキーワード ・ベイズ統計学 ・階層ベイズ法 ・状態空間モデル ・マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC) ・統計学 ・線形混合モデル セミナー内容 【１日目】 １．ベイズ統計学の概要 1-1)ベイズ統計学の成り立ち 1-2)ベイズ統計学と従来の統計学 ２．ベイズの定理 2-1)条件付き確率 2-2)ベイズの定理(ベイズの展開公式) 2-3)事前確率・事後確率・尤度とその解釈 ３．確率分布とベイズの定理 3-1)確率分布に対するベイズの定理 3-2)自然な共役分布 ４．マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC) 4-1)MCMCの概要 4-2)実際のアルゴリズム紹介 【２日目】 ５．Stanを用いたMCMCサンプリング 5-1)Stanの使用法 5-2)簡単なモデル 5-3)線形回帰をStanで ６．階層ベイズモデル 6-1)統計的モデリングの概要 6-2)階層ベイズとは 6-3)過分散の事例 ７．状態空間モデル 7-1)状態空間モデルと一般的な時系列モデル(AR等)の違い 7-2)状態方程式と観測方程式 7-3)Stanでの実装(ローカルレベルモデルとトレンドモデル)
株式会社すうがくぶんか 梅崎 直也 氏 ■ご経歴 2017年3月 東京大学大学院数理科学研究科博士課程修了 博士(数理科学) 2017年4月 すうがくぶんか入社 教務部専任講師 ■ご専門および得意な分野・研究 大学数学全般 代数幾何学 機械学習・統計学 Python， R
株式会社すうがくぶんか 梅崎 直也 氏
■ご経歴 2017年3月 東京大学大学院数理科学研究科博士課程修了 博士(数理科学) 2017年4月 すうがくぶんか入社 教務部専任講師 ■ご専門および得意な分野・研究 大学数学全般 代数幾何学 機械学習・統計学 Python， R
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