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【情報機構】
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■実習用パソコン 弊社にて準備します。 ■講座のポイント ベイズ統計モデリングによるデータ分析は、データを柔軟に分析することを可能としました。本セミナーでは、ベイズ統計モデリングの基礎理論をおさらいしたうえで、一般化線形モデル（GLM）と状態空間モデル（SSM）を中心に解説します。 GLMは、古典的な回帰分析を拡張したものです。個数データや比率データなどを柔軟にモデル化できます。SSMは時系列データを分析するときにしばしば使われるモデルです。季節やトレンドの構造を柔軟に表現できます。両者を学ぶことで、様々なデータに対してモデルを作って分析を行うことができるようになります。 初等的な統計学の用語(期待値・分散・区間推定・回帰分析など)と確率論の基礎用語(確率の加法定理・確率の乗法定理など)については、説明を省略することがあります。 MCMCのアルゴリズムなど理論的な詳細にあまり時間をかけない代わりに、ベイズ統計モデリングの大枠をつかみ、PC実習を通してデータ分析の方法を学んでいただく構成となります。
Logics of Blue 馬場 真哉 氏
■主経歴 2014年4月-2017年6月 IT企業にて生産管理システムの開発などに従事。 2017年7月-現在 独立し、書籍の執筆などに従事。 ■主要著書 ・平均・分散から始める一般化線形モデル入門（2015） ・時系列分析と状態空間モデルの基礎：RとStanで学ぶ理論と実装（2018） ・Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書（2018） ・RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門（2019） ■専門・得意分野 ・数理統計学の理論と応用 ・統計的意思決定理論とオペレーションズリサーチ
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