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ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門(PC実習付)

【情報機構】

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開催日 2019年11月19日 開始:10:30 | 終了:16:30 | 開場:10:00
会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第1特別講習室
東京都品川区東大井5-18-1きゅりあん[地図]
※地図は若干の誤差が生じる場合があります。詳細は主催者よりご連絡いたします。

講師 Logics of Blue  馬場 真哉 氏
定員 30名
主催 株式会社 情報機構
受講備考 1名50,000円 + 税、(資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,000円 + 税
 ※消費税につきましては講習会開催日の税率にて課税致します。
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料1名28,500円 + 税。

以下、申込要領をご了承のうえお申込み下さい。

<申込要領>
※受講料のお支払いは、原則として開催日までにお願いいたします。
  当日会場でのお支払いも可能です(請求書に同封の振込連絡書にてその旨ご連絡下さい)。

※申込後、ご都合により講習会に出席できなくなりました場合は、代理の方がご出席ください 。
 止むを得ず欠席の場合、弊社事務局迄ご連絡下さい(受付時間9:00-17:00)。
 以下の規定に基づき、料金を申し受けます。
 開催日から逆算(土日・祝祭日を除く)して、
  講座5日前以前での欠席のご連絡:受講料は頂戴いたしません
  講座3日前~4日前での欠席のご連絡:受講料の70%
  講座当日~2日前での欠席のご連絡:受講料の100%
  セミナー開始後のご連絡なき場合の欠席:受講料の100%

※最小催行人数に満たない場合等、事情により中止になる場合がございます。
   講座の中止・延期に伴う、会場までの宿泊費・交通費等(キャンセル料含)の補償は
   致しかねますのでご了承ください。

詳細は https://www.johokiko.co.jp/seminar_medical/AA191185.php
関連資料

概要

■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。

プログラム

  1. はじめに
  2. ベイズ統計モデリングの基本
     2.1 ベイズ統計モデリングの概要
     2.2 統計モデルの基本
     2.3 ベイズ推論の基本
     2.4 MCMCの基本
  3. 一般化線形モデル
     3.1 回帰分析の復習
     3.2 一般化線形モデルの基本
     3.3 ポアソン回帰モデル
     3.4 ロジスティック回帰モデル
     3.5 一般化線形混合モデル
  4. 状態空間モデル
     4.1 状態空間モデルの基本
     4.2 ローカルレベルモデル
     4.3 時変係数モデル
     4.4 トレンドの構造
     4.5 周期性のモデル化
     4.6 正規分布以外の確率分布を用いた状態空間モデル
  5. (質疑応答)

受講されることで得られる効果

  • ・ベイズ統計モデリングの基礎理論
  • ・R言語とStanを用いた分析方法
  • ・一般化線形モデル(GLM)によるデータの解釈と予測
  • ・状態空間モデル(SSM)によるデータの解釈と予測

講師

  • 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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