ベイズ統計実践【提携セミナー】

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ベイズ統計実践【提携セミナー】

開催日時	未定
担当講師	青木義充氏
開催場所	未定
定員	-
受講費	未定

ベイズ統計実践

≪MCMC法を使ったシミュレーションの考え方と具体的な活用事例について≫

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

『ベイズ統計入門』とセットで受講が可能です。

ベイズ統計学におけるパラメタ推定法として利用されているMCMC法は，様々な統計解析ソフトウェアでパッケージプログラムとして提供されており，多くの方に利用されている一方で，内部構造が分かりづらいために，MCMC法を適切に利用できているか心配になる方が少なからずいらっしゃいます．

本セミナーでは，MCMC法の考え方と計算の仕組みについて基礎から学習します．また，Rを用いた実例では，パッケージプログラムを利用せずに，アルゴリズムの仕組みを丁寧に解説します．

さらに，統計モデルをベースとした予測を行う際に問題となる，モデルのパラメタ推定時に生じるゆらぎについて，MCMC法を用いたパラメタ推定と同時に予測プログラムを組み合わせることで，推定時のパラメタのゆらぎを考慮した予測法についても解説します．

◆受講後、習得できること

MCMC法を用いたベイズ的アプローチによるパラメタ推定法
MCMC法を利用する際にの考え方，コツ
パラメタ推定時のゆらぎの考え方と対処法

◆受講対象者

ベイズ統計学の基礎が理解できているが，パラメタ推定法に自信がない方
MCMC法の考え方，利用法が分かりにくいと思っている方
統計モデルを用いた予測を行っている方

担当講師

株式会社フィンデクス代表取締役博士（学術）青木義充先生

慶應義塾大学にてニューラルネットワーク，衛星レーダの画像解析の研究に従事．2004年に一橋大学助手就任し，金融データ解析を専門とする．2007年から株式会社QUICKで，金融業界動向のマーケティング，新たな金融情報サービスの企画，金融機関などとの共同研究に従事する傍ら，総合研究大学院大学複合科学研究科統計学専攻を修了し，商品先物のリスクに関する研究で学位（学術）を取得する．それ以降，金融に関する学会，論文の発表，著書の執筆のほか，一橋大学，上智大学で非常勤講師としてデータサイエンス，数理ファイナンスを指導．2018年9月，FinTech時代に真に役立つ金融知識と技能を幅広い方々に届けるべく，株式会社エフビズを創立，代表取締役を務める．2020年11月に社会人向けデータサイエンス教育プログラムとデータ解析コンサルティングに特化した株式会社フィンデクスを共同創業し，代表取締役に就任．

■業界での活動
企業との共同研究，データ解析コンサルティング
学会，研究集会での研究発表，
大学での非常勤講師，企業での教育研修セミナー講師
・一橋大学，上智大学，成蹊大学
一般向け，専門家向けの各種セミナー講演，

■専門・得意分野
時系列解析，金融データ解析，ベイズ統計学，データサイエンス

セミナープログラム（予定）

1推定手法としてのMCMC法
1.1 MCMC法の基礎
a. MCMC法の考え方
b. ギブスサンプラーのアルゴリズム
1.2 アルゴリズムの評価
a. 事後分布の収束について
b. サンプリングの効率性について
1.3 Rによるプログラミング
a. Rの利用法と実行環境
b. パラメタ推定の結果とその評価

２．統計モデルを用いた予測
2.1 線形回帰モデルを用いた予測
a. 線形回帰モデルのベイズ推定
b. MCMC法によるパラメタ推定とモデルの選択
c. パラメタのゆらぎの影響
2.2 Rによる解析と予測
a. MCMC法の計算アルゴリズム
b.推定結果の評価と予測値

３．時系列モデルを用いた予測
3.1 時系列モデル（自己回帰モデル）を用いた予測
a. 時系列モデルのベイズ推定
b. MCMC法によるパラメタ推定とモデルの選択
c. パラメタのゆらぎの影響
3.2 Rによる解析と予測
a. MCMC法の計算アルゴリズム
b.推定結果の評価と予測値