ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門【提携セミナー】

ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門セミナー

ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

馬場 真哉 氏

開催場所 未定
定員 -
受講費 未定
★ベイズ統計の基本、一般化線形モデル、状態空間モデル。

ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

 

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んでいただくことを目標とします。またRとStanを使った実装コードをあわせて紹介します。具体的な分析を講師のPCで実演することで、データ分析のイメージをつかんでいただきます。

 

◆受講後、習得できること

・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

 

担当講師

Logics of Blue 馬場 真哉 氏

 

 

セミナープログラム(予定)

1.はじめに

 

2.ベイズ統計モデリングの基本
2.1 統計学と確率分布
2.2 ベイズ統計モデリングの概要
2.3 確率モデルの設計事例
2.4 ベイズ推論の基本
2.5 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 ホワイトノイズとランダムウォーク
4.3 ローカルレベルモデル
4.4 時変係数モデル
4.5 トレンドの構造
4.6 周期性のモデル化
4.7 正規分布以外の確率分布を用いた状態空間モデル

 

(質疑応答)

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

開催場所

未定

 

受講料

未定

 

オンライン配信のご案内

★ Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

 

備考

配布資料・講師への質問等について
●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
(開催1週前~前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

 

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