【受講者特典あり】
ベイズ統計学の考え方、マルコフ連鎖モンテカルロ法の仕組みを知りたい方に向けて。

データサイエンスのためのベイズ統計学入門

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

データサイエンティストは不確実性を定量化し，価値を引き出す．その根幹をなすのが，確率を用いた不確実性のモデリングである．そして，確率と不確実性の関係を最も自然に説明できるのがベイズ統計学である．

本セミナーではベイズ統計学による不確実性，確率，認識の基本的な考え方を説明する．そしてベイズ統計学でつかわれる，マルコフ連鎖モンテカルロ法について，その仕組みを述べる．詳細を述べる時間はないが，ベイズ統計学の最近の応用例についても少し紹介したい．

ベイズ統計学の感覚を掴むため，R言語，Stan言語による実演を行う．興味がある方は事前にインストールしておくことをおすすめする．

※ R言語，RstudioとRstan言語について．
・R言語　https://www.r-project.org
・Rstudio　https://rstudio.com
・Rstan　https://mc-stan.org/users/interfaces/rstan
・Rstanについては　https://kkamatani.github.io/MonteCarloText/もご確認ください．

◆ 想定される主な受講対象者

・ベイズ統計学の考え方について知りたい方
・ベイズ統計学の計算手法の仕組みを知りたい方

◆ 本セミナーに参加して修得できること

・ベイズ統計学の確率の考え方が理解できる
・確率を理解することの重要性が理解できる
・統計計算がなぜ重要か分かる

★ 受講者特典
受講者には参考資料として、講師著書『モンテカルロ統計計算』を（講談社）を進呈！

担当講師

統計数理研究所 モデリング研究系　准教授 博士（数理科学）　鎌谷 研吾　氏

セミナープログラム（予定）

1. 準備．R, RStudio, Stanの紹介

2. 統計・データサイエンス教育，ベイズ統計

3. データの分類・本文に入る前に

4. 様々な確率分布

5. 不確実性と確率

6. 分割表・尤度

7. 確率，条件付き確率

8. 積分の出番

9. Stanによる計算

10. 個人確率の考え方

11. 事前分布，尤度，事後分布

12. 真実の表現としてでなく、人の認識としての確率

13. 主観的ベイズ

14. ベイズ統計学の一貫性

15. 信用区間

16. 事後確率

17. モデル「選択」

18. 予測

19. 共役事前分布

20. 妥当で理想的認識としての確率

21. 客観的な認識はありえるか

22. 非主観的ベイズの試み

23. 客観的に見える主観

24. ラプラス事前分布

25. 目を背けていた問題

26. 計算困難性

27. マルコフ連鎖モンテカルロ法

28. マルコフ連鎖モンテカルロ法の長期的振る舞い

29. モンテカルロ革命

30. 残されている問題

31. 応用例の紹介

32. まとめ

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2021年6月8日（火）　12:30-16:30

開催場所

【Live受講】 Live配信セミナー（リアルタイム配信）　※会社・自宅にいながら学習可能です※

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

★　見逃し視聴

については、こちらをご参照ください

受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】
41,800円(税込、資料付)　＊1社2名以上同時申込の場合、30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】
46,200円(税込、資料付)　＊1社2名以上同時申込の場合、35,200円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引

配布資料

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。）

備考

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。

★【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】、【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。