ベイズ統計学  入門講座

≪ベイズ統計学の基本的な考え方とその有用性≫

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

〇ベイズ統計学について初めて学習する方
〇ベイズ統計学を用いたことがあるが、具体的な意味を理解できていない方　などにオススメ！

数式も重要ですが、より本質を理解するため “ベイズ統計学の考え方の習得” に重点を置いたセミナーです

セミナー趣旨

本講座は、近年さまざまな分野で利用が増えているベイズ統計学の基礎について、わかりやすく解説することを目的とします。（ベイズ）統計学は応用数学の一分野であるため高度な数学が要求されますが、重要なのは考え方にありますので、そちらに重点を置いて説明します。

しばらく前のベイズ統計分析では、主として計算上の制約から応用例が限られていました。現在ではマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法の導入にともない、あらゆる分野でベイズ統計学が利用されるようになりました。また、統計ソフトウェア（Rなど）の急速な発展も、ベイズ統計学の普及に大いに貢献しています。

本講座では、通常の統計学（標本理論）との対比を通じて、ベイズ統計学の考え方および有用性について紹介します。今回初めてベイズ統計学に触れる方をはじめ、かつてベイズ統計学を用いたことがあるものの、具体的な意味が十分に理解できなかった方にとっても役立つ内容にしたいと考えています。

得られる知識

• ベイズ統計学の基本的な考え方および有用性
• 統計学的思考

時間の関係上、応用例の紹介は限られてしまいます。統計分析を理解するためには、実際にデータを用いて分析を行うことが重要ですので、受講後には是非ともご自身で統計分析にチャレンジしてみてください。
統計分析ソフトを用いた分析例を実演し、ベイズ分析特有のアウトプットと解釈についても解説する予定です。

受講対象

統計分析に関心のある方、実際に統計分析を行っており新たな知見を得られたい方をはじめ、どなたでもご参加ください。
予備知識は想定しませんが、統計学の基礎をご存知であれば理解は深まるかと思います。

担当講師

神戸大学 大学院 経営学研究科 准教授　清水 玄彦　氏

【専門】ベイズ統計学、計量経済学

セミナープログラム（予定）

１．はじめに
1.1　（ベイズ）統計学とは何か
1.2　標本理論との相違点、ベイズ統計学の特徴

２．統計学の復習
2.1　確率と確率変数
2.2　主な確率分布
2.3　期待値と分散
2.4　推定と検定

３．ベイズの定理
3.1　条件付き確率とベイズの定理
3.2　ベイズの定理の具体例
3.3　三囚人問題（あるいはモンティ・ホール問題）

４．最尤法
4.1　尤度と尤度関数
4.2　最尤法とベイズ分析の関係

５．古典的ベイズ分析
5.1　事前分布の設定：自然共役および無情報事前分布
5.2　事後分布の導出および評価
5.3　いくつかの応用例（１）

６．現代のベイズ分析：MCMC法
6.1　回帰モデルのベイズ分析
6.2　Rを用いたベイズ分析
6.3　いくつかの応用例（２）

７．おわりに

　　□ 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

配布資料

製本テキスト(開催日の4、5日前に発送予定)
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　開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
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