医薬品開発における製剤開発の各段階で必要となる統計解析基礎講座
【LIVE配信】2024/5/15(水) 10:30~16:30 , 【アーカイブ配信】5/16~5/24 (何度でも受講可能)
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03-6206-4966
開催日時 | 2022/5/23(月)10:30~16:30 |
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担当講師 | 青木 義充 氏 |
開催場所 | Zoomによるオンラインセミナー |
定員 | - |
受講費 | 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:47,300円 【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:52,800円 |
★ベイズ統計学とは?一般的な統計学との違いとは?
★データサイエンティストにおける必須知識、ベイズ統計を基礎から解説♪
★ベイズ統計を活用する必然性が理解できます!
【提携セミナー】
主催:株式会社情報機構
データを解析している際に,「データ以外の情報を利用した解析をしたい」と思ったことはありませんか?ベイズ統計学では,データから得られる情報だけでなく,事前に知りえた情報(主観的に設定した情報)を利用して推測していきます.本講義では,一般的な統計学の手法との違いを意識しながら,ベイズ統計学の考え方を学ぶことにより,データとそれ以外の情報を組み合わせた推論方法を習得することができます.
また,ベイズ統計学を学んだことのある方の中には,手法について理解はできたが,どのように用いればよいか分からない人もいるかもしれません.特に,一般的な統計学の手法を適用できる問題では,ベイズ統計学を活用する必然性が感じられないこともあるでしょう.本講義では,ベイズ統計学の特徴が活かされる事例を取り扱い,Rを用いた解析法を具体的に説明するため,ベイズ統計学の使いどころがはっきりと理解できるようになるでしょう.
◆ 受講対象
◆ 受講後、習得できること
株式会社フィンデクス 代表取締役 博士(学術) 青木 義充氏
1.はじめに
1-1ベイズ統計学の考え方
a. 頻度論的アプローチ
b. 異なるの情報の利用
1-2.条件付確率とベイズの定理
a. 条件付確率と周辺確率
b. ベイズの定理
1-3.事前情報とデータによる情報
a. 因果関係の整理
b. 学習の効果
2.ベイズ統計学における推定手法
2-1.ベイズ統計学の特徴
a. 尤度と最尤推定法
b. 異なる情報に関する確信度合
c. 尤度と事前情報の組み合わせ方:事後分布の計算
d. 様々な事前情報の考え方:正規分布,一様分布,無情報事前分布
2-2.推定手法
a. 様々な確率分布のパラメタ推定:正規分布,指数分布,ベータ分布
b. 推定結果のまとめ方:事後平均,事後標準偏差,信用区間
c. マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法)の考え方
d. ギブスサンプラーのアルゴリズム
3. データ解析
3-1一般的な統計解析の手法との比較
a. データの分布を解析する
b. 線形回帰モデルを解く
3-2.ベイズ統計ならではの解析手法
a. 打ち切りなどの不完全な観測データへの応用
b. データ拡大法のアルゴリズム
2022年5月23日(月) 10:30-16:30
【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※
★ 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
【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
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