分析法バリデーション 統計解析入門と分析能パラメータの計算法
【LIVE配信】2024/3/19(火) 10:30~16:30 , 【アーカイブ配信】3/21~3/29(何度でも受講可能)
お問い合わせ
03-6206-4966
開催日時 | 2023/6/8(木)10:30~16:30 |
---|---|
担当講師 | 青木 義充 氏 |
開催場所 | Zoomによるオンライン受講 |
定員 | 30名 |
受講費 | 55,000円(税込) |
【提携セミナー】
主催:株式会社技術情報協会
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。
・推定手法としてのMCMC法
・統計モデルを用いた予測
・時系列モデルを用いた予測
(株)フィンデクス 代表取締役 博士(学術) 青木 義充 氏
1.推定手法としてのMCMC法
1.1 MCMC法の基礎
1.1.1 MCMC法の考え方
1.1.2 推定アルゴリズムの考え方
1.2 Rによるプログラミング
1.2.1 Rの利用法と実行環境
1.2.2 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 線形回帰モデルにおけるベイズ推定
2.2 MCMC法によるパラメタ推定方法と予測
2.3 Rを用いたMCMC法の計算プログラム
2.4 推定結果の評価と予測値の利用
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)のベイズ推定
3.2 MCMC法によるパラメタ推定法と予測
3.3 Rを用いたMCMC法の計算プログラム
3.4 推定結果の評価と予測値の利用
【質疑応答】
2023/6/8(木)10:30~16:30
Zoomによるオンライン受講
1名につき55,000円(消費税込・資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕
資料は事前に紙で郵送いたします。
★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。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。