Pythonで実践する!初めてのベイズ統計学【提携セミナー】

Pythonで実践する!初めてのベイズ統計学【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

宮田 庸一 氏

開催場所 未定
定員 -
受講費 未定
ベイズ統計学の手法を入門レベルからわかりやすく解説します!
Python(PyMC3)を用いたベイズ推定の仕方がわかるようになります。
(ソースコードも差し上げます)

 

Pythonで実践する!初めてのベイズ統計学

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

データ解析や統計学に携わっている方であれば、ベイズ統計学という言葉をどこかで耳にしたことがあるかもしれません。しかし、ベイズ統計学を講義科目として扱っている大学やセミナーはごく限られています。このため、本講座ではベイズ統計学の手法を入門レベルから解説します。またベイズ推定量をマルコフ連鎖モンテカルロ法により計算するために、PythonのPyMC3というパッケージの使い方を説明します。一般的にマルコフ連鎖モンテカルロ法のプログラムを一から作るのは大変ですが、PyMC3を使うことで、比較的容易にベイズ推定量を計算することができます。

 

◆受講対象者

  • ベイズ推定が、どのような仕組みで行われているのかを理解したい方
  • Pythonを用いたベイズ推定に興味がある方
  • 満足、不満足のような2値の選択肢とその要因のデータが手元にあるときに、ロジスティック回帰モデルを用いて
    ベイズ推定をしてみたい方(ソフトで通常の統計解析を行うと、エラーが出てしまって困った方)

 

◆必要な予備知識など

1. 総和記号(Σ記号)ベイズ推定を説明するときに使います。計算できる必要はありません。
総和記号の定義は、セミナーで説明します。
2. 積分。ベイズ推定を説明するときに使います。ただし計算できる必要はありません。
また積分のイメージはセミナーでも説明をします。
3. 条件付き確率分布,確率密度関数、および標本平均、標本分散、相関係数。
セミナーでも解説しますが、知識があった方が理解しやすくなるかもしれません。

 

担当講師

高崎経済大学 経済学部 准教授 博士(理学)  宮田 庸一 先生

 

【講師略歴】
1999年に早稲田大学大学院理工学研究科修士課程を卒業後、早稲田大学本庄高等学院数学科に専任教諭として勤務。2008年に高崎経済大学経済学部専任講師となり、2011年に同大学准教授となり現在に至る。

【専門】方向統計学、ベイズ統計学、および有限混合モデル

 

セミナープログラム(予定)

1. 予備知識
1) 期待値,分散
2) 代表的な確率分布(正規分布,一様分布、ベルヌーイ分布など)
3) 条件付き確率分布,条件付き確率密度関数

 

3)は,ベイズ推定を理解する上では,数学的な説明が避けられないところです。
このため,ここは時間を取り丁寧に説明します。

 

2. ベイズ分析
1) 尤度関数
2) 事前分布
3) 事後分布
4) ベイズ推定量(事後平均,事後モード)
5) 信用区間(今回は信用区間を用いた簡便的な仮説検定を紹介する予定)
6) 予測分布

 

3. ベイズ推定量の計算の仕方
1) モンテカルロ法でなぜベイズ推定量を計算できるのか?
2) マルコフ連鎖モンテカルロ法とは?
3) ランダムウォーク連鎖(メトロポリス・ヘイスティングス法)

 

2)は,マルコフ連鎖モンテカルロ法は,数学的には非常に高度で,短時間では説明できませんので,
ここはシミュレーションや図を見て,直感的に理解していただくようにします。

 

4. PyMC3を用いたベイズ分析(基本編)
1) 実行するためのソフト(Python, Jupyter Notebook)の紹介
2) PyMC3のインストールの仕方
3) 歪んだコインの表の出る確率をベイズ法で推定:PyMC3の出力結果の解釈の仕方の説明

 

5. PyMC3を用いたベイズ分析(基本編の拡張)
1) ロジスティック回帰モデルとは?
興味のある被説明変数が、満足、不満足であったらどうするのか?

2) ロジスティック回帰モデルを用いたベイズ推定.
LOWBWT(Low Birth Weight)で知られている、出生児が低出生体重かどう かの判定結果と、
その要因(喫煙,年齢など)に関するデータを使用する予定。

3) 多項ロジスティック回帰モデルを用いたベイズ推定
興味のある被説明変数が、満足、不満足、わからない、の3つあったらどうするのか?

 

6. 補足とまとめ
1) WAIC(Widely applicable information criterion)によるモデルの比較
(これは時間に余裕があれば説明します. Jupyter Notebookには解析例を載せてあります)
2) PyMC3に関する書籍の紹介

 

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、印刷物を郵送で送付致します。
お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
お申込みは4営業日前までを推奨します。
それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。

 

●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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