ベイズ統計学 入門講座

セミナー趣旨

　本講座は、昨今非常に注目・活用され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。分野の性質上、数式の多用は避けられませんが、重要なのは背後にある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。
しばらく前までのベイズ統計学は、いくつかの制約から応用例が限られていましたが、マルコフ連鎖モンテカルロ法の導入にともない、あらゆる研究分野でベイズ統計学が利用されるようになりました。

　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たいと思います。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であると考えています。

受講対象・レベル

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など、どなたでも参加ください。
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。

習得できる知識

・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、講義の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の解釈について解説する予定です。

セミナープログラム

1. はじめに
   1. （ベイズ）統計学とは何か
   2. 標本理論との相違点、ベイズ統計学の有用性
2. 統計学の基礎
   1. 三つの確率概念：古典的確率、相対頻度確率、主観的確率
   2. 公理的確率
   3. 確率変数と主な確率分布
   4. 期待値と分散
   5. 標本と母集団
   6. 推定と検定
3. ベイズの定理
   1. 条件付き確率からの導出
   2. ベイズの定理と具体例
   3. 三囚人問題
4. 最尤法
   1. 尤度と尤度関数
   2. 回帰モデルの最尤推定：質的従属変数モデルへの応用
   3. 最尤法とベイズ分析の関係
5. 古典的ベイズ分析
   1. 事前分布と事後分布
   2. 幾つかの具体例
   3. 回帰モデルへの応用（１）
6. 現代のベイズ分析
   1. ギブズ・サンプラー
   2. メトロポリス・ヘイスティングス・アルゴリズム
   3. 回帰モデルへの応用（２）
7. おわりに

□ 質疑応答 □

セミナー講師

神戸大学 大学院 経営学研究科 准教授　清水 玄彦　氏

セミナー受講料

定価：49,500円（オンライン受講価格：39,600円）

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１名：46,970円（オンライン受講価格：37,620円）
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