【中止】ベイズ統計学 入門講座

セミナー趣旨

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。

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、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。

セミナープログラム

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 □

セミナー講師

セミナー受講料

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