基礎から学ぶベイズ統計学と実用例

ベイズ統計学とは何かをわかりやすく解説し、
一般的な統計学との違い、
ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介します。

講師

(株) エフビズ　代表取締役　青木 義充 氏

＜専門＞ 時系列解析，ベイズ統計学，データサイエンス

受講料

　49,980円（税込）

■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合47,250円、
　 2名同時申込の場合計49,980円（2人目無料：1名あたり24,990円）で受講できます。
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  （セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）

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　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切掛かりません。

受講対象・レベル

・ベイズ統計学を基礎から学びたい方
・ベイズ的アプローチに興味がある方、一般的なアプローチとの違いを知りたい方
・データ解析の実務に携わっている方
　社会人だけでなく、大学院生など学生の方でも問題ありません。

必要な予備知識

データ解析に興味を持たれている方であれば、特に予備知識は必要ございません。

習得できる知識

ベイズ統計学の考え方が分かり、一般的な統計学の手法との違いが分かるようになる。
ベイズ統計学での推論の進め方（ベイズ的アプローチ）の考え方を学ぶことで、データ以外の情報を利用した解析手法を習得できるようになります。

趣旨

　データの解析をしている際に、「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？ そもそもデータ解析の目的が、客観的な解析をしたいというものであるならば、データ以外の情報を利用することに懐疑的になるかもしれません。たしかに、一般的な統計学の手法では、得られたデータから、その背後に潜む構造を推測する形式がとられています。つまり、推測時に利用できる情報はデータのみといってよいでしょう。その一方で、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。本講演では、ベイズ統計学の考え方を学ぶことにより、一般的な統計学の手法との違いを意識しながら、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、実際にどのように用いればよいか分からない方もいらっしゃるかもしれません。特に、一般的な統計学の手法でも十分に扱える問題では、せっかく学んだベイズ統計学を活用する機会もないことでしょう。本講演では、ベイズ統計学の特徴が活かされる事例を取り扱うため、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。

プログラム

１．ベイズ統計学の考え方
　１-１．ベイズ統計学の考え方
　１-２．条件付確率とベイズの定理
　１-３．事前情報とデータによる情報

２．マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC法）
　２-１．ベイズ統計学における推定手法の考え方
　２-２．マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC法）の考え方
　２-３．ギブスサンプラーとそのアルゴリズム

３．データ拡大法
　３-１．データ拡大法の考え方
　３-２．打ち切りなどの不完全な観測データへの応用
　３-３．データ拡大法のアルゴリズム

【質疑応答・名刺交換】

 キーワード
　ベイズ統計学,ブラックボックス,マルコフ連鎖モンテカルロ法,MCMC,セミナー,講習会