ベイズ統計学入門

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本セミナーでは、ベイズ統計学の考え方を基本から解説し、これから独学でより高度なデータ解析に挑むための基盤作りを目指します。

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プログラム

近年、計算機の発達により大量のデータが簡単に低コストで得られるようになりました。その大量のデータに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を可決する能力は、仕事に欠かせないスキルとなりつつあります。  本セミナーでは、ベイズ統計学の考え方を基本から解説し、これから独学でより高度なデータ解析に挑むための基盤作りを目指します。

  1. はじめに
    1. 記述統計
    2. 推測統計学とベイズ統計学
  2. ベイズ推定量
    1. 推定量とは
    2. ベイズ推定の考え方
    3. 損失関数とベイズ推定量
  3. 区間での推測
    1. 区間推定とは
    2. 信用区間
    3. 最高事後密度区間
  4. 仮説の検証
    1. 仮説検定とは
    2. ベイズファクター
  5. 応用を目指して
    1. モンテカルロ積分
    2. 直接法と間接法
    3. マルコフ連鎖モンテカルロ法
  6. まとめ

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