ベイズ統計学 入門講座

再開催を依頼する / 関連するセミナー・出版物を探す
オンライン 開催

本セミナーでは、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いたします。

日時

中止

プログラム

本講座は、近年さまざまな分野で利用が増え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。 (ベイズ) 統計学は応用数学の一分野であるため高度な数学が要求されますが、重要なのは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。  しばらく前のベイズ統計分析では、主として計算上の制約から応用例が限られていました。現在ではマルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) 法の導入にともない、あらゆる分野でベイズ統計学が利用されるようになりました。また、統計ソフトウェア (Rなど) の急速な発展も、ベイズ統計学の普及に大いに貢献しています。  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にしたいと考えています。

  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、ベイズ統計学の特徴
  2. 統計学の復習
    1. 確率と確率変数
    2. 主な確率分布
    3. 期待値と分散
    4. 推定と検定
  3. ベイズの定理
    1. 条件付き確率とベイズの定理
    2. ベイズの定理の具体例
    3. 三囚人問題 (あるいはモンティ・ホール問題)
  4. 最尤法
    1. 尤度と尤度関数
    2. 最尤法とベイズ分析の関係
  5. 古典的ベイズ分析
    1. 事前分布の設定:自然共役および無情報事前分布
    2. 事後分布の導出および評価
    3. いくつかの応用例 (1)
  6. 現代のベイズ分析:MCMC法
    1. 回帰モデルのベイズ分析
    2. Rを用いたベイズ分析
    3. いくつかの応用例 (2)
  7. おわりに

受講料

複数名受講割引

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

ライブ配信セミナーについて