統計ソフトRを用いたベイズ統計学入門

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本セミナーでは、近年注目を集めているベイズ統計学の基本的な考え方と応用について、オープンソースで無料で使用できるR (R Studio) を用いた実演を交えてわかりやすく解説いたします。
また、従来の統計学 (標本理論) との比較を通じて、ベイズ統計学の特徴・有用性を紹介いたします。

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プログラム

様々なデータが利用可能な現代社会において、統計分析の重要性は非常に高まっています。本セミナーでは、近年注目を集めているベイズ統計学の基本的な考え方と応用について、わかりやすく解説します。従来の統計学 (標本理論) との比較を通じて、ベイズ統計学の特徴・有用性を紹介します。  「ベイズ統計学とはそもそも何なのか?」「従来の統計学に加えてベイズ統計学を学ぶ意義は何か?」このような疑問をお持ちの方にとっても有益なセミナーになると思います。また、これまでにベイズ分析を行ったことがあるものの、その内容に不安を覚える方にも本セミナーの内容は役立つと考えます。  また、本セミナーでは統計ソフトR (RStudio) を用いた実演を行います。ベイズ統計学では、通常の統計学とは異なった特有のアウトプットを扱うことから、これらの見方や解釈についても解説します。  多少の数式の使用は避けられませんが、数学が苦手でも理解できるように説明しますので、ベイズ統計学に関心をお持ちの方は是非ともご参加ください。

  1. はじめに
    1. (ベイズ) 統計学とは何か
    2. ベイズ統計学で何ができるのか
    3. 標本理論との相違点
  2. 統計学の復習・Rの導入
    1. 確率と確率変数
    2. 主な確率分布
    3. 期待値と分散
    4. Rによる簡単な分析例
  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. 標本理論とベイズ理論の間:最尤推定
    1. 尤度と尤度関数
    2. 最尤法の応用例:Rを用いた推定方法
    3. 最尤法とベイズ推定の関係
  5. ベイズ分析の応用例 (1)
    1. 事前分布の設定:自然共役事前分布と無情報事前分布
    2. 事後分布の導出および評価
    3. さまざまな具体例
  6. ベイズ分析の応用例 (2) :Rを用いたベイズ推定
    1. 回帰モデル
    2. Rによるベイジアン回帰分析
    3. いくつかの応用例

受講料

持参物

RとRStudioをインストールしたPCをご準備ください。
WindowsとMacの両方に対応しています。RStudioは英語版しかありません。

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