本セミナーでは、ベイズ解析の基礎から、PythonのPyMCおよびそのラッパーであるBAMBIの使い方、入力ミスや計測ミスにより生じる外れ値が存在するようなデータに対してベイズ統計により頑健な回帰分析を行う方法、標本のサイズが十分にない場合の2値データに対するロジスティック解析について解説いたします。
データ解析や統計学に携わっている方であれば、ベイズ統計学という言葉をどこかで耳にしたことがあるかもしれません。従来の多くの統計的な手法は、 変数の数と比べて標本のサイズが十分にあるという前提で作られています。しかし実際には、 そのような仮定を満たさないデータは多数存在します。そのような状況の下でも、ベイズ統計は機能することが多いのですが、このような手法を扱っているセミナーはごく限られています。このため、本セミナーでは主に以下の内容について解説します。レベルとしては入門に近い内容になっています。
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