はじめてのベイズ統計学【LIVE配信】

セミナー趣旨

　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。
　内容の性質上、数式の使用は避けられませんが、それらの意味を丁寧に説明するようにしますので、数学が苦手でも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。

受講対象・レベル

・はじめてベイズ統計学に触れる方
・通常の統計学とベイズ統計学との違いを理解したい方
・新たな統計分析手法の知見を得たい方

習得できる知識

・統計学的思考
・ベイズ統計学の基本的な考え方
・ベイズ統計学の有用性

セミナープログラム

１．はじめに
　1-1．（ベイズ）統計学とは何か
　1-2．ベイズ統計学で何ができるのか
　1-3．標本理論との相違点

２．統計学の基礎
　2-1．確率と確率変数
　2-2．主な確率分布
　2-3．期待値と分散

３．ベイズの定理
　3-1．条件付き確率とベイズの定理
　3-2．ベイズの定理の具体例
　3-3．三囚人問題（あるいはモンティ・ホール問題）

４．最尤法
　4-1．尤度と尤度関数
　4-2．最尤法の応用例
　4-3．最尤法とベイズ推定の関係

５．古典的ベイズ分析
　5-1．事前分布の設定：自然共役事前分布と無情報事前分布
　5-2．事後分布の導出および評価
　5-3．古典的ベイズ分析の限界

６．現代のベイズ分析：マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法
　6-1．ギブズ・サンプラー
　6-2．メトロポリス‐ヘイスティングス・アルゴリズム
　6-3．幾つかの応用例

【質疑応答】

スケジュール
10：30～11：50　講義1
11：50～12：40　昼食
12：40～13：50　講義2
13：50～14：00　休憩
14：00～15：10　講義3
15：10～15：20　休憩
15：20～16：30　講義4
※進行によって、多少前後する可能性がございます。
※質問は随時チャット形式で受け付けます。

キーワード
ベイズ,統計学,定理,メーカー,ものづくり,製造業,研究,開発,商品,講座,研修,セミナー

セミナー講師

神戸大学　大学院経営学研究科　准教授　Ph.D. in Economics　清水 玄彦　氏

【専門】
計量経済学、ベイズ統計学
【略歴】
2000年3月　慶應義塾大学経済学部卒業
2002年3月　慶應義塾大学大学院経済学研究科修士課程修了
2011年10月　Rutgers University大学院博士課程修了（Ph.D. in Economics）
2012年10月　財務省財務総合政策研究所研究官
2014年10月　経済産業研究所コンサルティング・フェロー
2016年4月　同志社大学商学部助教
2017年4月　神戸大学大学院経営学研究科准教授、現在にいたる

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
■ 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49,500円、
　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
　 備考欄に「会員登録希望」と希望の案内方法【メールまたは郵送】を記入ください。
（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。）
※ 会員登録とは
　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。

特典
見逃し配信あり（受講者のみセミナー翌日から1週間だけ視聴可）

受講について

・本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。