統計学入門シリーズセミナー【第3回】初めてのベイズ統計学

セミナー趣旨

　お仕事に従事されている中で、「ベイズ統計学が云々」「ベイズ統計学で柔軟なモデリングが云々」といった話をどこかで聞いたことがあるかもしれません。本講座は、「ベイズ統計学とはどういうものか？」「一般的な統計学と何が違うのか？」「ベイズ統計学を学ぶ意義は？」といったことを知りたい方におすすめです。すでにベイズ統計学に基づいた分析をおこなっているものの、実は知識にやや不安を覚えているという方にもおすすめです。
　尚、本講座の数学的な水準は、正直に言って、第1回と第2回にくらべて高めです。しかし、難しそうな記号を使い、延々と板書したりするわけでは決してありません。さまざまなお仕事に従事されている方々が受講することや講演時間には限りがあることを前提に、ベイズ統計学に関係する各概念を、あまりに数学的にブラックボックスのままやりすごすことなく、しっかりわかりやすく解説します。
■セミナー全体の特長
　すでに手元にある、あるいはこれから取得しようと考えている、データをうまく調理できないものかと考えている方におすすめの講座です。
　第1回の「実践的な統計学入門」では、「統計学とはどういうものか？」「統計学を学ぶ意義は？」といったことを解説します。「t検定」「カイ二乗検定」といった名前をご存じの方もいるかもしれませんが、統計学における代表的な手法のひとつである、統計的仮説検定も解説します。
　第2回の「多変量解析入門」では、重回帰分析や因子分析などの、数多くの変数からなるデータに対する分析手法を解説します。
　第3回の「初めてのベイズ統計学」では、「ベイズ統計学とはどういうものか？」「（第1回で扱う）一般的な統計学と何が違うのか？」「ベイズ統計学の活用法」といったことを解説します。

受講対象・レベル

・ベイズ統計学の初心者
・ベイズ統計学を過去にひととおり学んだものの忘れてしまった方

習得できる知識

・ベイズ統計学の基礎
・一般的な統計学とベイズ統計学の違い
・ベイズ統計学の活用法

セミナープログラム

1.ベイズ統計学とは？
　1.1　ベイズ統計学とは？
　1.2　一般的な統計学とベイズ統計学の違い
　1.3　なぜわざわざベイズ統計学を学ぶのか？

2.確率の基礎知識　～数学っぽくて硬質だけど避けられない話題～
　2.1　期待値と分散と標準偏差
　2.2　確率分布

3.最尤法　～最もそれらしい推定値を求める方法（のひとつ）～
　3.1　二項分布の場合
　3.2　正規分布の場合

4.ベイズの定理　～ベイズ統計学の要点～
　4.1　条件付き確率
　4.2　ベイズの定理
　4.3　事前確率密度関数と事後確率密度関数
　4.4　事後期待値と事後分散

5.マルコフ連鎖モンテカルロ法　～平均や分散などの近似値を求める方法～
　5.1　マルコフ連鎖モンテカルロ法
　5.2　メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム
　5.3　ギブスサンプラー
　5.4　ハミルトニアンモンテカルロ法

6.ベイズ統計学の活用例
　6.1　階層ベイズモデル　―少ないデータから家賃と専有面積の関係を探る
　6.2　2つの母集団の平均についての推測　―t検定との違いを知る
　6.3　状態空間モデル　―クジラの生息頭数を探る

（質疑応答）

※シリーズその他日程

セミナー講師

著述家 高橋 信 先生

■主経歴
　ロングセラーであり、海外で数多く翻訳されている、「マンガでわかる統計学」シリーズの著者。
　1998年九州芸術工科大学（現 九州大学）大学院芸術工学研究科情報伝達専攻修了。民間企業で統計学セミナー講師業務やデータ分析業務に長く従事した後、大学非常勤講師や非常勤研究員などを務め、現在は著述家。
■専門・得意分野
統計学・データ分析
■本テーマ関連の学会・協会等での委員会活動など
日本統計学会

セミナー受講料

受講料(資料・昼食付)
＜全3回同時申込の場合のみ＞
1月10日（金）までに、全3回申込の場合に限り、88,000円（税込）
※1社2名以上同時申込は、さらに11,000円（税込）引き
＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

＊全3回申込の方へ（不測の事態により、全回開催出来ない場合、以下規定に基づき、返金致します。）
　全3回中、2回未満の実施の場合： 70％返金
　全3回中、3回未満の実施の場合： 40％返金

※申込時に参加形態(第○・○回参加)を申込備考覧に記載下さい。
※各回、別の方が受講いただくことも可能です。
※1社2名以上同時申込は、同時申込、同形態(講座数、参加日)でのお申込のみ