【中止】ベイズ統計学 入門講座

55,000 円(税込)

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開催日 10:30 ~ 16:30 
締めきりました
主催者 サイエンス&テクノロジー株式会社
キーワード ベイズ統計学   モンテカルロ法   回帰分析
開催エリア 全国
開催場所 Live配信セミナー

~ベイズ統計学の基本的な考え方とその有用性~

〇ベイズ統計学について初めて学習する方〇ベイズ統計学を用いたことがあるが、具体的な意味を理解できていない方 などにオススメ!数式も重要ですが、より本質を理解するため “ベイズ統計学の考え方の習得” に重点を置いたセミナーです

セミナー講師

帝京大学 経済学部 准教授 清水 玄彦 氏
 
【専門】ベイズ統計学、計量経済学
 
【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

※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。

55,000円( E-mail案内登録価格52,250円 )E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料2名で 55,000円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額27,500円)

【1名分無料適用条件】※2名様ともE-mail案内登録が必須です。※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。 (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)※他の割引は併用できません。

※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】1名申込みの場合:40,150円 ( E-Mail案内登録価格 38,170円 )※WEBセミナーには「アーカイブとオンデマンド」が含まれます。※1名様でお申込み場合、キャンペーン価格が自動適用になります。※他の割引は併用できません。

受講について

Zoom配信の受講方法・接続確認

  • 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。
  • 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー中、講師へのご質問が可能です。
  • 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。≫ テストミーティングはこちら

配布資料

  • 製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。

セミナー趣旨

 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。

受講対象・レベル

統計分析に関心のある方、実際に統計分析を行っており新たな知見を得られたい方をはじめ、どなたでもご参加ください。予備知識は想定しませんが、統計学の基礎をご存知であれば理解は深まるかと思います。

習得できる知識

・ベイズ統計学の基本的な考え方および有用性・統計学的思考時間の関係上、応用例の紹介は限られてしまいます。統計分析を理解するためには、実際にデータを用いて分析を行うことが重要ですので、受講後には是非ともご自身で統計分析にチャレンジしてみてください。統計分析ソフトを用いた分析例を実演し、ベイズ分析特有のアウトプットと解釈についても解説する予定です。

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 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 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 2.4 推定と検定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 最尤法とベイズ分析の関係5.古典的ベイズ分析 5.1 事前分布の設定:自然共役および無情報事前分布 5.2 事後分布の導出および評価 5.3 いくつかの応用例(1)6.現代のベイズ分析:MCMC法 6.1 回帰モデルのベイズ分析 6.2 Rを用いたベイズ分析 6.3 いくつかの応用例(2)7.おわりに  □ 質疑応答 □