非統計家でもわかるベイズ統計の理論と方法 入門編

～ つまずきやすい点や頻度論との考え方の違いから、パラメータの事後分布の導出やモデル比較 ～ 

このセミナーは、ベイズ統計について事前の知識を持たない初学者向けの講座です。 初学者がつまずきやすい点や頻度論との考え方の違いについて議論し、線形回帰モデルを例に、パラメータの事後分布の導出やモデル比較について議論いたします。 また、時間が許せば、ベイズ階層モデルやその推定手法であるマルコフ連鎖モンテカルロ法についても解説いたします。

日時

【Live配信】 2024年4月22日（月）  13:00～16:30【アーカイブ受講】 2024年5月7日（火）  まで受付（配信期間：5/7～5/20）  受講可能な形式【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ※Live配信受講者には、特典（無料）として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。

セミナー講師

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アーカイブ配信の受講方法・視聴環境確認

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配布資料Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可)アーカイブ配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可)その他注意事項※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。

習得できる知識

・基本的なベイズ統計の考え方と頻度論との違い。・代表的な確率モデルの事後分布の計算方法。・ベイズ統計的な仮説検定の考え方。・線形回帰モデルの推定とモデル比較

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