ベイズ統計の基礎とデータ分析、予測への応用

セミナー趣旨

　ベイズ統計学は、計算機の性能向上に伴い、現代のデータ分析に欠かせないツールとなっている。また、迷惑メール判別など、応用も幅広い。
　本講座では、ベイズの定理にはじまるベイズ統計学の基本的な考え方を古典的な頻度統計学との対比を交えつつ学ぶ。さらに、ベイズ推定、ギブスサンプリング法やメトロポリス・ヘイスティングス法などのマルコフ連鎖モンテカルロ法とその応用について学ぶ。

受講対象・レベル

入社2〜3年の若手社員、新人社員の方で様々なデータを扱っているが、あまり分析できていない、分析の技術に興味はあるが、取り組むきっかけが必要と考えている方。

必要な予備知識

特に予備知識は必要なく基礎から解説するつもりですが、高校レベルの確率・統計を履修されていないと難しく感じるかもしれません。
データの分析やその技術に興味を持っている方が対象になります。

習得できる知識

1.ベイズ統計学について古典的な頻度統計学との対比に基づいた理解
2.ベイズ推定，ギブスサンプリング法など具体的な技術
3.データ分析等に際して技術の適用例

セミナープログラム

1. 確率の復習
  1-1. 確率の図を使った理解
  1-2. 順列・組合せ、条件付き確率

2. ベイズの定理を使ってみる
  2-1. ベイズの定理とは？
  2-2. 結果から原因を探っていく
  2-3. 機械的に解けるのがベイズの強み
  2-4. ベイズの定理を使って解いてみる

3.「連鎖の確率」を扱うベイジアンネットワーク
  3-1. ベイジアン・ネットワークとは何か
  3-2. 複雑なネットワークを扱う
  3-3. ノードの確率で連鎖の確率が分かる
  3-4. ナイーヴ・ベイズフィルター

4.「尤度」の理解を深める
  4-1. ベイズの壺問題で「尤度」を考える
  4-2. 尤度関数を見る

5. ベイズ統計の応用例
  5-1. ベイズの定理からベイズ統計へ
  5-2. ベイズ統計でよく使う「確率分布」
  5-3. 線形回帰，ロジスティック回帰
  5-4. マルコフ連鎖モンテカルロ法

【質疑応答】

キーワード：
ベイズ統計,ベイズの定理,確率,ベイジアンネットワーク,確率分布,セミナー

セミナー講師

東京都市大学　情報データ科学研究科　教授
博士（理学）　河合 孝純氏

【ご専門】　
炭素系高機能材料の第一原理電子状態計算／時系列データ分析による状態監視・異常検知に関する研究

【ご経歴等】
1995年東京理科大学理学部物理学科卒業。1997年同大学院理学研究科物理学専攻修士課程修了。同年独 立行政法人日本学術振興会特別研究員DC1採用、2年で同大学院博士過程修了。1999年より日本電気株式 会社(NEC)にポスドクとして採用され、一般財団法人ファインセラミックスセンターフロンティアカーボンテクノ ロジー研究本部に出向、2003年よりNEC基礎研究所に勤務。2020年より東京都市大学大学院総合理工学研 究科情報専攻教授。2023年同デザイン・データ科学部デザイン・データ科学科教授、教育開発機構 数理・ データサイエンス教育センター センター長。2000年に公益財団法人 井上科学振興財団 井上研究奨励賞受賞。

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
■ 会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
　★1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
　★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。
　★3名以上同時申込は1名につき27,500円（税込）です。

※LIVE配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合
　会員価格で1名につき55,000円（税込）、2名同時申込で66,000円（税込）になります。
　メッセージ欄に「LIVEとアーカイブ両方視聴」と明記してください。

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主催者

開催場所

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