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Pythonによるベイズ統計学入門【PC実習付き】
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | 株式会社 情報機構 |
キーワード | SQC一般 情報技術 モンテカルロ法 |
開催エリア | 東京都 |
開催場所 | 【品川区】きゅりあん |
交通 | 【JR・東急・りんかい線】大井町駅 |
★ベイズ統計を基礎から学びたい方、ベイズ的手法でデータ分析をしたい方、PyMCの使い方を学びたい方などにお勧めのセミナー!
★ベイズ統計の基本原理から、様々なデータによるベイズ分析の手法をなるべく数式を使わず、PC実習を交えながら解説します。
講師
慶應義塾大学 経済学部 教授 中妻 照雄 先生
受講料
1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
*1社2名以上同時申込の場合 、1名につき35,640円
*学校法人割引 ;学生、教員のご参加は受講料50%割引
セミナーポイント
★書籍事前配布のお知らせ
本セミナーでは講師の中妻先生の著書「Pythonによるベイズ統計学入門」で予習ができるよう、事前に配布いたします。
セミナー当日もお持ちくださいませ。
※直前のお申し込みとなりますと会場でのお手渡しとなります。ご了承くださいませ。
■はじめに:
本講座ではPythonプログラミングの基本を習得しつつ、ベイズ統計学の基礎を学びます。
特にPyMCというベイズ分析のためのPythonパッケージを使用し、ベイズ統計学の理論と応用に関する理解を深めることを目指します。
■ご講演中のキーワード:
ベイズ統計学、マルコフ連鎖モンテカルロ法、Python、PyMC
■受講対象者:
・ ベイズ統計学について関心のある方。
・ Pythonによるデータ分析に関心のある方。
・ ベイズ的手法をデータ分析に活用したいと考えている方。
■必要な予備知識:
・ 学部教養課程レベルの統計学、微分積分、線形代数の知識。
■本セミナーで習得できること:
・ ベイズ統計学の基本。
・ マルコフ連鎖モンテカルロ法の基本。
・ Pythonの基本。
・ PyMCの基本。
★セミナーで使用するPCについて:
・Windows PCまたはMacを用意してください。
・以下のリンク先の指示に従いPythonの設定を行ってください。
https://github.com/nakatsuma/python_for_bayes
・ご持参が難しい場合は、お申込み時に備考欄に『PC貸出』と記入ください。
7,560円(税込)にて貸出致します。
・PCの貸出は原則として1週間前までにお申し出ください。
★過去、本セミナーを受講された方の声(一例):
・ベイズ統計について知ることができ、大変有意義でした。ありがとうございました。
・今回のようなしっかりした基礎理解を知りたかったので大変役に立った
セミナー内容
1.Pythonプログラミングの基本
1)Jupyter Notebookの使い方
2)Pythonの文法の基本
3)データの出入力と作図
2.ベイズ統計学の基本原理
1)ベイズの定理による事後分布の導出
2)未知のパラメータに関する推論
3)将来の確率変数の値の予測
3.様々な確率分布を想定したベイズ分析
1)ベルヌーイ分布
2)ポアソン分布
3)正規分布
4.PyMCによるベイズ分析
1)ベイズ統計学とマルコフ連鎖モンテカルロ法
2)PyMCによる回帰モデルのベイズ分析
3)PyMCによる一般化線形モデルのベイズ分析