ベイズ統計学 Python セミナー

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Zoom

ベイズ統計学の手法を入門レベルからわかりやすく解説します!
Python(PyMC3)を用いたベイズ推定の仕方がわかるようになります。
(ソースコードも差し上げます)

Pythonで理解する!

初めてのベイズ統計学

<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

高崎経済大学 経済学部 准教授 博士(理学) 宮田 庸一 先生

講師紹介

1999年に早稲田大学大学院理工学研究科修士課程を卒業後、早稲田大学本庄高等学院数学科に専任教諭として勤務。2008年に高崎経済大学経済学部専任講師となり、2011年に同大学准教授となり現在に至る。

【専門】方向統計学、ベイズ統計学、および有限混合モデル

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2021年3月22日(月) 10:30-16:30
●会場 会場での講義は行いません。
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
 お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
 お申込みは4営業日前までを推奨します。
 それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
 テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。


●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

セミナーポイント

■はじめに
データ解析や統計学に携わっている方であれば、ベイズ統計学という言葉をどこかで耳にしたことがあるかもしれません。しかし、ベイズ統計学を講義科目として扱っている大学やセミナーはごく限られています。このため、本講座ではベイズ統計学の手法を入門レベルから解説します。またベイズ推定量をマルコフ連鎖モンテカルロ法により計算するために、PythonのPyMC3というパッケージの使い方を説明します。一般的にマルコフ連鎖モンテカルロ法のプログラムを一から作るのは大変ですが、PyMC3を使うことで、比較的容易にベイズ推定量を計算することができます。数学的に複雑なところは、イメージや具体例で説明するなどして、深入りしないようにします。

■受講対象
・ベイズ推定や検定を初歩から理解したい方
・Pythonを用いたベイズ推定に興味がある方

■必要な予備知識
1. 総和記号(Σ記号)ベイズ推定を説明するときに使います。計算できる必要はありません。
  総和記号の定義は、セミナーで説明します。
2. 積分 ベイズ推定を説明するときに使います。計算できる必要はありません。
  また積分のイメージはセミナーで説明します。
3. 条件付き確率分布,確率密度関数、および標本平均、標本分散、相関係数
 (もちろん解説しますが、知識があった方が理解しやすくなるかもしれません。)

■本セミナーに参加して修得できること
・ベイズ統計学における事後分布の意味がわかる。
・ベイズ統計学における推定と検定の仕方がわかる。
・マルコフ連鎖モンテカルロ法でなぜベイズ推定を計算できるかのイメージがわかる。
・Python(PyMC3)を用いたベイズ推定の仕方がわかる。(ソースコードは差し上げます)

セミナー内容

1. 予備知識

  1) 期待値,分散
  2) 代表的な確率分布(正規分布,ガンマ分布,二項分布など)
  3) 条件付き確率分布,条件付き確率密度関数

 3)は,ベイズ推定を理解する上では,数学的な説明が避けられないところです!
 このため,ここは時間を取り丁寧に説明します。

2. ベイズ分析

  1) 尤度関数
  2) 事前分布
  3) 事後分布
  4) ベイズ推定量(事後平均,事後モード)
  5) 信用区間
  6) 予測分布

3. ベイズ推定量の計算の仕方

  1) モンテカルロ法でなぜベイズ推定量を計算できるのか?
  2) マルコフ連鎖モンテカルロ法とは?
 マルコフ連鎖モンテカルロ法は,数学的には非常に高度で,短時間では説明できませんので,
 ここはPythonによるシミュレーションを見て,直感的に理解していただくようにします。
  3) ランダムウォーク連鎖

4. PyMC3を用いたベイズ分析(基本編)

  1) 実行するためのソフト(Python, Jupyter Notebook)の紹介
  2) PyMC3のインストールの仕方
  3) 歪んだコインの表の出る確率をベイズ法で推定:PyMC3の出力結果の解釈の仕方の説明

5. PyMC3を用いたベイズ分析(基本編の拡張)

  1) ロジスティック回帰モデルとは?
  2) ロジスティック回帰モデルを用いたベイズ推定
 データは低出生体重とその要因(喫煙,年齢など)に関するデータを使用する予定です。

6. 補足とまとめ

  1) WAICによるモデルの比較
 (これは時間に余裕があれば説明します。Jupyter Notebookには解析例を載せてあります。)
  2) PyMC3に関する書籍の紹介

セミナー番号:AG210345

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