階層ベイズモデリング セミナー 統計モデリング

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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

★階層モデルのベイズ推測によるデータ解析方法を
 R言語と汎用的なMCMCライブラリ(JAGSとStan)を用いて解説。


階層ベイズモデリング
:その実装と応用

講師

国立環境研究所 生物・生態系環境研究センター 特別研究員
博士(環境科学) 深谷 肇一 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■主経歴
2012年3月 北海道大学大学院環境科学院 生物圏科学専攻 博士課程修了
2012年4月-2013年3月 日本学術振興会特別研究員(PD)
2013年4月-2016年3月 統計数理研究所 統計思考院 特任助教
2016年4月-2018年3月 日本学術振興会特別研究員(PD)
2018年4月より現職

■専門・得意分野
統計生態学、統計モデリング、個体群生態学、群集生態学

■主要著書
「サンプリングって何だろう−統計を使って全体を知る方法」(岩波書店)
「BUGSで学ぶ階層モデリング入門−個体群のベイズ解析−」(共立出版)

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年1月29日(水) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第1特別講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
 *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・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■セミナーポイント
 本セミナーでは、統計モデリングの基本的な考え方から出発して、階層モデルのベイズ推測によるデータ解析の方法を、R言語と汎用的なMCMCライブラリ(JAGSとStan)を用いて解説します。
 データの背景にある構造や法則の抽出、直接観測できない数量の予測といった有用なデータ解析を実現するためには、データ生成過程の適切なモデル化が不可欠です。多数の潜在変数を用いてデータの確率分布を表現する階層モデルは、この現実的な要望に応えることのできる統計モデルです。階層モデルはまた、多様な解析手法を統一する一般的な枠組みでもあり、マルチレベルモデルや状態空間モデルなどの幅広い統計モデルをその特殊な例として理解することができます。JAGSやStanといった、統計モデリングのための汎用的なソフトウェアを用いれば、単純な部分モデルを組み合わせるという原則に基づいて様々な階層モデルを柔軟に構築して、目的に合ったデータ解析を行うことができるようになります。
 セミナーの前半では、統計モデリングとベイズ推測の基礎を概説します。後半では、階層モデルを用いたデータ解析の例をいくつか実演し、そのスクリプトを提供します。

■受講後、習得できること

・統計モデリングによるデータ解析の基本的な考え方
・基本的な線形モデルから複雑な階層モデルまでの体系的理解
・ベイズ推測に関する概念とアルゴリズムの基礎的理解
・RやJAGS/Stanによる統計モデリングの実践方法

セミナー内容

1.統計モデリングの基礎(約90分)
 1.1 確率変数と確率分布
 1.2 統計モデルの当てはめと予測
 1.3 回帰関数と正規線形モデル
 1.4 一般化線形モデル(GLM)

2.ベイズ推測の基礎(約60分)
 2.1 ベイズ推測の基礎概念
 2.2 ベイズ推測とその周辺のアルゴリズム
 2.3 JAGSとStanの基本

3.階層ベイズモデリングの実践(約120分)
 3.1 マルチレベルモデル
 3.2 混合分布モデル
 3.3 隠れマルコフモデル
 3.4 状態空間モデル

(質疑応答)

セミナー番号:AA200170

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