正規分布 事後平均 マルコフ連鎖モンテカルロ法

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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

※本セミナーはZoomを用いたオンラインセミナーです。(会場では行いません。)

★ベイズ統計学とは?一般的な統計学との違いとは?
★データサイエンティストにおける必須知識、ベイズ統計の基礎をわかりやすく解説します♪
★ベイズ統計を活用する必然性が理解できます!

データサイエンティスト養成講座
〜データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける〜

<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

株式会社エフビズ 代表取締役 青木義充 先生

講師紹介

2004年に一橋大学助手就任し,データ解析に関する授業の補助,学内の金融データベースの管理を行う.2007年から株式会社QUICKで,金融業界動向のマーケティング,新たな金融情報サービスの企画,金融機関などとの共同研究に従事する傍ら,総合研究大学院大学複合科学研究科統計学専攻を修了し,商品先物のリスクに関する研究で学位(学術)を取得する.それ以降,金融に関する学会,論文の発表,著書の執筆のほか,一橋大学,上智大学で非常勤講師としてデータサイエンス,数理ファイナンスを指導.2018年9月,FinTech時代に真に役立つ金融知識と技能を幅広い方々に届けるべく,株式会社エフビズを創立,代表取締役に就任.主にデータ解析に関するコンサルティング,研究開発の受託を行っている.

■専門・得意分野
時系列解析,ベイズ統計学,データサイエンス

→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9月14日(月) 10:30-16:30
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みお願い致します。
 (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●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・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 →

*本講座は、Zoom を使用した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)。

・本講座は、オンライン受講のみ可能です。セミナー会場での受講はできません。
 *PCもしくは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。
 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など別のツールが動いておりますと、カメラ・マイクなどがそちらで使用されてしまいZoomで不調となる場合があります。お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。

 ・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


・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。
 また本講座の配布資料は、印刷物を郵送にてご送付申し上げます。ご登録の際はお受け取りが可能な住所をご記入ください。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。

・当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。メールベースを中心に後日の質問等も可能です。(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。)
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

セミナーポイント

データを解析している際に,「データ以外の情報を利用した解析をしたい」と思ったことはありませんか?ベイズ統計学では,データから得られる情報だけでなく,事前に知りえた情報(主観的に設定した情報)を利用して推測していきます.本講義では,一般的な統計学の手法との違いを意識しながら,ベイズ統計学の考え方を学ぶことにより,データとそれ以外の情報を組み合わせた推論方法を習得することができます.
また,ベイズ統計学を学んだことのある方の中には,手法について理解はできたが,どのように用いればよいか分からない人もいるかもしれません.特に,一般的な統計学の手法を適用できる問題では,ベイズ統計学を活用する必然性が感じられないこともあるでしょう.本講義では,ベイズ統計学の特徴が活かされる事例を取り扱い,Rを用いた解析法を具体的に説明するため,ベイズ統計学の使いどころがはっきりと理解できるようになるでしょう.

■受講対象
・ベイズ統計学を基礎から学びたい方
・ベイズ的アプローチに興味がある方,一般的なアプローチとの違いを知りたい方
・データ解析の実務に携わっている方

■受講後、習得できること
・ベイズ統計学の考え方が分かり,一般的な統計学の手法との違いが分かるようになる.
・ベイズ統計学での推論の進め方(ベイズ的アプローチ)の考え方を学ぶことで,データ以外の情報を利用した解析手法を習得できるようになる.
・Rを用いたベイズ的アプローチによるデータ解析ができるようになる.

セミナー内容

1.はじめに
 1-1ベイズ統計学の考え方
  a. 頻度論的アプローチ
  b. 異なるの情報の利用
 1-2.条件付確率とベイズの定理
  a. 条件付確率と周辺確率
  b. ベイズの定理
 1-3.事前情報とデータによる情報
  a. 因果関係の整理
   b. 学習の効果

2.ベイズ統計学における推定手法
 2-1.ベイズ統計学の特徴
  a. 尤度と最尤推定法
  b. 異なる情報に関する確信度合
  c. 尤度と事前情報の組み合わせ方:事後分布の計算
  d. 様々な事前情報の考え方:正規分布,一様分布,無情報事前分布
 2-2.推定手法
  a. 様々な確率分布のパラメタ推定:正規分布,指数分布,ベータ分布
  b. 推定結果のまとめ方:事後平均,事後標準偏差,信用区間
  c. マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法)の考え方
  d. ギブスサンプラーのアルゴリズム

3. データ解析

 3-1一般的な統計解析の手法との比較
  a. データの分布を解析する
  b. 線形回帰モデルを解く
 3-2.ベイズ統計ならではの解析手法
  a. 打ち切りなどの不完全な観測データへの応用
  b. データ拡大法のアルゴリズム

セミナー番号:AA2009A4

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