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Zoom見逃し視聴あり


オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

☆要望の多かった「ベイズ統計/状態空間モデル」に焦点を置いたセミナーです!
☆ベイズ統計学の要点を押さえた上で、時系列データのトレンド推定(需要予測)、センサー異常値検知などの実務に直結する具体例を示しながら実際のモデリングを学ぶ!

【Zoom開催オンラインセミナー/見逃し視聴有】
ベイズモデリング入門
-ベイズ統計の基礎〜階層モデル、
状態空間モデルを用いたデータ分析事例まで-

講師

東京大学 空間情報科学研究センター 准教授 菅澤翔之助 先生

講師紹介

■経歴
統計数理研究所 特任研究員
東京大学空間情報科学研究センター 講師

■専門および得意な分野・研究
統計科学、階層モデリング、ベイズ統計学、状態空間モデル、空間統計学

■本テーマ関連学協会での活動
日本統計学会(理事)
日本計算機統計学会
計量生物学会


日時・会場・受講料

●日時 2021年10月21日(木) 10:30-16:30
●会場 会場での講義は行いません
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】: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

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800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41,800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PDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●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

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

■講座のポイント 
様々なデータ解析の場面においてベイズ統計学の考え方は非常に有用です.特に,事後分布を通して様々な情報を引き出すことができ,不確実性評価を含めた将来予測が自然に実行できるため,様々なビジネス場面において「根拠に基づいた意思決定」をサポートするツールになり得ると考えています.
本セミナーでは,実際のデータ解析におけるベイズ分析の有用性を紹介し,ベイズ統計学の基礎事項をコンパクトに紹介した上で,状態空間モデルと呼ばれる汎用的なクラスのモデルを用いたベイズ分析手法に関して紹介します.また,状態空間モデルを用いたデータ分析の実例をいくつか紹介することで,状態空間モデルの有用性について明らかにしていきます.
本セミナーで紹介する分析の大部分は,ベイズ分析の汎用的ツールであるStanを用いたものです.セミナーの中でStanについて軽く紹介しますが,具体的な使い方に関しては時間の都合上扱えませんのであらかじめご理解ください.予備知識として,基礎的な微積分や確率統計は既知と仮定して進めていきます.ベイズ統計についてはある程度初歩から解説する予定ですが,事前にある程度の知識があったほうが当日はよりスムーズに理解ができるかもしれません.

■受講後、習得できること 
・ 様々な課題においてベイズ分析を用いるメリットが理解できる
・ Stanを使って簡単なベイズ分析を実行できる
・ 状態空間モデルの基本的な考え方が理解できる

セミナー内容

■講演プログラム 

1. 導入
 ・ ベイズ統計学とは
 ・頻度論的統計学との違い
 ・ベイズ統計学のメリットと実用性

2. ベイズ統計学の基礎、概要
 ・ベイズの定理
 ・事前分布と事後分布
 ・ベイズ推測の簡単な例
 ・信用区間
 ・予測分布と予測区間
 ・ 事後分布の近似計算方法 (マルコフ連鎖モンテカルロ法)
 ・ ソフトウェアStanとは

3. 階層モデルと状態空間モデル
 ・ 階層モデルとは
 ・ 状態空間モデルとは
 ・ さまざまな状態空間モデル
 ・ フィルタリングとスムージング
 ・ Stanによる実装
 ・ 例:時系列データのトレンド推定 (需要予測)
 ・ 例:センサー異常値検知
 ・ 例:地域別推計値の安定化と補間


(質疑応答)

セミナー番号:AB211069

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