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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 → 

★ご要望の多い「ベイズ統計モデリング/階層ベイズモデル」の入門セミナーを開講!

<1日で学ぶ>
ベイズ統計モデリング入門

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

株式会社すうがくぶんか 教務部 部長 伊集院拓真 先生

講師紹介

■経歴
東京理科大学理学部第一部数学科卒業
早稲田大学大学院基幹理工学研究科数学応用数理専攻卒業
修士(理学)
統計検定準1級取得、統計検定1級応用(理工学分野)合格

■専門および得意な分野・研究
大学院時代は整数論を研究していました。
現在は主に統計学・機械学習の指導にあたっています。

日時・会場・受講料

●日時 2022年3月17日(木) 10:00-17:00
●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
例えば、様々な地域に店舗を構えるサービスのマーケティング課題をデータから検討しようと思ったとき、地域性による傾向の違いはデータ分析を行ううえで1つの興味であり、一方で作りたい統計モデルの複雑さが上がり、分析を困難にするきっかけにもなります。複雑な統計モデルを考える時に便利な方法の一つが、ベイズ統計学です。今回はそのようなベイズ統計モデリングの中でも、「階層ベイズモデル」に焦点を当てながら、ベイズ統計モデリングの理解を深めていきます。

■受講後、習得できること
・統計モデリングの考え方を習得することができる。
・R言語を用いて、基本的なベイズ統計モデリングをコーディングできるようになる。

■受講にあたって
・統計検定2級程度の確率分布の知識
・統計検定2級程度の推定・検定・回帰分析の知識
・高校数学II・Bで習うような微分・積分の知識
以上の項目は、授業内で適宜補足説明を行います。

■講演中のキーワード
ベイズ統計学、統計モデリング、階層ベイズ、データ分析、統計学

セミナー内容


1.統計モデリングの基礎

 1-1.確率分布に親しみを持とう
  a.正規分布とその例
  b.二項分布とその例
  c.ポアソン分布とその例
 1-2.回帰モデルを考えてみよう
  a.説明変数・目的変数とは何か?
  b.ワンルームマンションの敷地面積と家賃の関係で回帰モデルの例を考えてみよう
  c.回帰モデルからわかることは何か?
  d.他にも回帰モデルを考えてみよう

2.ベイズ統計学の基礎
 2-1.ベイズ更新と予測分布に親しみを持とう
  a.統計モデルの「パラメータ」とベイズ更新
  b.興味のある変数の予測分布を計算してみよう
  c.コイン投げの例でベイズ更新や予測分布を計算してみよう
 2-2.R言語によるコーディング
  a.R言語の基本を抑えましょう
  b.rstanというパッケージのコーディングを抑えましょう
  c.実際に回帰モデルのパラメータをR言語で推定したり、予測分布を求めてみよう

3.階層ベイズモデル
 3-1.階層ベイズモデルとは何かを知ろう
  a.住宅価格のデータセットを用いて階層ベイズモデルのアイディアに親しみを持とう
  b.実際に階層ベイズモデルを考えてみよう
 3-2.階層ベイズモデルを推定してみよう
  a.R言語を用いて階層ベイズモデルをコーディングしよう
  b.計算してみて、得られた結果を解釈してみよう

<終了後、質疑応答>

セミナー番号:AB220342

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