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オンライン受講/見逃視聴なし → 

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★ベイズモデリングやそれと関連した事柄を“最短で理解したい方”に最適!


ベイズモデリング入門
−入門の一歩先から階層ベイズモデルまで

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

統計数理研究所/総合研究大学院大学
教授(モデリング研究系・統計思考院) 博士(理学) 伊庭 幸人 先生

講師紹介

■主経歴
統計数理研究所助手,同助教授,准教授,教授
本年度は下記を兼任
・京都大学 非常勤講師(情報学研究科)
・国立精神・神経医療研究センター客員研究員

■専門・得意分野
モンテカルロ法,レアイベントサンプリング,統計学,統計物理学
著書「ベイズ統計と統計物理」
共著「計算統計 II」
編著「岩波データサイエンス1〜6」「ベイズモデリングの世界」

■本テーマ関連の学会・協会・団体等
日本物理学会,電子情報通信学会,日本統計学会

→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8日(月) 10:30-16:30
●会場 ※会場での開催は行いません
●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

 21世紀の「普段使いの統計手法」としてベイズモデリングが注目されています.記述統計の次のステップとして学ぶ場合,通常の推測統計の枠組みと比較して,信頼区間(確信区間)や予測区間の定義が分かりやすいのが,ベイズ統計の利点といえるでしょう.また,統計モデリングという視点から見た場合には,直接観測されない潜在変数(隠れた変数)を含むモデルを扱うあたりで,ベイズモデリングの魅力が実感できるのはないでしょうか.
 このセミナーでは,ベイズ統計やMCMCの初歩をコンパクトにまとめた上で,潜在変数を含むモデルの例として(狭義の)階層ベイズモデルの入り口までを解説します.階層ベイズモデルを利用することで,不均一性・個体差・グループ構造などを柔軟に取りこんだ解析が可能になります.以下のような方に特に適した内容となっています.

・ベイズ統計の初歩を学んだが,どこがポイントなのかよく理解できなかった方
・ベイズモデリングのコアな部分に最短で到達したい方
・独習では誤解しやすい点,たとえば「MCMCと最適化の違い」「確信区間と予測区間の違い」などをきちんと理解したい方
・数式による理解と直観的な理解をうまく繋げたい方

 セミナーでは,具体的な理解を助けるため,Stanのコード例や関連したR言語のパッケージを適宜紹介しますが,これらのソフトの使用法や使いこなしをテーマとしたセミナーではありませんので,その点はあらかじめご理解ください.
 予備知識として,微積分や確率の初歩,指数関数・対数関数や和の記号Σの使い方などは既知と仮定します.また,正規分布や2項分布,最小2乗法などの基本的な知識も前提とします.講義の一部でR言語のコードを示す場合がありますが,R言語の知識がなくても大筋の理解には差し支えありません.
 ベイズ統計については冒頭の部分で初歩から説明しますが,時間的にやや圧縮された説明になるため,事前にある程度の知識があったほうが理解が容易かもしれません.また,ロジスティック回帰などの一般化線形モデルについて何箇所かで言及します.そのつど簡単に説明しますが,該当部分については多少の事前知識がある方が馴染みやすいでしょう.

・ベイズ統計のどの側面がいま注目されているかがわかる
・ベイズ統計やMCMCの分かりにくい点や誤解しやすい点が明確になる
・階層ベイズモデルの基本的な考え方が理解できる

セミナー内容

1.はじめに
 1.1 ベイズ統計をどう位置付けるか
 1.2 統計モデリングとベイズ統計
2.ベイズ統計速習コース
 2.1 ベイズの定理と事前分布
 2.2 ベイズ推論の簡単な例
 2.3 確信区間の定義と推測統計との比較
 2.4 予測分布と予測区間
 2.5 「事前情報がないこと」の表現
 2.6 事後確率によるモデル選択とその問題点
 2.7 回帰分析への応用
3.MCMC入門
 3.1 MCMCの原理と特徴
 3.2 MCMCソフトウェア:Stanを例として
4.モデル選択入門
 4.1 予測の良さによるモデル選択
 4.2 ベイズ統計での交差検証法とWAIC
5.階層ベイズモデル入門
 5.1 階層ベイズモデルとは?
 5.2 過分散のモデリング
 5.3 小地域推定
6.この先の展望
 6.1 回帰モデルの階層ベイズ化
 6.2 状態空間モデルとの関係

(質疑応答)

セミナー番号:AF210363

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