イベント
| イベント名 | ベイズ統計及びベイズモデリングの 基本的な考え方とその実践・活用 |
|---|---|
| 開催期間 |
2024年02月22日（木）
～ 2024年03月07日（木）
【Live配信】 2024年2月22日（木） 10:30～16:30 【アーカイブ配信】 2024年3月7日（木）まで受付 (視聴期間：3/7～3/21） ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
| 会場名 | 【Live配信（Zoom使用）受講】もしくは【アーカイブ配信受講】 |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2024年03月07日（木）16時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
ベイズ統計及びベイズモデリングの
基本的な考え方とその実践・活用
～ベイズ統計の基本、各モデルの理解、データ分析・予測の実践～
受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ
ベイズ統計に基いたデータ分析の基本的な方法を実務への活用をふまえ解説
ベイズ統計を用いてどのようなことが可能なのか、従来の統計的手法との違いとは
多種多様なデータを分析し、その利活用ためにベイズ統計をものにするには
ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を用いて解説
ベイズ統計、統計モデリング、マルコフ連鎖モンテカルロ法、ベイズ予測分布、、、、
Rのサンプルプログラムも配布し手を動かしていただく計算も適宜、織り交ぜます
ベイズ分析ツールRStanを用いた各モデルのデータ分析の実践方法も具体的に解説
【得られる知識】
・ベイズ統計に基いたデータ分析の基本的な方法、考え方
・ベイズモデリングと予測分布の基本的な方法、考え方
・ベイズ決定理論に沿った意思決定の基本的な方法、考え方
・マルコフ連鎖モンテカルロ法の基本
・ベイズ統計モデリングの各手法とデータ分析実践例
・ベイズモデリングと予測分布の基本的な方法、考え方
・ベイズ決定理論に沿った意思決定の基本的な方法、考え方
・マルコフ連鎖モンテカルロ法の基本
・ベイズ統計モデリングの各手法とデータ分析実践例
【対象】
・ベイズ統計の基本について効率よく学びたい研究者、実務の方（業種や職種は問いません）
・ベイズ統計に基いたデータ分析や活用方法に興味がある研究者、実務の方（業種や職種は問いません）
・各種ソフトやツールを利用してベイズ分析を行っており基本的な部分をしっかりと理解したい方
・ベイズ統計に基いたデータ分析や活用方法に興味がある研究者、実務の方（業種や職種は問いません）
・各種ソフトやツールを利用してベイズ分析を行っており基本的な部分をしっかりと理解したい方
キーワード：ベイズ統計、統計モデリング、マルコフ連鎖モンテカルロ法、ベイズ予測分布
| 講師 |
大阪大学 全学教育推進機構 全学教育企画開発部 全学共通教育部門 教授
兼任 大阪大学 量子情報・量子生命研究センター
博士(情報理工) 田中 冬彦 氏
【講師紹介】
| セミナー趣旨 |
今や世界の最も貴重な資源は石油ではなくデータです。IoTやスマートデバイスの進展により様々な機器から得られる多種多様なビッグデータ。これらの分析と利活用においてベイズ統計や機械学習が注目を集めています。ベイズ統計は条件付き確率に基いて推測するという一貫した考え方ですので、基本的な考え方が理解できれば様々な場面に応用できます。
本講座では、現実の課題解決に直結するベイズモデリングの基礎を習得し、事前の知識をデータに織り交ぜる術を学びます。広告効果の確率評価や最適な購入台数の決定などの例を通じて、実務に役立つスキルを身につけましょう。また、Rのサンプルプログラム（受講者のみ限定配布）も利用し、ベイズ統計の各モデリング手法とRStanによるデータ分析・予測の実践例も紹介します。
| セミナー講演内容 |
1．イントロダクション：ベイズ統計でなにができるようになるか
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
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