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4/22 非統計家でもわかるベイズ統計の理論と方法 入門編

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医薬品・創薬・毒性・薬物動態・薬理 医薬品・臨床開発・開発薬事・製販後 医薬品・品質・分析・CMC薬事・製剤  / 2024年03月18日 /  医療・バイオ IT・情報通信
イベント名 非統計家でもわかるベイズ統計の理論と方法 入門編
開催期間 2024年04月22日（月） ～ 2024年05月07日（火）
【Live配信】2024年4月22日（月）13:00～16:30
【アーカイブ受講】 2024年5月7日（火）まで受付
（配信期間：5/7～5/20）
※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05月07日（火）16時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

非統計家でもわかるベイズ統計の理論と方法 入門編

～つまずきやすい点や頻度論との考え方の違いから、

パラメータの事後分布の導出やモデル比較～

 

受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ
　このセミナーは、ベイズ統計について事前の知識を持たない初学者向けの講座です。初学者がつまずきやすい点や頻度論との考え方の違いについて議論し、線形回帰モデルを例に、パラメータの事後分布の導出やモデル比較について議論いたします。
　また、時間が許せば、ベイズ階層モデルやその推定手法であるマルコフ連鎖モンテカルロ法についても解説いたします。

【得られる知識】
・基本的なベイズ統計の考え方と頻度論との違い。
・代表的な確率モデルの事後分布の計算方法。
・ベイズ統計的な仮説検定の考え方。
・線形回帰モデルの推定とモデル比較
  
【Live配信受講者 限定特典のご案内】
当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として
「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。 

  

 講師

 

一橋大学ソーシャル・データサイエンス研究科 准教授　城田 慎一郎 先生

［学位］
米デューク大学　統計学博士

［主なご経歴］
2017年　米デューク大学　統計学博士
2017年-2019年　米カリフォルニア大学ロサンゼルス校生物統計学部　ポスドク
2019年-2020年　理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP) 特別研究員
2020年-2022年　明治大学商学部　講師
2022年-2023年　一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究センター准教授
2023年-現在　一橋大学ソーシャル・データサイエンス研究科　准教授

［主なご研究・ご業務］
・ベイズ統計、空間統計

［最近の主な研究及び公的業務等］
・空間データのベイズ階層モデリング
・衛星画像を用いた統計分析
・神経科学における脳波のモデリング 

 

 セミナー講演内容

 

 ・ベイズ統計とは何か

・共役事前分布と事後分布の導出

・ベイズ統計の仮説検定

・線形回帰モデル

(時間が許せば以下も議論する。)
・ベイズ階層モデル

・マルコフ連鎖モンテカルロ法

〔質疑応答〕

 

※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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