Summary
『標準 ベイズ統計学』11章後半 + 12章の内容に加え、例題・演習を交えながら副読本で扱われていない最近の事項、特にロジット回帰や負の二項回帰のベイズ分析や、混合データの分析についても手短にも解説していたします。
\標準 ベイズ統計学シリーズ 第9回/
『標準 ベイズ統計学』入江 薫・菅澤 翔之助・橋本 真太郎 訳（朝倉書店、2022年06月01日刊行）の訳者である入江先生（東京大学）に登壇していただき、一般化線形モデルのベイズ分析について解説していただきます。（『標準 ベイズ統計学』第11章後半 + 第12章相当）
回帰分析の被説明変数が実数値ではなく、二値（バイナリ）データ、計数（カウント）データ、カテゴリカルデータなどとなる場合は一般化線形モデルとして知られています。
本セミナーでは、一般化線形モデルのベイズ分析について講義します。
具体的には、二値データのモデルとしてプロビット回帰を、計数データのモデルとして階層ポアソン回帰を、カテゴリカルデータのモデルとして順序プロビット回帰を取り上げ、R実習を通じてモデルの性質を学びます。
いずれの例も、これまでに学習した階層モデリングおよびMCMC法を駆使して分析を行う好例となっています。
また、副読本であるでは扱われていない最近の事項である、特にロジット回帰や負の二項回帰のベイズ分析や、混合データの分析についても手短に触れます。
本講座は『標準 ベイズ統計学』の第11章後半 + 12章相当の内容を解説いたします。
【キーワード】
- プロビット回帰
- 階層ポアソン回帰
- 順序プロビット回帰
- ロジット回帰
- 負の二項回帰のベイズ分析
- 混合データ分析
【対象者】
本講座では、以下のいずれかに当てはまる方を対象としています。
- 学部上級レベルの統計学の知識がある方
- 『標準 ベイズ統計学』を読書中の方/挫折してしまった方
- 執筆者の解説によりさらに理解を深めたい方
\受講プログラム/
約60分間の講義動画を前編と後編に分けた2本立てとなっており、
合計で120分のセミナーとなっております。
一般化線形モデルのベイズ分析
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