Summary
本講座では『標準 ベイズ統計学 1章』で紹介されている内容に加え、ワークショップ形式で実際の例題・演習を交えながらベイズ統計学の導入を学びます。
講座詳細
『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、ベイズ・ルールと二項・ベータモデルを取り上げ、ベイズ統計学への導入を学びます。（『標準 ベイズ統計学』第1章相当）
本講座では『標準 ベイズ統計学 1章』で紹介されている内容に加え、ワークショップ形式で実際の例題・演習を交えながらベイズ統計学の導入を学びます。
まず、条件付き確率の計算方法としてのベイズ・ルールを復習するとともに、ベイズ分析の中心となる事前分布・事後分布の考え方を説明します。
次に、計数データに対して用いられる二項・ベータモデルのベイズ分析を紹介します。
感染症の調査と市中感染の分析を具体例として、二項・ベータモデルによる分析がどのような結論を下すかについて検討します。
本講座は『標準 ベイズ統計学』の第1章とその応用までを解説します。
※本講座は出版社公式のものではありません。
【キーワード】
- ベイズ・ルール
- 事前分布と事後分布
- 二項・ベータモデル
- 共役事前分布
- ヘルスケア
【対象者】
- 学部上級レベルの統計学の知識がある方
- 医療・ヘルスケア分野におけるベイズ統計学の応用事例に興味のある方
【講師】
入江 薫（東京大学経済学部准教授）[個人HP]
\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。
二項・ベータモデルによるベイズ統計学への導入
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