Summary
本講座では『標準 ベイズ統計学』2, 3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・演習を考えながらベイズ統計で用いる数学的な概念について学びます。
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）の訳者である菅澤先生（慶應義塾大学）に登壇していただき、ベイズ統計で用いる数学的な概念について解説します。（『標準 ベイズ統計学』第2, 3章相当）
本講座では『標準 ベイズ統計学』2, 3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・演習を考えながらベイズ統計で用いる数学的な概念について学びます。
独立性や確率(密度)関数などの基本的な確率統計の内容に加えて、信念関数や交換可能性など、ベイズ推測において必要不可欠な概念について、例を交えながら解説します。
また、ポアソン分布に基づくベイズ推測の方法について紹介し、具体的な適用例を使って解説します。
本講座は『標準 ベイズ統計学』の第2章、第3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】
- 信念関数
- デ・フィネッティの定理
- 交換可能性
- ポアソン分布
【対象者】
- 学部上級レベルの統計学の知識がある方
- ベイズ統計学に興味のある方
- 『標準 ベイズ統計学』で紹介される内容をより詳細に学びたい方
【講師】
菅澤 翔之助（慶應義塾大学経済学部准教授、株式会社Nospare取締役 兼 CRO）
[略歴]
東京大学経済学研究科統計学コース博士課程後期課程修了
統計数理研究所特任研究員、
東京大学空間情報科学研究センター 准教授を経て
現職に就任
主な研究分野はベイズ統計学 / 状態空間モデル / 時空間統計学
\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。
ベイズ統計学の数学的な概念とその応用
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