Summary
本講座では『標準 ベイズ統計学』2章、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・演習を交えながら、モンテカルロ近似の考え方とその方法を説明します。
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）の訳者である橋本先生（広島大学）に登壇していただき、ベイズ統計で現れる積分の近似計算の一つであるモンテカルロ近似の考え方と方法を説明します。（『標準 ベイズ統計学』第3, 4章相当）
本講座では『標準 ベイズ統計学』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、モンテカルロ近似の考え方とその方法を説明します。
ポアソン分布に従うと想定される実データを用いて、事後分布の種々の要約統計量のモンテカルロ近似の方法と実装について学びます。
また、モンテカルロ近似を用いることによる、予測の観点からのモデルチェックの方法についても紹介します。
本セミナーは『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。
※マルコフ連鎖モンテカルロ法については扱いません。
※本講座は出版社公式のものではありません。
【キーワード】
- 積分法
- モンテカルロ近似
- 事後分布
- 予測分布
【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】
橋本真太郎（広島大学大学院先進理工系科学研究科 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。
モンテカルロ近似とベイズ推測での利用
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