Summary
『標準 ベイズ統計学』5, 6章の内容に加え、例題・演習を交えながらベイズ分析に必要な正規分布の性質を学びます。
『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、ベイズ分析に必要な正規分布の性質を学びます。（『標準 ベイズ統計学』第5, 6章相当）
階層モデルなどの進んだベイズ統計学のモデルを扱うための準備として、正規分布の性質について解説します。
特に、正規分布の平均・分散パラメータの事前分布として用いられる、正規-逆ガンマ分布と、独立な正規分布・ガンマ分布について検討します。
前者については共役な事前分布であり、事後分布が解析的に導出できることを示し、その性質を論じます。
後者については事後分布が複雑になり、事後推測を解析的に行うことはできないが、条件付き事後分布は計算可能であることを示し、ギブス・サンプラーの導入とします。
【キーワード】
- 正規分布
- 共役事前分布
- 正規-逆ガンマ分布
- ベイズ推定量と縮小効果
- 条件付き事後分布
- ギブス・サンプラー
【対象者】
本セミナーでは、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。
ベイズ分析のための正規分布の性質
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