Summary
ギブス・サンプラーの性質と使用上の注意点について解説したのち、多変量データをモデル化する際に最もよく用いられる多変量正規分布のベイズ分析を扱います。（『標準 ベイズ統計学』第6, 7章相当）
『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、ギブス・サンプラーの性質と使用上の注意点について解説したのち、多変量データをモデル化する際に最もよく用いられる多変量正規分布のベイズ分析を扱います。（『標準 ベイズ統計学』第6, 7章相当）
多次元の事後分布からサンプリングを行う方法としてギブス・サンプラーがあります。
これはマルコフ連鎖モンテカルロ法の一種で、完全条件付き分布からのサンプリングが容易である場合に使うことができます。
本セミナーでは、ギブス・サンプラーの性質と使用上の注意点について解説したのち、多変量データをモデル化する際に最もよく用いられる多変量正規分布のベイズ分析について扱います。
本セミナーは『標準 ベイズ統計学』の第6, 7章とその応用までを解説します。
【キーワード】
- ギブス・サンプラー
- マルコフ連鎖モンテカルロ法
- 多変量正規分布
- 逆ウィシャート分布
- 分散共分散行列
【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。
ギブス・サンプラーの性質と多変量正規分布のベイズ分析
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