Summary
本セミナーでは最新の論文で用いられているアプローチのひとつを取り上げ、そこで用いられている統計モデルおよび統計的計算について解説します。
本セミナーは単体で完結する内容となっておりますが先日開催いたしました「状態空間モデル入門」を受講いただいた方にもおすすめの講座となっております。
小売業の売上数やウェブサイトのアクセス数に代表される、計数値（非負整数値）を取り高頻度で観測される時系列データのリアルタイム分析は、
言うまでもなく応用上重要である一方で、精緻なモデリングと簡易かつ高速な計算を必要とする挑戦的な研究トピックでもあり、
今なお活発な研究が行われています。
本セミナーでは最新の論文で用いられているアプローチのひとつを取り上げ、そこで用いられている統計モデルおよび統計的計算について解説します。
具体的にはまず、計数値データのための状態空間モデルである動的一般化線形モデル（Dynamic generalized linear models, DGLMs）を導入します。
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動的線形モデル（DLMs, 線形ガウスの場合）：フィルタリングの復習、非ガウスの場合の近似計算、割引因子、トレンドや周期性の表現
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動的一般化状態空間モデル（DGLMs）：Polya-gamma拡大によるMCMCと、近似計算によるフィルタリング
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演習: Rコードを用いた適用例
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発展: 多変量への拡張、進んだトピック、研究課題
本セミナーは単体で完結する内容となっておりますが先日開催いたしました「状態空間モデル入門」を受講いただいた方にもおすすめの講座となっております。
【キーワード】
- 動的一般化線形モデル (DGLMs)
- 動的線形モデル (DLMs)
- Polya-gamma拡大によるMCMC
- 多変量への拡張
- 計数値データのリアルタイム分析
- 精緻なモデリングと高速な計算
- 最新の論文で用いられているアプローチ
【対象者】
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マーケティング / ビジネスアナリスト: 小売業やEC等の売上やアクセス数などの計数値データを分析する仕事に従事している方
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研究者 / 大学院生: 統計学や機械学習を専門とする研究者や大学院生で、一般化線形モデルや状態空間モデルなどの統計モデルに関心がある方
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データサイエンティスト: MCMCやフィルタリングなどの統計的計算手法を実装したり、効率的に計算したりする必要がある方
- Rを用いてデータ分析を行うコンサルタントなど、実際のデータを扱いながらモデルを適用する経験を積みたい方
- 統計モデルの最新の動向や応用例に興味・関心がある方
【提供内容】
以下の内容を閲覧可能です。
・講義動画
・講義資料
・演習資料
【講師】
入江薫（東京大学 准教授）[個人HP]
[略歴]
2006年3月 栃木県立宇都宮高校 卒業
2010年3月 東京大学経済学部 学士（経済学）
2016年5月 デューク大学 統計科学学部 Ph.D. (statistical science)
2016年6月 東京大学経済学部 講師
2022年12月 同 准教授
\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。
【注意事項（必ずお読みください）】
- セミナーの内容に関するご質問への対応は行なっておりません
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ご購入後の返金は致しかねますので、ご了承ください
【免責事項（必ずお読みください）】
- 本ページの内容は予告なく変更する場合がございます
- 主催者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本講座の一部あるいは全部を中止させていただく場合がございます
【お問い合わせ】
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