『ベイズデータ解析(第3版)』解説セミナー第2弾!訳者による講義で、ベイズモデル診断とモデル比較を徹底解説します。川久保友超准教授に解説していただきます。WAIC)と交差検証、ベイズ因子について解説します。本セミナーでは、ベイズモデルのモデル診断とモデル比較の2トピックに焦点を当て、徹底的に解説します。はじめに、本セミナーのモデル診断の一環として取り扱う方法が「事後予測診断」です。この基本概念と実装例について解説します。事後予測診断の基本概念:事後予測分布と観測データの乖離度を診断することでモデル診断を行う方法である事後予測診断について理論的背景から解説します。モデル診断のStanによる実践:Stanを使用して事後予測分布を作成し、観測データとの比較を実践します。これにより、実際のデータに対するモデルの適合度を評価する方法を習得します。次に、モデル比較の方法として、様々な情報量規準と交差検証およびベイズ因子について、その考え方の解説と実践例の紹介を行います。本セミナーで取り扱う情報量規準は以下の4つであり、それぞれの基本概念から解説します。Criterion)‍また、交差検証およびベイズ因子の基本概念も丁寧に解説し、その実践例について紹介します。交差検証の基本概念:データを訓練データとテストデータに分け、モデルの汎化性能を評価する手法です。種類について解説します。ベイズ因子の基本概念:ベイズ因子とは何か、その定義と計算方法について解説します。ベイズ因子を用いたモデル比較の具体例を示し、どのような場合に有効かを説明します。モデル比較のStanによる実践:各種情報量規準と交差検証、ベイズ因子を用いたモデル比較を実践します。情報量規準と交差検証では、異なるモデルの性能を客観的に評価する方法を学びます。ベイズ因子の計算とモデル比較では、複数のベイズモデル間でどのベイズモデルがデータに最も適合しているかを評価する方法を学びます。‍Stanによる実践的な演習を通して、これらの概念と技法を自分のスキルとして習得することを目指します。このセミナーはシリーズで受講しなくても単体で完結する内容となっております。翻訳者によるStanを用いた実演を通して「モデル診断とモデル比較」を習得する機会としてください。本シリーズセミナーは以下の構成です。書籍にはないStanやRでの実装演習を通して翻訳者による徹底解説を行います。11,000ベーシックプランお支払いから1ヶ月間、いつでもどこでも受講できます。※講義動画のダウンロードはできません。本画面上部の「受講申込はこちら(外部サイトへ遷移します)」をクリックしてください。EDRIGHTというアーカイブセミナー受講プラットフォームに遷移しますので、お支払いをお願いいたします。お支払い完了後、すぐにセミナーを受講していただけます。万が一、セミナーの資料や動画が異なる、動画や資料が閲覧できないなどの不備がございましたら、運営へお問い合わせください。