us【アーカイブ配信】ベイズ統計学の導入と階層モデル『ベイズデータ解析(第3版)』解説セミナー第1弾!訳者による講義で、ベイズ統計の導入から階層モデルまで徹底解説します。菅澤翔之助准教授に解説していただきます。デ・フィネッティの定理、階層モデル、正規モデル、弱情報事前分布について解説します。本セミナーでは、ベイズ統計学の基本から階層モデルに焦点を当て、以下の内容について深く掘り下げます。‍ベイズの定理と事後分布の基礎ベイズの定理や事後分布などの基本的な概念を確認し、ベイズ統計学の基盤を固めます。ベイズの定理の定義とその重要性、事後分布の構成と計算方法、基本的なベイズ推定の手順について詳細に解説します。共役事前分布を用いた基本的なベイズ分析の手法を解説します。共役事前分布の概念とその利点、具体的な例を通じた共役事前分布の適用方法、ベイズ推定における共役事前分布の利用シーンについて詳細に解説します。デ・フィネッティの定理とその解釈デ・フィネッティの定理の基本概念とその解釈について学びます。デ・フィネッティの定理の概要、ベイズ統計における定理の位置付けについて詳細に解説します。階層モデルの考え方と階層正規モデル階層モデルの基本概念と階層正規モデルの実装方法を解説します。モデルの構築と解析、具体的なデータを用いたモデルの適用例について詳細に解説します。階層モデルの分散パラメータに対する弱情報事前分布について解説します。弱情報事前分布の定義と利点、分散パラメータに対する適用方法、実際のデータへの適用例について詳細に解説します。Stanを用いた実践演習Stanを用いた実践的なベイズ分析の演習を行います。Stanの基本的な使い方、前述の理論を用いたモデルの実装、実データを用いたベイズ推定の実践について演習を通して解説します。本セミナーでは、理論と実践を一貫して解説し、参加者がStanを用いてベイズ統計学の高度な技術を身につけることができることを目標とします。翻訳者によるStanを用いた実演を通してベイズ統計学の基礎を固め、階層モデルの実装まで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。