【内容】Stanはそのシンプルさと頑健なMCMCフレームワークが故に、応用ベイズ統計において最も使用されているプログラミング言語の一つであります。Stanで確率統計モデルを実装する能力は間違いなく今日のデータサイエンティストにとって非常に重要なものであります。Stanを用いることで、高度なベイズ統計モデルを効率的に扱うことが可能となり、現代のデータ分析の課題に対処するための強力なツールとなります。線形混合効果モデル(LMM)は、同じ個体や同じグループからサンプリングされた階層構造を持つデータに対して、グループ毎の違いや個体差をモデル化するために線形モデルを拡張したものです。LMMは医療における患者データの解析、マーケティングにおける消費者行動の分析、教育における生徒の成績評価など、様々な分野で応用されており、データの階層構造を考慮することで、より精度・解像度が高い解析が可能です。モデル(GLMM)を理解する上でLMMの知識は重要になります。本セミナーでは、StanでLMMを実装するプロセスを徹底的に解説します。Stanの仕組みを深く理解するために、あらかじめ用意されている尤度関数に頼るのではなく、独自の尤度関数の実装を試みます。短縮させるためのベストプラクティスなど、モデル構築プロセスのおいて重要な側面について網羅的に取り上げます。本セミナーに参加された方はStanを用いたLMMの実装スキルを習得することに限らず、Stanを使用して様々な確率統計モデルの実装、モデルの妥当性評価、カスタム統計量の事後分布の抽出等ができるようになります。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。