データ分析のStanによる実装を解説します。データの無視可能性の概念とその適用条件が理解できます。多重代入法やEMアルゴリズムを用いた欠測データのベイズ的補完手法が習得できます。Stanを用いた欠測データ解析の実践的なスキルが学べます。菅澤翔之助准教授に解説していただきます。データ拡大、EMアルゴリズム、多変量データ、潜在変数について、以下の内容について深く掘り下げます。欠測構造の仮定と無視可能性まず、欠測データの取り扱いにおいて、無視可能性の概念とその適用状況について解説します。欠測構造の基本概念と分類、無視可能性の仮定とその適用条件、実際のデータにおける無視可能性の判断基準について解説します。無視可能な欠測データをベイズ的に補完する手法について学びます。ベイズ的欠測データ補完の基本手法、欠測データ補完の具体例と応用について解説します。多重代入法とベイズ的欠測データ補完の関係について解説します。多重代入法の基本概念と手順、ベイズ的多重代入法の特徴と利点などについて説明します。データ拡大とEMアルゴリズムここでは、データ拡大の考え方とEMアルゴリズムの基本原理について解説します。データ拡大の概念とその意義、EMアルゴリズムの手順と応用について解説します。欠測データを含む多変量データの具体的な分析例を紹介します。欠測のある多変量データの前処理と解析方法につてい解説します。最後に、実際にStanを使用して欠測データのベイズ解析を実践します。演習を通じてベイズ的欠測データ補完のスキルの習得を目指します。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を目標とします。このセミナーは単体で完結する内容となっておりますので、必ずしもシリーズで受講しなければならない内容ではありません。翻訳者によるStanを用いた実演を通して欠測データ解析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。