モデルの基本概念と階層モデルとしての表現方法が学べます。EMアルゴリズムとギブスサンプラーを用いた事後分布の推定方法を習得できます。Stanを用いた有限混合モデルの実装とモデル診断の手法を理解できます。菅澤翔之助准教授に解説していただきます。本セミナーでは、階層モデル、クラスタリング、EMアルゴリズム、ギブスサンプラー、モデル診断、ラベルスイッチング、混合成分数の推定について、以下の内容について深く掘り下げます。有限混合モデルの考え方と階層表現まず、有限混合モデルの基本概念と階層モデルとしての表現について解説します。ここでは、有限混合モデルの基本構造と利点について紹介し、階層モデルとしての表現の意義と具体例を解説します。次に、有限混合モデルの表現力の高さと実装上の注意点について学びます。有限混合モデルの柔軟性と応用範囲、正則な事後分布を保証するための条件、モデルの収束性と適用上の注意点について解説します。EMアルゴリズムとギブスサンプラーEMアルゴリズムを用いた事後モードの計算とギブスサンプラーによる事後分布のシミュレーション方法について解説します。有限混合モデルのモデル診断方法について解説します。情報量基準によるモデル選択について紹介します。事後分布の計算におけるラベルスイッチングなどの注意点について解説します。ラベルスイッチングの問題とその対策、混合成分数の推定方法とその注意点について詳細に解説します。Stanによる実践演習Stanを使用して有限混合モデルの理論を具体例に適用する方法を学びます。実際に有限混合モデルの理論を実データに適用する手順を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。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Rを用いた実演を通して有限混合モデル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。