データ収集方法を考慮に入れたベイズモデリングの手法が学べます。欠測データや欠測パターンのモデリング方法を習得できます。Stanを用いたデータ収集と欠測パターンのモデリングの実践方法を理解できます。川久保友超准教授に解説していただきます。‍データ収集を考慮に入れたモデリングを行わないと、推定結果にバイアスが生じてしまうことが多々あります。データ収集方法に焦点を当て、それぞれの問題における観測データと欠測データ,完全データの用法の整理に始まり、欠測パターンのモデリングや観察研究における因果効果の推定方法ついてStanによる演習を通しながら解説します。本セミナーではまず、下記のそれぞれのデータ収集方法について解説します。標本調査では、有限母集団からの標本抽出という構造を考えると、母集団において標本抽出されなかったユニットは欠測ととらえられます。標本調査における標本抽出デザインを考慮した有限母集団パラメータの推定方法を解説します。層化抽出法やクラスター抽出法など、バイアスをかけた標本抽出を行っているデザインにおける推定法を学びます。Stanによる実践を行います。計画実験においては、ある処置を受けたそれぞれのユニットについて観測された処置のもとでの結果が観測データであり、一方観測されなかった処置のもとでの結果(反実仮想)は欠測データとみなせます。計画実験における処置の因果効果を推定する方法を説明し、Stanで実践します。計画実験と同様に因果効果を推定する問題を考えますが、実験と異なり観察研究には処置割り当ての無視可能性や不遵守といった問題がつきまとい、さらに問題が複雑です。観察研究における因果効果の推定方法を説明し、Stanで実践します。切断や打ち切りのような丸められたデータが観測される場合も、背後の精確な値を完全データとして適切にモデリングする必要性を解説します。‍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「データ収集と欠測パターンのモデリング」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。