us【アーカイブ配信】マルコフ連鎖モンテカルロ法〜MCMCの基礎から効率的な方法を解説〜『ベイズデータ解析(第3版)』解説セミナー第3弾!訳者による講義で、MCMCの基礎から効率的な方法を徹底解説します。小林弦矢教授に解説していただきます。本セミナーではマルコフ連鎖に基づくシミュレーション(サンプリング)によって、事後分布の近似方法を紹介します。ベイズ統計学におけるMCMCの基礎を学び、事後分布をシミュレーションを通してどのように近似するかを解説します。MCMCはベイズ推論における強力かつ最も中心的な数値計算方法で、ベイズ統計を学ぶ上で必須事項となります。具体的には、ギブス・サンプラーやメトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズムといったマルコフ連鎖モンテカルロ法の基本的なアルゴリズムから、複数のより効率的で発展的なアルゴリズムを紹介し、特に確率プログラミング言語Stanの核となっているハミルトニアン・モンテカルロ法について取り上げます。‍MCMCの基礎から実践までを体系的に学び、MCMCのスキルを身につけたい方はこちらのセミナーにご参加ください。このセミナーはシリーズで受講しなくても単体で完結する内容となっております。ベイズデータ解析(第3版)を読みながら、訳者による解説を通して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。