『ベイズデータ解析(第3版)』解説セミナー第6弾!訳者による講義で、外れ値に強いベイズモデルを徹底解説します。方法論やモデルパラメータに対する感度の評価方法が学べます。正規分布やポアソン分布のロバスト化技法、t分布に基づくロバストな回帰モデルの構築方法を習得できます。Stanを用いたロバストベイズ分析の実装方法と最新のロバストベイズ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。スケール混合、ロバスト事後分布、t分布、EMアルゴリズム、重点リサンプリングについて解説します。本セミナーでは、ロバストなベイズ分析手法とその実践に焦点を当て、以下の内容について深く掘り下げます。感度分析の基本概念とその重要性について解説します。はじめに、感度分析の目的と基本手法、モデルパラメータに対する感度の評価方法について詳細に解説します。正規分布やポアソン分布のロバスト(頑健)化についての手法を解説します。外れ値や過分散の問題に対処するためのロバスト化技法、ロバスト分布の基本概念と適用方法について解説します。混合分布表現を用いたギブスサンプラーについて理解を深めます。ギブスサンプラーの基本概念と動作原理は第4回「マルコフ連鎖モンテカルロ法とStanの実践〜MCMCの基礎から効率的な構築方法を徹底解説〜」にて解説しますが、ここでは混合分布を用いたギブスサンプラーの具体例を詳細に解説します。t分布に基づくロバストな回帰モデルt分布に基づくロバストな回帰モデルの構築方法を学びます。t分布の特性とその利用法、ロバストな回帰モデルの構築と推定方法、ギブスサンプラーやEMアルゴリズムによる推定手法に関して解説を行います。最新のロバストベイズ手法について解説します。最近の研究成果や実用例、ロバストベイズ手法の利点と限界について解説します。Stanを用いた実践演習Stanを使用してロバストベイズ分析を実践します。Stanの基本操作と活用法、理論を実際のデータに適用する方法、ロバストベイズモデルの構築と解析を行います。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Stanを用いた実演を通してロバストなベイズ分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。