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May 8, 2017
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
【Live配信セミナー（Zoom使用）】 ※会社・自宅にいながら学習可能です※
非統計家でもわかるベイズ統計の理論と方法 入門編
～つまずきやすい点や頻度論との考え方の違いから、パラメータの事後分布の導出やモデル比較～
受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ
【Live配信受講者 特典のご案内】
Live配信受講者には、特典（無料）として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。
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このセミナーは、ベイズ統計について事前の知識を持たない初学者向けの講座です。
初学者がつまずきやすい点や頻度論との考え方の違いについて議論し、線形回帰モデルを例に、パラメータの事後分布の導出やモデル比較について議論いたします。
また、時間が許せば、ベイズ階層モデルやその推定手法であるマルコフ連鎖モンテカルロ法についても解説いたします。
【得られる知識】
・基本的なベイズ統計の考え方と頻度論との違い。
・代表的な確率モデルの事後分布の計算方法。
・ベイズ統計的な仮説検定の考え方。
・線形回帰モデルの推定とモデル比較
初学者がつまずきやすい点や頻度論との考え方の違いについて議論し、線形回帰モデルを例に、パラメータの事後分布の導出やモデル比較について議論いたします。
また、時間が許せば、ベイズ階層モデルやその推定手法であるマルコフ連鎖モンテカルロ法についても解説いたします。
【得られる知識】
・基本的なベイズ統計の考え方と頻度論との違い。
・代表的な確率モデルの事後分布の計算方法。
・ベイズ統計的な仮説検定の考え方。
・線形回帰モデルの推定とモデル比較
| 日時 | 【Live配信】 2024年4月22日（月） 13:00～16:30 |
|
|---|---|---|
| 【アーカイブ受講】 2024年5月7日（火） まで受付（配信期間：5/7～5/20） |
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| 会場 | 【Live配信】 オンライン配信セミナー |
会場地図 |
| 【アーカイブ受講】 オンライン配信セミナー |
会場地図 | |
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受講料(税込)
各種割引特典
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49,500円
( E-Mail案内登録価格 46,970円 )
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体45,000円＋税4,500円
E-Mail案内登録価格：本体42,700円＋税4,270円
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E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
1名分無料適用条件
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の24,750円）】※【テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料( 定価：37,400円／E-mail案内登録価格 35,640円 ) 定価：本体34,000円＋税3,400円 E-mail案内登録価格：本体32,400円＋税3,240円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。 【研修パック(3名以上受講)：一人あたりの受講料 19,800円】 本体18,000円＋税1,800円(一人あたり) ※受講者全員のE-Mail案内登録が必須です。 ※お申込みフォームで【研修パック】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。 ※当社Webサイトからの直接申込み限定です。 |
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| 特典 | Live配信受講者には、特典（無料）として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。聞き逃しや振り返り学習に活用ください。 （アーカイブ配信については、「オンライン配信」項目を参照） | |
| 配布資料 | Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) アーカイブ配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。 なお、アーカイブ配信受講の場合は、配信日になります。 | |
| オンライン配信 | ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください） | |
| 備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 | |
セミナー講師
一橋大学ソーシャル・データサイエンス研究科 准教授 城田 慎一郎 先生
［学位］
米デューク大学 統計学博士
［主なご経歴］
2017年 米デューク大学 統計学博士
2017年-2019年 米カリフォルニア大学ロサンゼルス校生物統計学部 ポスドク
2019年-2020年 理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP) 特別研究員
2020年-2022年 明治大学商学部 講師
2022年-2023年 一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究センター准教授
2023年-現在 一橋大学ソーシャル・データサイエンス研究科 准教授
［主なご研究・ご業務］
・ベイズ統計、空間統計
［最近の主な研究及び公的業務等］
・空間データのベイズ階層モデリング
・衛星画像を用いた統計分析
・神経科学における脳波のモデリング
［学位］
米デューク大学 統計学博士
［主なご経歴］
2017年 米デューク大学 統計学博士
2017年-2019年 米カリフォルニア大学ロサンゼルス校生物統計学部 ポスドク
2019年-2020年 理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP) 特別研究員
2020年-2022年 明治大学商学部 講師
2022年-2023年 一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究センター准教授
2023年-現在 一橋大学ソーシャル・データサイエンス研究科 准教授
［主なご研究・ご業務］
・ベイズ統計、空間統計
［最近の主な研究及び公的業務等］
・空間データのベイズ階層モデリング
・衛星画像を用いた統計分析
・神経科学における脳波のモデリング
セミナー講演内容
・ベイズ統計とは何か
・共役事前分布と事後分布の導出
・ベイズ統計の仮説検定
・線形回帰モデル
(時間が許せば以下も議論する。)
・ベイズ階層モデル
・マルコフ連鎖モンテカルロ法
〔質疑応答〕
・共役事前分布と事後分布の導出
・ベイズ統計の仮説検定
・線形回帰モデル
(時間が許せば以下も議論する。)
・ベイズ階層モデル
・マルコフ連鎖モンテカルロ法
〔質疑応答〕
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実務経験をふまえた医薬品開発担当者のための人材育成プログラム（導入/継続教育）
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【実践編】開発から製造販売後までの一貫した安全性評価の取りまとめ方と効率的な資料作成方法
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