Nospare Seminar

【Pythonコード付き】実務におけるOLSの問題点である多重共線性について解説します。

名古屋大学准教授

出版バイアスや様々な異質性を考慮して研究結果を統合し、全体的な傾向や効果を定量的に評価する手法を学ぶ

厚生労働省　国立感染症研究所室長

\観測された変数から背後にある潜在因子を見出しデータの理解を深める因子分析のモデルを学び、応用事例と実装方法を解説/

九州大学教授

一般化線形モデルと一般化加法モデルを、Pythonのベイズ統計パッケージで最も使われるPyMCで実装できるようになります

明治大学教授

マーケティング分野におけるいくつかのベイズ統計モデルをフルスクラッチで実装します

一橋大学准教授

Benjamini-Hochberg法の限界と拡張、Knockoff法を解説

一橋大学准教授

マッチング、重み付け、層別解析、最新の方法論研究を学び、Rによる解析手順を解説

慶應義塾大学准教授

異質因果効果分析の基礎理論から医学研究におけるトレンドの手法までを、Rによる実装を交えて解説

東京理科大学助教

回帰非連続デザインの理論からはじめ、実装上の注意点までを解説します

東北大学 / 株式会社Nospare

ノンパラメトリック回帰モデルの統計分析をRを用いて徹底解説します

東京大学 / 株式会社Nospare

広告効果を推定、解釈するためのデータ分析手法やその考え方を体系的に学びます

明治大学 / 株式会社Nospare

MMMに焦点を当てStanを用いたベイズ推定方法、推定結果の解釈の仕方を徹底解説

慶應義塾大学 / 株式会社Nospare

菅澤翔之助

広告効果における状態空間モデルを用いた MMM 分析、因果推論を解説します

慶應義塾大学 / 株式会社Nospare

菅澤翔之助