『ベイズデータ解析（第3版）』解説セミナー第5弾！訳者による講義で、事後分布の近似と効率的な探索手法を徹底解説します。
本セミナーは、2024年8月16日に開催したアーカイブセミナーです。
本セミナーは、『ベイズデータ解析（第3版）』（森北出版、2024年6月）をベースとして、第13章に相当する内容を担当訳者である明治大学 小林弦矢教授に解説していただきます。
今回は，EMアルゴリズムなどによる事後モードの探索方法、ラプラス近似による事後分布に対する正規近似、変分法・期待値伝搬法によるより一般的な事後分布の近似方法について紹介します。
また、パラメータの境界・退化を回避するための事前分布の設定の仕方について解説します。
事後モードは事後推測の対象のひとつであるのに加えて、MCMCなどの繰り返しアルゴリズムの初期値として使用されることがあります．
また、変分法などによる事後分布の近似方法は，MCMCと比べて高速に動作することが知られています．
本セミナーでは、理論と実践を一貫して解説し、参加者が実装例に触れることで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。
ぜひ、ベイズデータ解析（第3版）を読みながら、訳者による実演を通してベイズ統計学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。
《基礎編》
第1回：ベイズ統計学の導入と階層モデル（講師：菅澤翔之助）
第2回：モデル診断とモデル比較（講師：川久保友超）
第3回：マルコフ連鎖モンテカルロ法（講師：小林弦矢）
第4回：ベイズ的階層回帰モデルの実践アプローチ（講師：菅澤翔之助）
《各論・発展編》
第5回：事後分布の近似計算とStanによる実装（講師：小林弦矢）
第6回：ロバストなベイズ分析の理論と実践（講師：菅澤翔之助）
第7回：データ収集を考慮したモデリング（講師：川久保友超）
第8回：欠測データのベイズモデリング（講師：菅澤翔之助）
第9回：非線形ベイズモデリング（講師：菅澤翔之助）
第10回：ガウス課程モデルの基礎と応用（講師：小林弦矢）
第11回：有限混合モデルの基礎と応用（講師：菅澤翔之助）
第12回：ディリクレ過程モデルの基礎と応用（講師：小林弦矢）
小林 弦矢（明治大学 専任教授）
所属：明治大学 商学部 専任教授
学位：博士（経営学）（神戸大学）
[経歴]
2024年4月 - 現在：明治大学, 商学部, 教授
2022年4月 – 2024年3月：明治大学, 商学部, 准教授
2017年4月 - 2022年3月：千葉大学, 大学院社会科学研究院, 准教授
2016年10月 - 2017年3月：千葉大学, 法政経学部, 准教授
2014年4月 - 2016年9月：千葉大学, 法政経学部, 講師
[最近の論文]
Small areaestimation of general finite-population parameters based on grouped data
Robustfitting of mixture models using weighted complete estimating equations
BayesianApproach to Lorenz Curve Using Time Series Grouped Data
[主な書籍等出版物]
『ベイズデータ解析』, 菅澤翔之助, 小林弦矢, 川久保友超, 栗栖大輔, 玉江大将, 株式会社Nospare，森北出版， 2024年6月
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