『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。
本セミナーは、2024年8月19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17章「頑健推測のモデル」に相当する内容を担当訳者である慶應義塾大学 菅澤翔之助准教授に解説していただきます。
特に、感度分析、過分散、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。
1. 感度分析の方法論
2. 正規分布やポアソン分布のロバスト化
3. 混合分布表現を用いたギブスサンプラー
4. t分布に基づくロバストな回帰モデル
5. 最新のロバストベイズ方法論
6. Stanを用いた実践演習
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。
《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（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）
菅澤 翔之助（慶應義塾大学 経済学部 准教授、株式会社Nospare 取締役CRO）
[略歴]
東京大学経済学研究科統計学コース博士課程後期課程修了
統計数理研究所特任研究員、東京大学空間情報科学研究センター 准教授を経て
現職に就任
主な研究分野はベイズ統計学 / 状態空間モデル / 時空間統計学
¥11,000
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