『ベイズデータ解析（第3版）』解説セミナー第10弾！ガウス過程回帰の導入から非ガウス型データへの適応について徹底解説します。
本セミナーは、2024年9月1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21章「ガウス過程モデル」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。ガウス過程は関数データ解析や時系列解析において，未知の関数やトレンドを柔軟にモデル化することができるものとして幅広く使用されます．
具体的には、今回はガウス過程を用いた回帰モデルや密度推定について取り上げます。
まず、ガウス過程回帰導入と共分散関数の設計について紹介します。
次に、非ガウス型データに対する潜在ガウス過程モデルについて解説します。
最後に、密度回帰、潜在変数回帰など、ガウス過程を用いた密度推定の方法を紹介します。
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。
ぜひ、ベイズデータ解析（第3版）を読みながら、訳者によるStanを用いた実演を通して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）
小林 弦矢（明治大学 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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