『ベイズデータ解析（第3版）』解説セミナー第12弾！ディリクレ過程モデルの基礎からディリクレ過程混合モデルの拡張までを解説！
本セミナーは、2024年9月8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23章「ディリクレ過程モデル」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。
本セミナーでは、ディリクレ過程を用いたノンパラメトリックベイズの方法に関して以下の内容を取り上げます．
ノンパラメトリックベイズの手法は、特定のパラメトリックな分布を尤度関数に仮定することが適切でない場合あるいはパラメトリックな仮定を緩和したい場合に、データ分布の特徴を柔軟に捉えるために広く使用されます．
また階層性などの様々な依存性を柔軟にモデリングするための拡張も多数行われてきています．
まず、ノンパラメトリックベイズの出発点としてベイジアンヒストグラムを紹介し，ディリクレ過程に基づくベイズモデリングへのモチベーションを提供します．
次にディリクレ過程とディリクレ過程事前分布について紹介し，未知の混合分布に対してディリクレ過程事前分布を仮定するディリクレ過程混合モデルを解説します．
最後に、階層データにおける依存性を考慮するためのディリクレ過程混合モデルの拡張についても解説します。Rのパッケージ等を用いた演習も行います．
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。
翻訳者による解説とRによる実演を通し「ディリクレ過程モデル」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）
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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