概要

【受講料金】

一般料金：1名様11,000円

学生料金：1名様5,500円

団体申込（10名〜）：1名様9,900円

【本セミナーの学習内容】

• マーケティングにおけるベイズ統計モデルを学べます
• マーケティングにおけるベイズ統計モデルのMCMC推定についてフルスクラッチでコーディングする方法を学べます
• フルスクラッチでマーケティングモデルを実装することで、モデルに対する理解をより深めることができます

【セミナー概要】

本セミナーでは、マーケティングにおける統計モデル、特にベイズ統計学を利用したマーケティングモデルについていくつか説明をしたのち、そのベイズモデルのMCMCを利用した推定方法について、フルスクラッチでの実装方法を学びます。

 MCMCとは、ベイズ統計学による統計モデルのパラメータの事後分布を推定するための方法で、やや高度な乱数を利用したシミュレーションが必要になります。近年はRやStan、Pythonを利用して、比較的容易にMCMCを実装することが可能になっています。しかし敢えてフルスクラッチで、MCMCを利用した統計モデルの推定方法を学習することは、いくつかの利点があると考えています。

1つ目は、モデルへの理解を深めることができるという、学習上の理由です。テキストで統計モデルの式を学び、RやPythonの既存のパッケージを利用して、ボタンをポチポチするだけ（或いは、キーボードをカタカタするだけ）で統計モデルの推定をすることは可能ではありますが、「なんとなくわかった気になっている」、「よくモデルの中身はわからないが、推定結果は出ている」という感想を抱くことも多いのではないでしょうか。フルスクラッチでデータを乱数から発生させ、MCMCでその推定方法を実装するには、モデルの細部にわたって理解することが必要です。したがって、フルスクラッチによるMCMCの実装は、モデルの細部にわたる理解に役立ちます。 

２つ目は、既存のパッケージでは実装できないモデルを、自分自身で実装・推定ができるようになるという点です。StanなどのソフトウェアでほとんどのベイズモデルをMCMCを利用して簡単に推定できるのは事実です。しかしモデルが高度に複雑である場合や、パラメータが特殊な挙動をする場合などは、自分自身でフルスクラッチでMCMCのコーディングをする必要がある場面に出くわします。フルスクラッチでMCMCを実装できるようになると、Stanなどで実装できなかったモデルを自由に実装できるようになります。また皆さんが直面しているそれぞれのマーケティング課題を解決するための新しいモデルを提案し、推定することも可能になります。 

具体的には、本セミナーでは離散選択モデルや階層ベイズモデルのMCMCを用いたフルスクラッチによる推定方法を紹介します。また、MCMCの収束を早めるためのいくつかのテクニックや、MCMCを用いたモデル選択についても紹介します。これらの推定方法については、Rを用いた実装を行います。

本セミナーでは

・マーケティングにおけるいくつかのベイズ統計モデル

・マーケティングにおけるベイズ統計モデルのMCMC推定に関するフルスクラッチでの実装方法

などについて解説します。 

具体的には、

・ブランド選択や店舗選択のモデリングに用いる多項ロジットモデル

・多項ロジットモデルに消費者属性の違いによる異質性を考慮した階層ベイズ多項ロジットモデル

の事例を用いて、MCMCのフルスクラッチでの実装方法を解説します。

本セミナーを受講し、ベイズ推定をご自身の実務や研究に活かすことを目指す方、ソフトウェアの使い方ではなくその基礎理論や実装方法を学びたい皆様のご参加を心よりお待ちしています。  

万が一、当日の参加が難しくなってしまった方にも本セミナーのアーカイブ動画を配信しますのでご安心ください。 

皆様のご参加をお待ちしております。

【このような方におすすめ】

• RやPythonのパッケージに頼らず、自分でベイズ推定を実装・カスタマイズしたい方
• マーケティング分野で、ベイズ統計を活用したモデルを導入・改良したい方
• 実務でベイズ統計モデルのMCMC推定を自らフルスクラッチで実装したい方
• ブランド選択や店舗選択のモデルを、消費者の異質性を考慮して深く理解したい方
• フルスクラッチでのMCMC実装を通じて、マーケティングモデルへの理解を深めたい方

【講師紹介】

加藤 諒（一橋大学 准教授）

所属：一橋大学 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科

学位：博士（経済学）(慶應義塾大学)

個人HPはこちら

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[経歴]

2023年4月 - 現在：一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授
2021年 - 現在：神戸大学 経済経営研究所, 准教授
2022年4月 - 2023年3月：一橋大学, ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター, 准教授
2019年 - 2021年：神戸大学, 経済経営研究所, 講師
2018年 - 2019年：神戸大学, 経済経営研究所, 助教

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[最近の論文]

企業の人的資本指標が財務指標、ブランド指標、企業価値に与える影響に関する実証分析

Semiparametric Bayes Instrumental Variable Estimation with Many Weak Instruments

Unplanned Purchase of New Products

[主な書籍等出版物]

（共訳）インベンス・ルービン 統計的因果推論 （上）, G.W. インベンス・D.B. ルービン(著)／星野 崇宏・繁桝 算男(監訳), 朝倉書店, 2023年7月

（共訳）インベンス・ルービン 統計的因果推論 （下）, G.W. インベンス・D.B. ルービン(著)／星野 崇宏・繁桝 算男(監訳), 朝倉書店, 2023年7月

岩波データサイエンス Vol．3, 加藤諒, 星野崇宏, 岩波書店, 2016年6月

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ご参加にあたって（必ずご確認ください）

【申込方法】

一般申込を希望の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生申込を希望の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

団体申込を希望の方は、本サイト上部の「団体申込」よりお申し込みください。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

• 一般申込期限：開催日前日 23:59まで
• 学生申込期限：開催日の2営業日前 23:59まで
• 団体申込期限：開催日の2営業日前 23:59まで

【領収書発行方法】

領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。

https://seminar.no-spare.com/receipt

【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

• 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
• お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。
• 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
• 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
• 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料（演習のあるセミナーのみ）の3点を配布いたします。
• お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
• アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
• 万が一、開催時間になっても事前案内メール（Zoomの参加URLや講義資料など）が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
• 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
• お問い合わせの際は、必ず弊社コンタクトフォームよりお問い合わせいただきますようお願い申し上げます。

【禁止事項】

• セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
• セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開、転載することは固く禁じます。

【免責事項】

• 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
• 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
• 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

【個人情報提供に関するご承諾について】

セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。