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- 欠測値データ解析における従来の手法と課題、そしてノンパラメトリックベイズによる新しい解析方法について学びます。
- ノンパラメトリックベイズを用いた柔軟なモデリングとベイズg-computationによるパラメータ推定の方法を学びます。
- ノンパラメトリックベイズによる欠測値データ解析の実装手順を学びます。
欠測値データ解析では、逆確率重み付き推定量や二重頑健推定量などに代表されるセミパラメトリック推定量がよく知られていますが、推定対象が平均値や回帰モデルなどに限定されてしまいます。一方で多重代入法では擬似的な完全データを作成するため、完全データがあれば行えるどのような解析も実行可能です。しかし、欠測値を代入するためには、欠測値を含めたデータの分布の特定という強い仮定が必要とされます。本セミナーではDaniels, M. J., Linero, A. and Roy, j. (2024). Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data の6、9、12 節 をベースにノンパラメトリックベイズによる柔軟な因果効果・欠測値データ解析法を紹介します。ノンパラメトリックベイズによるアプローチでは、（拡張）ディリクレ過程混合モデルを用いることでデータの分布を柔軟にモデリングし、ベイズg-compuation に基づき興味のあるパラメータの統計的推測を可能とします。このセミナーを通じて、参加者は因果推論および欠測値データに対して、ノンパラメトリックベイズを利用するための方法の全体像を理解し、実装手順を学ぶことができます。因果推論・欠測値データ解析やベイズ統計初学者も大歓迎ですが、予め私の前の講座や小林弦矢先生の 『ベイズデータ解析（第“3 版）』解説セミナー第12 弾 などを受講し“ておいていただけるとより理解が深まるかと思います。
概要
- イントロダクション：因果効果と欠測値データ解析
- ディリクレ過程混合効果モデルによる因果効果の推定
- ベイジアンg-computationによる事後分布の計算
- ディリクレ過程混合効果モデルによる非単調MNAR欠測値データの解析
- Rによる実例1：HIVとHCV感染者に対するNRTIsによる副作用の因果効果
- Rによる実例2：乳がん患者に対するタモキシフェンによる副作用の因果効果（非単調MNAR欠測）
このような方におすすめ
- 欠測値データの解析方法を学びたい方。特に、従来の方法では対応が難しい複雑なデータの解析に興味がある方
- 因果推論に興味があり、そのための新しい手法を学びたい方
- ノンパラメトリックベイズという手法を学び、実践的なスキルを習得したい方
受講料金
申込期限
- 一般申込期限：開催日前日 23:59
- 学生申込期限：開催日の2営業日前 23:59
- 団体申込期限：開催日の2営業日前 23:59
領収書発行
領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。https://seminar.no-spare.com/receipt
注意事項
- 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、弊社コンタクトフォームよりお願い申し上げます。
禁止事項
- 録音や録画撮影などはご遠慮ください。
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免責事項
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- 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。
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