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ベイズ統計モデリングの 基本的な考え方とモデルの立て方、結果の解釈






ベイズ統計モデリングの基本的な考え方とモデルの立て方、結果の解釈 | イーコンプレス

ビジネススキル / データサイエンス

ベイズ統計モデリングの基本的な考え方とモデルの立て方、結果の解釈

~不確実性のあるデータから、判断につながる推論を行うために~

開催日
2026年2月19日(木)10:30~16:30
受講形式
ライブ配信 / アーカイブ配信

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セミナー概要

セミナーの特徴

機械学習やAIが広く使われる現在でも、データが少ない、不確実性が大きい、経験や事前知識を無視できないという現実の意思決定の場面は数多く存在します。本セミナーでは、ベイズ統計モデリングを単なる数理手法としてではなく、データ・仮定・判断をどのようにつなぐかという思考の枠組みとして学びます。

セミナーで学べる内容

  • ベイズ統計の基本的な考え方(直感と数理の両面から)
  • データ分析における事前知識の組み込み方
  • 事後分布・予測分布の意味と結果の解釈
  • ベイズ的な考え方と機械学習・確率モデルとのつながり
  • MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)による実践的分析
  • 不確実性のもとでの意思決定

対象者

  • 機械学習やデータ分析に関心があり、確率モデルを基礎から整理したい技術者・研究者
  • 不確実性のもとで判断する必要がある方
  • 事前知識と観測データをどのように組み合わせるかを学びたい方
  • 統計モデリングの考え方を深く理解したい方

セミナーの視点

ベイズ統計を単なる計算手法ではなく、データと判断をつなぎ不確実性を扱うための思考の枠組みとして解説します。直感と数理の両面から理解を深めます。

キーワード

不確実性の扱い、確率的モデリング、ベイズ的推論、予測と意思決定、事前分布、事後分布、ベイズの定理

実践的内容

共役事前分布の具体例(二項分布、ポアソン分布、正規分布)から、階層ベイズモデル、状態空間モデルまで、実装例とデモで実践的な知識を習得できます。

講師紹介

田中
冬彦

田中 冬彦 氏

大阪大学 全学教育推進機構 教授

博士(情報理工)

現職

大阪大学 全学教育推進機構 全学教育企画開発部 全学共通教育部門 教授

大阪大学 量子情報・量子生命研究センター(兼任)

専門分野

確率統計、ベイズ統計モデリング、機械学習、データ分析。複雑な現象を確率的に理解し、データに基づいた意思決定を実現するための統計的アプローチを専門とする。特に不確実性の定量化と推論に関する研究と教育に従事。

セミナー講演内容

1.イントロダクション:ベイズ統計モデリングで何ができるのか

1) 不確実性のある状況で、なぜ確率モデルが必要か

2) ベイズ統計モデリングの基本的な考え方

3) 実務例:設備故障率の評価(階層ベイズモデルの例)

2.確率・条件付き確率の整理:ベイズ的思考の土台をつくる

1) 確率分布・期待値・分散の考え方

2) 条件付き確率と独立性

3) 確率と条件付き確率の違い

4) 直感とズレる例(モンティ・ホール問題)

3.ベイズの定理と推論の考え方:データと事前知識をどう結びつけるか

1) ベイズの定理と全確率の公式

2) 観測結果から何を推定しているのか

3) 応用例:診断・分類問題

4) 機械学習との関係(分類・確率モデルの視点)

4.ベイズ統計モデリングの基本構造:モデルを明示するということ

1) 統計モデルとは何か

2) 母集団・パラメータ・データの関係

3) 推測統計におけるモデル化の考え方

4) データ分析の基本的な流れ

5.事前分布と事後分布:不確実性を分布として表現する

1) パラメータの不確実性の考え方

2) 事前分布の役割

3) 事後分布の定義と解釈

4) 簡単な計算例

6.事後分布に基づく推定と評価:推定結果をどう報告・解釈するか

1) 共役事前分布の具体例

a. 二項分布+ベータ分布 / b. ポアソン分布+ガンマ分布 / c. 正規分布+正規分布

2) 点推定と信用区間

3) ベイズ分析結果の読み方・伝え方

7.予測分布と意思決定:予測を判断につなげる

1) 予測分布の考え方

2) 広告効果の確率評価

3) 売上予測の分布的表現

4) 期待損失最小化による意思決定

8.コンピュータを用いたベイズ分析の考え方(概要):なぜMCMCが必要になるのか

1) ベイズ分析で必要となる計算の考え方

2) モンテカルロ法の基本

3) マルコフ連鎖と定常分布(直感的説明)

4) MCMCの役割と位置づけ

9.ベイズモデリングの実践例(デモ):モデル設計の具体像を見る

1) 階層ベイズモデルの例

2) 一般化線形モデルの例

3) 状態空間モデルの例

4) 分析結果の解釈と注意点

質疑応答

受講料・お申し込み条件

複数名でのお申し込みがお得です!

1名分の受講料(定価)で2名参加が可能です。

※2名様以降の受講者は、申込み前にE-Mail案内登録をお済ませください。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価の半額で追加受講できます。

申込区分 受講料(税込) 備考
通常料金 55,000円 定価:本体50,000円+税5,000円
2名同時申込み
(E-Mail案内登録必須)
55,000円
(1名あたり27,500円)
2名ともE-Mail案内登録必須
3名以上申込み
(E-Mail案内登録必須)
82,500円~
(1名追加ごと27,500円)
3名ともE-Mail案内登録必須
テレワーク応援キャンペーン
(1名様のみ)
44,000円
(E-Mail案内登録:42,020円)
オンライン申込限定

配布資料・受講形式

配布資料

PDFデータ(印刷可・編集不可)
※ライブ配信受講は開催2日前を目安にダウンロード可
※アーカイブ配信受講は配信開始日からダウンロード可

ライブ配信

Zoom配信
開催日:2026年2月19日(木)10:30~16:30

アーカイブ配信

受付期間:2026年3月9日(月)まで
視聴期間:2026年3月9日~3月23日

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お問合せ

株式会社イーコンプレス

担当者:丁田

〒630-0244 奈良県生駒市東松ヶ丘1-2 奥田第一ビル102

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電話

050-3733-8134

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