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
セミナー概要
本セミナーでは、ベイズ統計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。
ベイズ統計の基本的な考え方を、直感と数理の両面から理解し、データ分析において「事前の知識」をどのように組み込むのかの理解と説明、事後分布・予測分布の意味の理解と結果の言葉での解釈を習得します。
機械学習や確率モデルの背後にある考え方をベイズ統計の枠組みを通して整理し、モデルの立て方や結果の解釈を中心に解説します。
受講対象
機械学習やデータ分析に関心があり、確率モデルや推定結果の解釈を基礎から整理したい技術者・研究者の方、ベイズ統計に基づく分析を行っておりモデルの考え方や結果の意味を体系的に理解したい方に最適です。
習得できる知識
基本的な考え方
ベイズ統計の基本的な考え方を、直感と数理の両面から理解できます。データ分析において「事前の知識」をどのように組み込むか説明できるようになります。
分布と解釈
事後分布・予測分布の意味を理解し、結果を言葉で解釈できます。ベイズ的な考え方が機械学習や確率モデルとどのようにつながっているかを把握できます。
計算手法
MCMCなどの計算手法が「なぜ必要なのか」を原理レベルで理解できます。RやRStanによる分析例をデモとして紹介します。
プログラム
- 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
不確実性のある状況でなぜ確率モデルが必要か／基本的な考え方／実務例：設備故障率の評価 - 確率・条件付き確率の整理
確率分布・期待値・分散の考え方／条件付き確率と独立性／直感とズレる例（モンティ・ホール問題） - ベイズの定理と推論の考え方
ベイズの定理と全確率の公式／観測結果から何を推定しているのか／応用例：診断・分類問題／機械学習との関係 - ベイズ統計モデリングの基本構造
統計モデルとは何か／母集団・パラメータ・データの関係／推測統計におけるモデル化の考え方／データ分析の基本的な流れ - 事前分布と事後分布
パラメータの不確実性の考え方／事前分布の役割／事後分布の定義と解釈／簡単な計算例 - 事後分布に基づく推定と評価
共役事前分布の具体例（二項分布＋ベータ分布、ポアソン分布＋ガンマ分布、正規分布＋正規分布）／点推定と信用区間／ベイズ分析結果の読み方・伝え方 - 予測分布と意思決定
予測分布の考え方／広告効果の確率評価／売上予測の分布的表現／期待損失最小化による意思決定 - コンピュータを用いたベイズ分析の考え方
ベイズ分析で必要となる計算／モンテカルロ法の基本／マルコフ連鎖と定常分布／MCMCの役割と位置づけ - ベイズモデリングの実践例（デモ）
階層ベイズモデル／一般化線形モデル／状態空間モデル／分析結果の解釈と注意点
開催情報
- 開催日時
- 2026年2月19日（木）10:30～16:30
- 配信形態
- ライブ配信 or アーカイブ配信
- アーカイブ
- 2026年3月9日（月）～2026年3月23日（月）
- 受講料
- 55,000円（税込）
- 主催
- サイエンス＆テクノロジー