☆ベイズ統計学とは何かをわかりやすく解説し、
一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介します。
1.ベイズ統計学の考え方
1-1.ベイズ統計学の考え方
1-2.条件付確率とベイズの定理
1-3.事前情報とデータによる情報
2.マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法)
2-1.ベイズ統計学における推定手法の考え方
2-2.マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法)の考え方
2-3.ギブスサンプラーとそのアルゴリズム
3.データ拡大法
3-1.データ拡大法の考え方
3-2.打ち切りなどの不完全な観測データへの応用
3-3.データ拡大法のアルゴリズム
【質疑応答・名刺交換】