★ベイズ統計学とはどういうものか？普通の統計学と何が違うのか？ベイズ統計学を学ぶことの魅力は何か？
★数学的にブラックボックスのままやりすごすことなく、しっかりわかりやすく解説します！
※本セミナーはZoomを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はできません。
1．ベイズ統計学とは？
1-1．ベイズ統計学とは？
1-2．一般的な統計学とベイズ統計学の違い
1-3．なぜわざわざベイズ統計学を学ぶのか？
2．確率の基礎知識 ～数学っぽくて硬質だけど避けられない話題～
2-1．期待値と分散と標準偏差
2-2．確率分布
3．最尤法 ～最もそれらしい推定値を求める方法（のひとつ）～
3-1．二項分布の場合
3-2．正規分布の場合
4．ベイズの定理 ～ベイズ統計学の要点～
4-1．条件付き確率
4-2．ベイズの定理
4-3．事前確率密度関数と事後確率密度関数（事前分布と事後分布）
4-4．事後期待値と事後分散
5．マルコフ連鎖モンテカルロ法 ～平均や分散などの近似値を求める方法～
5-1．マルコフ連鎖モンテカルロ法
5-2．メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム
5-3．ギブスサンプラー
5-4．ハミルトニアンモンテカルロ法
6．ベイズ統計学の活用例
6-1．階層ベイズモデル ―少ないデータから家賃と専有面積の関係を探る
6-2．2つの母集団の平均についての推測 ―t検定との違いを知る
6-3．状態空間モデル ―クジラの生息頭数を探る