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☆こちらは8/29（火）に実施するオンラインセミナーのアーカイブ（録画）配信です。期間中（9/1～9/11）は何度でも視聴できます。

統計ソフトRを用いたベイズ統計学入門【アーカイブ配信】
～簡単な実演付き～

※申込後に請求書は郵送でお送りし、セミナー資料（PDF形式）と視聴用URLはEメールでお知らせします。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
Rベイズ統計学【アーカイブ配信】
セミナーNo.
230871A
配信開始日
2023年09月01日（金）
配信終了日
2023年09月11日（月）
主催
（株）Ｒ＆Ｄ支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
価格
非会員：  55,000円 （本体価格：50,000円）
会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
学生：  55,000円 （本体価格：50,000円）
価格関連備考
会員の方あるいは新規会員登録していただくと、下記の割引が適用されます。
　・1名申込の場合、55,000円（税込）→49,500円（税込）
　・2名同時申込の場合、合計110,000円（税込）→合計55,000円（税込）
　　　※両名の会員登録が必要です。

会員登録とは？　⇒　よくある質問
特典
配信期間中は講師にメールで質問できます。
持参物
RとRStudioをインストールしたPCをご準備ください。ダウンロードは下記URLから可。

R（最新Versionは4.3.0：5/15時点）
https://cran.ism.ac.jp/
RStudio（最新Versionは2023.03.1+446：5/15時点）
https://posit.co/download/rstudio-desktop/

WindowsとMacの両方に対応しています。RStudioは英語版しかありません。
ご不明な点等ございましたら、お知らせください。
備考
本セミナーは、約4時間の講演を収録したアーカイブ配信セミナーです。
2023年9月1日（金）～9月11日（月）の期間中、いつでも何度でもご視聴いただけます。

【アーカイブ配信セミナーの申込・受講手順】
１）このHPから参加申込をしてください。
２）申込後、受理のご連絡メールをさせていただきます。また請求書を郵送いたします。
３）視聴開始日までにセミナー資料（PDF形式）と閲覧用URLをお送りさせていただきます。
　※申込者以外の視聴はできません。録音・録画などの行為を固く禁じます。
　※配布資料の無断転載、二次利用、第三者への譲渡は一切禁止とさせていただきます。
講座の内容
受講対象・レベル
・はじめてベイズ統計学・統計ソフトRに触れる方
・通常の統計学とベイズ統計学との違いを理解したい方
・新たな統計分析手法の知見を得たい方
習得できる知識
・統計学的思考
・ベイズ統計学の基本的な考え方
・統計ソフトRを用いたベイズ分析の方法
趣旨
　様々なデータが利用可能な現代社会において、統計分析の重要性は非常に高まっています。本セミナーでは、近年注目を集めているベイズ統計学の基本的な考え方と応用について、わかりやすく解説します。従来の統計学（標本理論）との比較を通じて、ベイズ統計学の特徴・有用性を紹介します。
「ベイズ統計学とはそもそも何なのか？」「従来の統計学に加えてベイズ統計学を学ぶ意義は何か？」このような疑問をお持ちの方にとっても有益なセミナーになると思います。また、これまでにベイズ分析を行ったことがあるものの、その内容に不安を覚える方にも本セミナーの内容は役立つと考えます。
　また、本セミナーでは統計ソフトR（RStudio）を用いた実演を行います。ベイズ統計学では、通常の統計学とは異なった特有のアウトプットを扱うことから、これらの見方や解釈についても解説します。
　多少の数式の使用は避けられませんが、数学が苦手でも理解できるように説明しますので、ベイズ統計学に関心をお持ちの方は是非ともご参加ください。
プログラム

１．はじめに
　1-1．（ベイズ）統計学とは何か
　1-2．ベイズ統計学で何ができるのか
　1-3．標本理論との相違点

２．統計学の復習・Rの導入
　2-1．確率と確率変数
　2-2．主な確率分布
　2-3．期待値と分散
　2-4．Rによる簡単な分析例

３．ベイズの定理
　3-1．条件付き確率とベイズの定理
　3-2．ベイズの定理の具体例
　3-3．三囚人問題（あるいはモンティ・ホール問題）

４．標本理論とベイズ理論の間：最尤推定
　4-1．尤度と尤度関数
　4-2．最尤法の応用例：Rを用いた推定方法
　4-3．最尤法とベイズ推定の関係

５．ベイズ分析の応用例（１）
　5-1．事前分布の設定：自然共役事前分布と無情報事前分布
　5-2．事後分布の導出および評価
　5-3．さまざまな具体例

６．ベイズ分析の応用例（２）：Rを用いたベイズ推定
　6-1．回帰モデル
　6-2．Rによるベイジアン回帰分析
　6-3．いくつかの応用例

キーワード
ベイズ,統計,統計学,R,Studio,ソフト,言語,回帰,モデル,講座,講義,セミナー
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