Stata16で学ぶベイズ統計

既に統計学の基礎を理解している研究者にとってもベイズ統計を独力で学ぶことは、やや敷居が高いかもしれません。
しかし、ベイズ統計を習得することによるメリットは大きく、主に観測値の頻度を利用して考える統計分析の手法では対応できなかった問題にも解決の糸口を与えてくれます。
この講習会ではベイズ統計に必要な統計学の基礎理論と、実際にStataで分析を行うための操作方法を学びます。
講習内容
1.ベイズ統計とは
トーマス・ベイズの提案したベイズ統計の考え方を説明します。
観測値の頻度をベースにして考える統計学と、分析者の主観を事前分布として利用するベイズ統計の考え方の違いを確認します。

キーワード:ベイズの定理、事前分布、事後分布、尤度

2.事前分布の選択と更新
事前分布の選択において利用すべき基準について解説します。また、事前分布を観測値によって更新するメカニズムを理解します。

キーワード:主観確率の役割、確率の更新、共役事前分布

3.マルコフチェーンモンテカルロ法(MCMC)
ベイズの定理において共役事前分布を利用できない場合、どのようにして事後分布を計算すればよいでしょうか? マルコフチェーンモンテカルロ(MCMC)はコンピュータシミュレーションによって事後分布を求める計算手法がです。代表的なMCMCの手法であるメトロポリスヘイスティング法の仕組みを解説します。

キーワード:受容-棄却法、モンテカルロ積分、マルコフ過程、マルコフチェーン、メトロポリスヘイスティングアルゴリズム

4.モデルの診断と選択
MCMCでは繰返し計算が収束することや、その収束にいたる経路が安定していることなど、いくつか計算上のチェック項目があります。
また、MCMCで複数のモデルを比較検討する方法を解説します。

キーワード:収束判定、ベイズファクター

5.モデル推定
実際にStataでどのようなモデルに対するベイズ推定が可能なのか、代表的な例を用いた分析例を紹介します。  
参加費用(税抜き)
45,000円
会場
株式会社ライトストーン セミナールーム
JR秋葉原駅/JR浅草橋駅 徒歩7分 都営新宿線岩本町駅 徒歩5分 JR馬喰町駅 徒歩5分   地図
開催日時空席状況申込
2021年2月18日(木) 10:00-17:00 受付中