Stataでやろうベイズ分析(ウェビナー)

Stataでベイズ分析を行うための操作方法を学ぶウェビナーです。
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。

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。

2.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? 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。

3.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。

4.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。

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