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ベイズ統計に関する初歩の話をします。ベイズ統計という言葉を耳にしますが、具体的に何を指しているか知らない人向けの話になります。所謂、古典的な統計学との違いについての話をして、ベイズならではの利点や欠点などについてお話をします。その後、ベイズにおける事前分布や事後分布等の概念について説明します。古典的な統計学との比較のために、最尤推定法についても簡単に講義をします。始めは、単純なモデルのベイズ的推測について学び、最尤推定量との推定量の違いについて学びます。 そして、ベイズ的に考えた推定が、古典的な統計学による推定とどのように異なるのかを説明します。基本的な事項を学んだ後、1変量の線形回帰モデルに対するベイズ推定を学びます。時間が許せば、サンプリング技法やベイズの概念を利用したMCMC（マルコフチェーンモンテカルロ）法について学びます。
◆統計科学シリーズパック(全3講座／一般7,500円、本学学生3,800円)を受講される場合は、以下URLからお申込ください。なお、パック料金でお申込された場合は、キャンセル時に返金できませんのでご注意ください。
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