非共役事前分布とメトロポリス・ヘイスティングス

​詳細概要

​共役あるいは準共役な事前な分布を用いた場合、モンテカルロ法やギブス・サンプラーにより事後分布の近似を行うことができます。しかし、共役事前分布が利用できなかったり、共役事前分布のもとでも事後分布が複雑になることは応用上少なくはありません。本セミナーでは、事後分布を近似する汎用的な方法としてメトロポリス・ヘイスティングス法を扱います。アルゴリズムの詳細や利用上の注意点を説明するとともに、ポアソン回帰モデルなどへの適用例についても述べます。

​対象者

• ​​データサイエンティスト

• ​​学部生・大学院生

• ​​研究者

​​講師プロフィール

​​​橋本 真太郎 (はしもと しんたろう)

• ​​​2020年4月 - 現在 広島大学大学院先進理工系科学研究科 准教授

• ​​​2019年4月 - 2020年03月 広島大学大学院理学研究科 准教授

• ​​​2022年06月01日, 標準ベイズ統計学, 朝倉書店, 教科書, 共著, Peter, D. Hoff (著)，入江薫，菅澤翔之助，橋本真太郎 (訳)

​領収書発行

​​​​領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。https://seminar.no-spare.com/receipt

​注意事項

• ​​​​本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。

• ​​​​お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。

• ​​​​開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。

• ​​​​講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。

• ​​​​本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 講義資料 演習資料（演習のあるセミナーのみ）の3点を配布いたします。

• ​​​​お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。

• ​​​​アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。

• ​​​​万が一、開催時間になっても事前案内メール（Zoomの参加URLや講義資料など）が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。

• ​​​​参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。

• ​​​​お問い合わせの際は、弊社コンタクトフォームよりお願い申し上げます。

​​禁止事項

• ​​​​録音や録画撮影などはご遠慮ください。

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​​​免責事項

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