​ベイズ統計学シリーズ

​本セミナーは「ベイズ統計シリーズ2026」に含まれるLIVE講座の一つです。シリーズ全体を購入される場合、以下のページよりご登録ください。

​参加費

• ​一般: 11,000円(税込)

• ​学生: 6,600円(税込)

​※ 所属機関内にて領収書と共に税額や金額の根拠を求められた際には、本ページのスクリーンショット等でご対応いただけますと幸いです。

​詳細概要

​逐次モンテカルロ法（Sequential Monte Carlo; SMC）は、時間とともに新しいデータが得られる状況で、観測できない状態や未知のパラメータを逐次的に推定するための計算手法です。「粒子」と呼ばれる多数の候補によって不確実性を表し、新しいデータが届くたびに各粒子の重みを更新し、必要に応じて有力な粒子を選び直すリサンプリングを行います。これにより、過去のデータを最初から処理し直すことなく、推定結果を更新できます。具体的には、売上・需要のリアルタイム予測、ロボットや車両の位置追跡、センサーデータに基づく設備状態の監視、金融市場の変動性の推定などに利用されます。特に、状態の変化が非線形である場合や、正規分布では表しにくい不確実性を含む時系列モデルに有用です。

​講師紹介

​​入江 薫 Irie Kaoru

​東京大学大学院経済学研究科・准教授

​東京大学経済学部を卒業後、デューク大学統計科学学部博士課程を修了し、Ph.D.を取得。2016年に東京大学経済学部講師、2022年に同准教授に就任。専門はベイズ統計学で、特に応用の観点から、ベイズ分析におけるモデリング、計算、意思決定の方法を研究している。2022年に日本統計学会小川賞を受賞。共訳書に『標準ベイズ統計学』がある。

​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。[領収書発行フォーム]

​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。

• ​配布した一切の資料 / 動画を無断で公開、転載することは固く禁じます。

​​免責事項

• ​本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。

• ​主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。

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