タイトル

時間割番号: 7022103201
ベイズ理論
 
担当教員
PHAM THE THONG[PHAM The Thong]
開講学部等 データサイエンス学部 対象年次   単位数 2
開講時期 春学期 開講曜時 火2 クラス  
ナンバリング DSST33010
授業形態 【対】ハイブリッド授業(対面+同時双方向)
授業の目的と概要  
初回はオンライン
初回Zoom URL:
https://us04web.zoom.us/j/72714848304?pwd=W1iE7uyDCC5NsCVnEMc1zw2qjzNJTm.1

ミーティングID: 727 1484 8304
パスコード: wLaKE6

一般的な統計分析では、データに対し、分布のモデルを仮定し、その分布の形を定めるパラメータの推定を行う。その際には、パラメータはある一定の値であることが仮定されている。しかし、このパラメータが一定ではなく、確率変数であるとみなし、その変動についても調べる方法をベイズ理論と呼ぶ。この手法は、例えば個人差のあるデータを扱う際に特に効果的な手法である。また、パラメータに階層的な構造を入れることも有用である。本講義では、ベイズ理論に関する考え方、分析法、その解釈について解説する。
 
授業の到達目標  
1. ベイズ理論の考え方、分析法、解釈を理解する。
2. ベイズモデルの具体例を理解する。
3. 基礎的なMCMCサンプラーのRによる実装を理解する。
4. ソフトウェアを用いてベイズ理論による分析を行うことができる。
 
授業計画  
授業形態は、対面授業と同時双方向型オンライン授業の併用
ただし、滋賀大学の新型コロナウイルス感染症への対応指針の制限レベル等による変更はありうる。

1. イントロダクション
2. ベルヌーイ試行とベイズ推論
3. 正規分布モデルとベイズ推論
4. 点推定、区間推定
5. 仮説検証
6. マルコフ連鎖モンテカルロ法
7. Stanをインストールして二項分布のモデリングなど
8. Stanで二群の平均値の差の推論など
9. Stanで回帰分析など
10.Stanでロジスティック回帰分析など
11-15. データ解析した結果を発表
受講者数に応じて発表時間が変わるので授業計画を変更することがある。
 
事前学習・事後学習など授業時間外の学習  
教科書や資料の該当箇所を読む。授業内で指示した導出やソフトウェアの実行を行う。発表の準備を行う。
 
成績評価の方法  
Stanを用いてデータ解析をし発表+質疑40%
小課題60%
 
成績評価の基準  
60点: 授業で扱ったソフトの操作を自分ででき、自分の調べたいことに関するデータを探しベイズで分析できる。
以下、10点までずつ加点する
実際に分析する中で現れた課題を深掘りできる
分析結果を適切に解釈でき説明できる
ソフトの出力を理解できる
分析の仮定を理解し説明できる
 
教科書  
教科書1 ISBN 978-4254295405
書名 入門ベイズ統計学
著者名 中妻照雄著,中妻, 照雄, 出版社 朝倉書店 出版年 2007
 
参考書  
参考書1 ISBN 9784254128420
書名 社会科学のためのベイズ統計モデリング
著者名 浜田宏, 石田淳, 清水裕士著,浜田, 宏,石田, 淳,清水, 裕士, 出版社 朝倉書店 出版年 2019
参考書2 ISBN 9784065191835
書名 モンテカルロ統計計算
著者名 鎌谷研吾著 ; 駒木文保編,鎌谷, 研吾,駒木, 文保, 出版社 講談社 出版年 2020
教材に関する補足情報  
ソフトウェアによる演習の際はノートパソコンを持参
 
参考文献一覧  
Stan初級編
https://norimune.net/psychmetrics

Stanを用いたデータ解析例
https://bayesmax.sblo.jp/article/186778297.html
 
履修上の注意事項  
 
キーワード(「実務経験のある教員による授業科目」は「実務経験」で検索)  
 
備考(実務経験の内容と授業との関連を含む)  
 
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