学んだこと・カバーできなかったこと

RによるベイズデータAnalysisの基礎

Rasmus Bååth

Data Scientist

学習内容

RによるベイズデータAnalysisの基礎

学習内容

RによるベイズデータAnalysisの基礎

学習内容

RによるベイズデータAnalysisの基礎

学習内容

RによるベイズデータAnalysisの基礎

学習内容

  • 計算手法
    • 棄却サンプリング
    • グリッド近似
    • マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)
RによるベイズデータAnalysisの基礎

学習内容

  • 生成モデル:

RによるベイズデータAnalysisの基礎
  • 確率分布を表すサンプルの活用:
> head(sample)
mu    sigma
39.39 10.18
39.39 21.77
40.90 20.26
45.45 13.20
34.84 12.70
40.90 12.70
pred_iq <- rnorm(10000, mean = sample$mu, sd = sample$sigma)
sum(pred_iq >= 60) / length(pred_iq)
0.0901
RによるベイズデータAnalysisの基礎

カバーできなかった内容

  • ベイズ手法は単純なモデル以外にも応用可能。
  • 事前分布とモデルの選び方。
  • ベイズ統計と古典統計の関係。
  • より高度な計算手法。
  • より高度な計算ツール。
RによるベイズデータAnalysisの基礎

カバーできなかった内容

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ベイズを探求しよう!

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ご受講ありがとうございました!

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練習しましょう!

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