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ベイズ統計学ａ
| サブタイトル | ベイズ統計学の基礎 |
|---|---|
| 担当者名 | 星野 崇宏 |
| 単位 | 2 |
| 年度・学期 | 2022 春 |
| 曜日時限 | 火2 |
| キャンパス | 三田 |
| 授業実施形態 | 対面授業（主として対面授業） |
| 登録番号 | 45507 |
| 設置学部・研究科 | 経済学部 |
| 設置学科・専攻 | 経済学科 タイプA・B |
| 学年 | 3, 4 |
| 分野 | 専門教育科目選択特殊科目 |
| K-Number | FEC-EC-35113-211-07 |
| 科目設置 | 学部・研究科 | FEC | 経済学部 |
|---|---|---|---|
| 学科・専攻 | EC | 経済学科 | |
| 科目主番号 | レベル | 3 | 3年次配当レベル |
| 大分類 | 5 | 専門教育 特殊科目 | |
| 小分類 | 11 | 講義 - 計量・統計 | |
| 科目種別 | 3 | 選択科目 | |
| 科目補足 | 授業区分 | 2 | 講義 |
| 授業実施形態 | 1 | 対面授業（主として対面授業） | |
| 授業言語 | 1 | 日本語 | |
| 学問分野 | 07 | 経済学、経営学およびその関連分野 | |
授業科目の内容・目的・方法・到達目標
ベイズ統計学はデータと事前知識から確率論的な推論を行う統計学のパラダイムの一つである。非ベイズ統計学（頻度主義に基づく統計学）の持つ様々な問題点を克服し、また意思決定理論と親和性が高いこと、さらに近年数値解析手法としてマルコフ連鎖モンテカルロ法により複雑な問題構造に対して容易に解が与えられるようになり、近年では経済学やファイナンスはもちろん、経営学、医学、心理学、人工知能など様々な分野で利用されている。
この講義ではベイズ統計学と非ベイズ統計学の相違点について、ベイズ統計学の基礎であるベイズの定理による事前確率から事後確率へのベイズ更新、統計的意思決定としてのベイズ決定方式、ベイズ推定の正規分布モデルや回帰分布モデルへの応用、様々な事前分布の利用について説明する。
この講義ではベイズ統計学と非ベイズ統計学の相違点について、ベイズ統計学の基礎であるベイズの定理による事前確率から事後確率へのベイズ更新、統計的意思決定としてのベイズ決定方式、ベイズ推定の正規分布モデルや回帰分布モデルへの応用、様々な事前分布の利用について説明する。
授業の計画
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成績評価方法
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参考書
古澄英男 『ベイズ計算統計学』朝倉書店 2015年
照井伸彦『Rによるベイズ統計分析』朝倉書店 2010年
繁桝算男『ベイズ統計入門』東京大学出版会 1985年
中妻照雄『入門ベイズ統計学』朝倉書店 2007年
中妻照雄『実践ベイズ統計学』朝倉書店 2013年
松原望『ベイズ統計学概説』培風館 2010年
照井伸彦『Rによるベイズ統計分析』朝倉書店 2010年
繁桝算男『ベイズ統計入門』東京大学出版会 1985年
中妻照雄『入門ベイズ統計学』朝倉書店 2007年
中妻照雄『実践ベイズ統計学』朝倉書店 2013年
松原望『ベイズ統計学概説』培風館 2010年
担当教員から履修者へのコメント
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質問・相談
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