ベイズ統計勉強会(午前の部)

【ベイズ統計勉強会】
【内容】
MCMCエンジンのStanを用いてベイズ統計モデリングを行います。前回,前々回のベイズ統計勉強会を改良したものです。
講義内容は以下です。
ベイズ統計の基礎、MCMCエンジンStanの使い方紹介、Stanの結果解釈の方法、重回帰、二項ロジスティック回帰、ロジスティック回帰、ポアソン回帰、階層モデル、状態空間モデル。
最近DeepLearingが流行っていますが、中身がブラックボックスであることが大きな問題であり、データ生成モデルもしっかり考える階層ベイズモデルや状態空間モデルが注目を集めています。この機会にベイズを勉強してみてみませんか？

※当日会場でエレベーターが使えない状況となっています。なので７階まで階段を７０段ほど上ってこないといけません。足の悪い方は次回以降のご参加をお勧めします。
※内容的には前回と前々回の内容に７割ほどかぶります。

【日時】
2017年3月12日(日)午前9時半から12時半(午前の部と午後の部は同じ内容です)

【タイムライン】
09:15 開場
09:30-09:35 各自自己紹介
09:35-10:30 Stanの環境設定、Stan概要、Stanの使い方概要
10:30-10:40 休憩
10:40-11:30 ベイズ統計、各種確率分布、単回帰、重回帰、ロジスティック回帰、ポアソン回帰、一般化線形混合モデル
11:30-11:40 休憩
11:40-12:20 階層ベイズモデル、Latent Dirichlet Allocation、状態空間モデル
12:20-12:30 質疑応答
12:30- 解散

【使用言語】
１割R言語
９割Stan言語

【参加費】
学生・ポスドク　無料(受付にて学生証または身分証をご提示ください)
社会人　2000円(受付にてお支払いください。お釣りのないようにお願いします。)

【会場】
LabCafe
http://lab-cafe.net/page/access
東京都文京区本郷4-1-3 明和本郷ビル7F

【持ち物】
StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)
後半はこれに沿って進める予定です。なくても問題ありませんが、あるとあとで学習がはかどると思います。

【講師紹介】
鈴木瑞人（東京大学大学院新領域創成科学研究科　メディカル情報生命専攻　博士課程1年）
2014年3月東京大学理学部生物学科卒業
2016年3月東京大学大学院新領域創成科学研究科　メディカル情報生命専攻　修士課程卒業

【主催】
東京大学機械学習勉強会