線形モデル入門

2018年1月開講クラス こちらからお申込ください

講座の概要

この講義では、回帰分析に代表される線形モデルとその発展について講義します。最近では、複雑な現実を予測するため「モデル化」という言葉が大変な注目を浴びています。この講義では線形モデルを講義するわけですが、モデル化にはその手法に関する知識だけでなく、「統計的モデリング」のための思考法みたいなものが重要になってきます。そういった「モデル化」に関する考え方のようなものも講義中にお伝えできればと思います。

また、線形モデルは、各手法がバラバラに存在するのではなく、それぞれがより単純な手法の拡張として存在します。講義では、通常の回帰分析よりも複雑な一般化線形モデルを中心に講義しますが、通常の回帰分析を中心に据え、どの部分を拡張しているのかがわかりやすいよう、比較する形で進めていく予定です。

受講の際には、確率分布の基本的な知識と、通常の線形回帰分析についての簡単な知識を仮定しますが、それらも講義中に復習しながら進めていく事にしますのでご安心ください。

みなさまのご受講をお待ちしております。

カリキュラム

1日目
1 線形モデルとは何か
1-1 線形モデルに分類される各種手法の紹介
1-2 線形とはどういう意味か
1-3 線形モデルの一般的な形式

2 復習
2-1 t検定, 分散分析
2-2 線形回帰・重回帰分析
2-3 回帰分析の標準的な仮定の確認

3 一般化線形回帰
3-1 一般化線形回帰の概要
3-2 最尤法による推定
3-2 ポアソン回帰
3-3 ロジスティック回帰
3-4 glm関数の使用法

2日目
4 混合モデル
4-1 混合モデルとは
4-2 層別回帰と混合モデルの関係
4-3 lmer関数による混合モデル

5 階層ベイズモデル
5-1 さらに自由なモデルへ
5-2 ベイズ統計学速習
5-3 階層ベイズモデルの概要
5-4 マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)
5-5 Stanの簡単な説明
5-6 階層ベイズモデルの応用例

講座の概要

お申し込み・お問い合わせは、お申込フォームからお願いします。
※お手数ですが、件名について『線形モデル入門』を選択のうえ送信をお願いします。

名称線形モデル入門
講師瀬下 大輔
日程計2回の集中講義になります。
第1回 1月14日 10:00-15:00
第2回 1月28日 10:00-15:00
受講料 34,500円
場所Hapon新宿,5階会議室
※会場が変更となる場合があります。その際には、事前にご連絡をさしあげます。
持ち物ノートパソコン(統計ソフト「R」を予めインストールしておいてください。)
※RのインストールはこちらのWebサイトからお願いします。

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