
情報量規準の考えかたから理解する
この講義では、実際の例で具体的に計算してみることによって、情報量・情報量規準の考え方を理解してもらうことをねらいとしています。また、情報量基準の考え方を理解するために必要な概念である、尤度や最尤推定、カルバック・ライブラー情報量などについても説明していきます。
※アーカイブ講座の動画販売についてお申し込み受付中です。
統計・機械学習講座
スポット講座
Aアドバンス
アーカイブ講座(録画販売中)
この講義では、実際の例で具体的に計算してみることによって、情報量・情報量規準の考え方を理解してもらうことをねらいとしています。また、情報量基準の考え方を理解するために必要な概念である、尤度や最尤推定、カルバック・ライブラー情報量などについても説明していきます。
※アーカイブ講座の動画販売についてお申し込み受付中です。
現代統計学では、AIC(赤池情報量規準)に代表される情報量規準という概念がなくてはならないものになってきています。統計学の入門程度の教科書にはあまりとりあげられていませんが、流行の統計的モデリングをキチンと理解するためには必要不可欠な概念です。
例えば、線形重回帰を行う場合にどの説明変数を実際の予測に用いるかについてのモデル選択を行う場合、一つの指標となるのが情報量基準です。AICを用いることで、未知のデータに対する予測がよいモデルがどれであるかということを与えられたデータから推測することができます。
この講義では、実際の例で具体的に計算してみることによって、情報量・情報量規準の考え方を理解してもらうことをねらいとしています。また、情報量基準の考え方を理解するために必要な概念である、尤度や最尤推定、カルバック・ライブラー情報量などについても説明していきます。
みなさまのご受講をお待ちしております。
すうがくぶんかのオリジナルテキスト
デジタルデータをメール添付にてお送りいたします
・数学III程度の微積分(指数関数・対数関数の微分積分など)
・簡単な行列計算
・統計検定2級程度の統計学
1.1 線形回帰のモデル選択
1.2 赤池情報量規準が一致性を持たないことの実験
1.3 赤池情報量規準とはなにか
2.1 最尤推定
2.2 線形回帰モデルの最尤推定と最小2乗法
2.3 カルバック・ライブラー情報量
2.4 カルバック・ライブラー情報量の計算例
3.1 赤池情報量規準の定義とアイディア
3.2 二項分布における赤池情報量規準の導出
3.3 線形回帰モデルにおける赤池情報量規準の導出
3.4 一般の場合の赤池情報量規準の紹介
3.5 赤池情報量規準の一致性の欠如の仕組み
講座名 | 情報量規準入門 |
---|---|
担当講師 | |
開講スケジュール |
2020年12月6日(日)、12月13日(日) 10:00-15:00 全2回
|
受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 |
教科書 | すうがくぶんかのオリジナルテキスト |
受講料 | 税込34,500円(全2回) |
お支払い方法 |
クレジットカード支払いは本ページ下部「受講料のお支払いについて」よりお願いいたします。 |
準備物 | 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。) |
下記のボタンを押すと該当する集団講座のチケットをご購入いただけます。
※ボタンを押すと、stripeの決済ページへ遷移します。
全2回 |
---|
2020年前期分よりオンライン授業を録画し、授業の録画販売(アーカイブ販売)を行っております。
アーカイブ講座の動画購入をご検討いただく場合は、下記についてご確認をお願いいたします。
本講座は開講中の講座はございません。
アーカイブ講座(録画購入)にてご受講いただけます。
アーカイブ講座(録画購入)のお申し込みはこちら
講座名 | 動画内容 | 講師名 | 受講料 |
---|---|---|---|
情報量規準入門 2020年後期 |
全2回 |
井汲 景太 | 34,500円 |
年度別 講座情報
年度 | 講座情報 |
---|---|
ー | 本講座は2020年のみの開講です。 |
講座のお申し込み・ご相談は
気軽にお問い合わせください。