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。
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集団授業 / 統計・機械学習講座
情報量規準入門
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講座概要
Overview
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。
教科書
- 書籍
すうがくぶんかのオリジナルテキスト
- 送付方法
デジタルデータをメール添付にてお送りいたします
※ テキスト代は受講料に含まれています。
前提とする知識
・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
カリキュラム
Curriculum
01情報量規準のデモ
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
02最尤推定とカルバック・ライブラー情報量
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
03赤池情報量規準
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
受講生の声
Voice
講座情報
Information
| 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 |
クレジットカード決済
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|
| 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。) |
特記事項
・授業は録画されます。録画（アーカイブ動画）は授業終了から5年間オンラインにて繰り返しご視聴いただけます。（ダウンロード不可）
・アーカイブ視聴のみの受講も可能です。お急ぎの方は、開講済みの講座のアーカイブ動画にてご受講いただけます。
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| 全2回 |
|---|
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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。 |
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