一般化線形モデルの数理的な理解を目指す
この講座では、数理統計学で紹介した様々な行列・ベクトルの微分の知識を復習しながら、ロジスティック回帰やポアソン回帰といった「一般化線形モデル」の理解を目指します。
※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。
集団授業
続・数理統計学
統計・機械学習講座
通常講座
Aアドバンス
アーカイブ講座（録画販売中）
講座概要
Overview
この講座では、数理統計学で紹介した様々な行列・ベクトルの微分の知識を復習しながら、ロジスティック回帰やポアソン回帰といった「一般化線形モデル」の理解を目指します。統計モデリングに現れる数式も、数理統計学と同様に、なかなか独学で頑張るには厳しい部分もあるかと思います。「続・数理統計学」で講師と一緒に数式を追うことで、少しでも統計モデリングに現れる数式に慣れてもらえると幸いです。
教科書
松井秀俊／小泉和之著『統計モデルと推測』講談社サイエンティフィクを教科書として使用します。
- 書籍
『統計モデルと推測』
- 著者
松井秀俊／小泉和之
- 出版社
講談社サイエンティフィク
講義の目標
- 一般化線形モデルのモデリングのされ方を理解する
- 一般化線形モデルの最尤推定の仕組みを理解する
カリキュラム
Curriculum
松井秀俊・小泉和之著「統計モデルと推測」（講談社）の第5章〜第7章に沿って解説します。
012項ロジスティック回帰
比率の予測・説明モデルとして知られる2項ロジスティック回帰モデルについて、最尤推定量とその計算の仕方（Newton-Raphson法）を中心に解説します。
02多項ロジスティック回帰
2項ロジスティック回帰モデルは、`clickする` or `clickしない`や`男性` or `女性`といった2種類のクラスの比率を予測するときに用いることができます。一方で、病気の進行度`stage I`,…,`stage V`など3種類以上のクラスの比率を予測するときには、多項ロジスティック回帰モデルを考えます。ここでは、多項ロジスティック回帰モデルの最尤推定量とNewton-Raphson法による計算を中心に解説します。
03一般化線形モデルとその推定
目的変数が従う分布を指数型分布族でモデリングし、説明変数と目的変数の関係を1次式で表現したものを一般化線形モデルといいます。ここでは一般化線形モデルの最尤推定を説明し、Fisherのスコア法という最尤推定量の計算方法を紹介します。
04モデル選択・過分散
ロジスティック回帰モデルのモデル選択として「尤度比検定」や「AIC・BIC」を用いたことはないでしょうか。これらの内容について手短な解説を与えます。また「過分散」という現象をロジスティック回帰やポアソン回帰を例に紹介し、負の2項回帰モデルやゼロ過剰ポアソン分布による過分散の定量化を説明します。
05混合モデル
観測されたデータによっては、２つ（以上）の確率分布が混ざった混合型の確率分布の想定が適切なことがあり、このような統計モデルを混合モデルといいます。混合モデルの推定によく使われる EM アルゴリズムについて解説し、クラスタリングの例を紹介します。
受講生の声
Voice
講座情報
Information
| 講座名 | 続・数理統計学 |
|---|---|
| 担当講師 | |
| 開講スケジュール |
土曜クラス : 13:00-15:00
2022年4月9日～2022年8月27日
※4月30日、8月13日土曜日は休講です。 |
| 受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 |
| 教科書 | 松井秀俊／小泉和之著『統計モデルと推測』講談社サイエンティフィク |
| 受講料 | 税込24,500円/月 |
| 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 | 筆記用具、教科書 |
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。
関連講座
Pick up
この講座の前におすすめ
この講座の後におすすめ
受講料のお支払いについて
Payment options
続・数理統計学講座のクレジットカード決済フォームです。（決済にはStripeというサービスを使っています。）
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。
- 消費税については内税(10%)です。
- 全てのチケットの有効期限はご購入日より1年となっていますのでご注意ください。
※ボタンを押すと、stripeの決済ページへ遷移します。
| 1ヶ月 | 2ヶ月 | 5ヶ月一括 |
|---|---|---|
アーカイブ講座の動画販売
Archive video
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。
視聴期限は5年
自分のペースで学習できます。
開講時と同じ受講料
お気に入りの講師の
過去の講義も購入できます。
過去の講義も購入できます。
Slackにて質問できます
アーカイブ講座の場合も、
質問等は受け付けます。
質問等は受け付けます。
注意事項
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。
- お申し込み時にご登録いただいたメールアドレス宛に、講義の録画を共有させていただきます。
※Googleドライブ上のファイルを共有するため、gmailアドレス以外の場合は、共有フォルダにアクセスする際に、自動でメールに送られてくる確認コードの入力が必要になる場合がございます。 - 受講料は、開講時と同じ受講料となります。
- 動画の視聴期限は購入後、5年となっております。
- 講座内容に関するご質問等がある場合で、Slack以外でのご質問をご希望される場合はお問合わせください。（別途受講料が発生する個別指導での対応となる場合がございます。）
開講中講座の途中参加について
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 |
|---|---|---|---|
| 続・数理統計学 2022年前期 |
全19回 （各120分） |
井汲 景太 | 24,500円/月 （122,500円/5ヶ月一括） |
| 続・数理統計学 2021年後期 |
全19回 （各120分） |
井汲 景太 | 24,500円/月 （122,500円/5ヶ月一括） |
| 続・数理統計学 2021年前期 |
全19回 （各120分） |
内場 崇之 | 24,500円/月 （122,500円/5ヶ月一括） |
年度別 講座情報
| 年度 | 講座情報 |
|---|---|
| 全年度共通 | 本講座はカリキュラム等について全年度共通です。 |
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。
