情報量規準入門

2020年12月開講クラス こちらからお申込ください

akaike

講座の内容紹介

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。

必要になる知識

・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

1. 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

2. 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

3. 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

講座の概要

名称 情報量規準入門
講師 井汲景太
日程 計2回の集中講義になります。
第1回 12月6日(日) 10:00-15:00
第2回 12月13日(日) 10:00-15:00
受講料 34,500円クレジットカード支払いはこちらのページから。
場所 Zoomによるオンライン講座となります。※会場が変更となった際には、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。

お申込

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