線形回帰分析

​詳細概要

​連続値のデータに対する代表的な回帰分析の方法として線形回帰モデルがあります。本講座では、線形回帰モデルのベイズ分析について解説します。パラメータに対する事前分布の設定や、事後分布の様々な計算方法について扱い、さらには変数選択や縮小事前分布の話題についても触れます。さらに、グループ構造があるデータ (階層データ) に対して、グループごとに回帰係数が異なる線形回帰モデル (階層線形回帰モデル) について解説します。また、それぞれのモデルに対してRを用いた演習を行い、確実に修得することを目指します。

​対象者

• ​​​データサイエンティスト

• ​​​学部生・大学院生

• ​​​研究者

​​​​​​​講師プロフィール

​​​​菅澤翔之助 (Shonosuke Sugasawa)

• ​2023年4月~ 慶應義塾大学経済学部 准教授

• ​2021年4月~2023年3月  東京大学空間情報科学研究センター 准教授

• ​2018年4月~2021年3月  東京大学空間情報科学研究センター 講師

• ​2015年12月~2018年3月  統計数理研究所リスク解析戦略研究センター  特任研究員

​​領収書発行

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​​注意事項

• ​​​​​本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。

• ​​​​​お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。

• ​​​​​開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。

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• ​​​​​アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。

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