一般化線形モデル

​詳細概要

​回帰分析の被説明変数が実数値ではなく、二値（バイナリ）データ、計数（カウント）データ、カテゴリカルデータなどとなる場合は一般化線形モデルとして知られています。本セミナーでは、一般化線形モデルのベイズ分析について講義します。具体的には、二値データのモデルとしてプロビット回帰を、計数データのモデルとして階層ポアソン回帰を、カテゴリカルデータのモデルとして順序プロビット回帰を取り上げ、R実習を通じてモデルの性質を学びます。いずれの例も、これまでに学習した階層モデリングおよびMCMC法を駆使して分析を行う好例となっています。また、副読本であるでは扱われていない最近の事項である、特にロジット回帰や負の二項回帰のベイズ分析や、混合データの分析についても手短に触れます。

​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

​​​​入江 薫 (Kaoru Irie)

• ​2022.12 東京大学経済学部 准教授

• ​2016.06 東京大学経済学部 講師

• ​2016.05 デューク大学 統計科学学部 Ph.D.

• ​2010.03 東京大学経済学部 学士（経済学）

​​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。

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• ​​​​​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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