生物統計情報学研究法Ⅸ - 学際情報学府

授業計画

①12月2日（小川）ベイズ統計学の基礎（事前分布と事後分布、ベイズ推測の基礎） ②12月9日（小川）事前分布の選択（共役事前分布、無情報事前分布、経験ベイズ法） ③12月16日（小川）演習（基本的なベイズ推測の確認） ④12月23日（小川）計算手法I（ラプラス近似、モンテカルロ法） ⑤1月6日（小川）計算手法II（マルコフ連鎖モンテカルロ法） ⑥1月13日（小川）演習（階層ベイズモデル） ⑦1月20日（上村）発展的話題

授業の方法

講義と演習

成績評価方法

レポート（50％）、出席（50％）

教科書

資料を配布する。

参考書

・Hoff, P.D.: A First Course in Bayesian Statistical Methods, Springer, 2009. ・Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S., Dunson, D.B., Vehtari, A., and Rubin, D.B.: 　Bayesian Data Analysis, Third edition, CRC Press, 2014. その他、講義中に追加の参考文献を紹介する。

履修上の注意

講義中のデモや演習ではRの使用を想定する。

その他

履修登録をせず、聴講のみを希望する場合は、聴講を希望する科目の担当教員から事前に許可を得ること。ただし、以下のことに留意すること。・聴講希望者は、氏名、所属、メールアドレス、聴講希望科目を　***** 　まで連絡すること。・希望者が多数の場合は、人数を制限することがある。・聴講が認められた科目には、特段の理由がない限り、最終講義まで出席すること（欠席が多い場合は、他科目の聴講申請・聴講許可を取り消す場合がある）。