BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:統計学入門【ベイズ・回帰・分割表解析編】 （統計検定2級合格レベル） X-WR-CALNAME:統計学入門【ベイズ・回帰・分割表解析編】 （統計検定2級合格レベル） X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:697671@techplay.jp SUMMARY:統計学入門【ベイズ・回帰・分割表解析編】（統 計検定2級合格レベル） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181021T133000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181021T183000 DTSTAMP:20260419T103215Z CREATED:20180920T082844Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69767 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n統計学入門 【ベイズ・回帰・分割表解析編】（統計検定2級合格レ ベル）\n\n概要\n\n基礎から実践的な内容まで統計学を 体系的に学べる講座を開講いたします！講座は5時間×3 回の構成になっており、全て受講していただくことで 、「統計検定2級合格レベル」への到達が可能です。本 講座はその第3回に当たります。\n\n本講座では、\n・近 年急激に注目を浴びて実用され始めているベイズ統計 学の基礎\n・最もよく使われる統計学の手法であり、 機械学習の一手法とも位置付けられている回帰分析\n ・カテゴリーデータの分析で多用されている分割表解 析\nを理論ベースで学ぶことができます。どれも非常 に実践的な手法であり、理論ベースで理解しておくこ とで、使うべき場面の判断がより的確になります。\n\n 本講座は確率変数や確率分布、仮説検定の基礎的な概 念を前提知識として必要としていますので、不安な方 は下記関連セミナーも合わせて受講いただければ幸い です。\n\n関連講座\nレベル1：統計学超入門【超基礎編 】（ゼロ〜統計検定3級合格レベルまで\nレベル2：統計 学入門【確率変数・確率分布編】（統計検定2級合格レ ベル）\nレベル3：統計学入門【推定・仮説検定編】（ 統計検定2級合格レベル）\nレベル4：統計学入門【ベイ ズ・回帰・分割表解析編】（統計検定2級合格レベル） \n\n※初級は超基礎編、中級は初級までの知識を前提と します。\n※中級1と中級2は対象とする分野が異なるだ けで、レベル差はありません。\n\n内容\n\n統計学を体 系的に学べるセミナー（統計検定2級合格レベル）中級 2\n\n\nベイズの定理\n\n条件付き確率\nベイズの定理の考 え方\n事前確率と事後確率\n\n\n\n回帰分析\n\n回帰直線\n 回帰係数\n最小二乗法\n決定係数\n単回帰モデル\n回帰 係数における区間推定と仮説検定\n重回帰モデル\n自由 度調整済み決定係数\nR言語での回帰分析結果の見方 \n \n\n\n分割表の解析\n\n分割表の見方\n適合度検定\n観測 度数と期待度数\n自由度\n-独立性の検定\nr×cクロス集 計表\n観測度数と期待度数\n自由度\n\n\n\n\n\n※それぞれ の項目に演習問題を最低2題用意しておりますので、理 解度を確認しながら受講できます。\n※内容は一部変 更になることがございます。\n\n講座を通じて得られる こと\n\n・統計スキルを統計検定2級合格レベルまで高 められる\n・大学基礎レベルまでの統計学を一通り学 べる\n・基本的な統計解析に関して、理論ベースで理 解し、世界が広がる\n\nこんな人にオススメ\n\n・統計 検定2級の合格を目指している方\n・統計学を体系的に 基礎から学びたい方\n・データ分析を行なっているが 、理論をより深く理解した上で機械学習や統計解析の 実装をしたいと考えている方\n\n講師\n\n柴田頼仁\n慶應 義塾大学理工学部にて統計学を専攻。スポーツと数字 の結び付きに興味を抱き、統計学の道を志す。研究で は時系列のニューラルネットワークを用いた野球の競 技データ分析を行っている。\n\n小森 晴菜\n慶應義塾大 学理工学部にて統計学を専攻。データを分析すること で様々なマーケティング戦略が生まれることを知り、 統計学に強い関心を持つ。研究ではベイジアンネット ワークや共分散構造分析を用いた消費者動向の要因分 析を行なっている。\n\n\n持ち物\n\n・pdfの資料を閲覧す るためのデバイス（ノートPC、タブレットなど）\n・ル ートの計算ができるデバイス（ノートPC、スマホ、電 卓など）\n・筆記用具（演習問題をたくさん用意して おります。）\n\n※資料をお手元でも確認できるよう、 当日は資料をデータとして配布いたします。\n\n参加費 \n\n前払い\n9000円\n\n※前払いの方でキャンセルされる 場合は、開催日の3日前までのご連絡に限り、払い戻し 手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降 は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。\n\n当日 現金払い\n10000円（受付時にお支払いください）\n\n二 回目の参加の方\n無料\n\n※当講座は二回目のご参加に 関しては無料で受け付けております。一回受けたが、 途中参加だったために深い理解が出来なかった、もう 一度受けて理解を深めたいという要望にお応えするた めのものです。是非ご利用ください。\n\n※2回目の参 加は一度同じ講座に出席された方に限定します。\n\n領 収書について\n\n前払いの方\n決済処理後にPaypalから送 付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当 項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが 領収書の代わりとなります。また、クレジットカード 会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけ ます。（当社より重複しての領収書発行は行えません) \n\n当日払いの方\n講座後のアンケートにて、「領収書 が必要」にチェックを入れるようにお願いいたします 。領収書をメールにて送付させていただきます。\n\n会 場\n\n東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階\n\n アクセス\n秋葉原駅より徒歩5分\nJR線をご利用の方は昭 和通り改札、東京メトロ日比谷線をご利用の方は1番出 口が最も近くなっております。\n\n受付・入場時間\n\n 開始の15分前から\n\n※なるべく5分前までにお入りくだ さい。\n※途中参加も可能です。\n\nお問い合わせ\n\nイ ベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡 ください。\n\n注意事項\n\n・リクルーティング、勧誘 、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、 主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分 とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう 、ご協力をお願い致します。\n・講座内で扱うコンテ ンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属していま す。複製はご遠慮ください。\n・個人ブログへの講義 コンテンツの掲載はご遠慮ください。\n・統計検定2級 の全範囲を網羅しているわけではございません。より 効率よく合格を目指すために、出る確率が低い分野（ 過去問題から独自に判断）、理解が難しい割には得ら れる恩恵があまり大きくない分野は、カリキュラムか ら除外しています。\n\n全人類がわかる統計学とは\n\n 統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、 管理している団体です。統計学とその関連分野につい て、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるとい うことを目指して活動しています。\n LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階 URL:https://techplay.jp/event/697671?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR