ベイズ統計モデリング輪読会#10

イベント内容

開始時間

  • 19:15開始ですので注意ください。
  • 開場は19:05です。開場前の入室はご遠慮ください。

参加費

無料。懇親会参加者は1000円となります。

勉強会の概要

ベイズ統計モデリング―R,JAGS,Stanによるチュートリアル― 原著第2版を毎週金曜日に少しずつ読み進めます。発表者の発表を聞いた後、ディスカッションにより理解を深めることを目的とした勉強会になりますので、予習の上参加されることをオススメします。

アジェンダ

19:05開場

内容 時間 発表者
19 1つの名義変数で量的変数を予測する 19:15-20:15 HirokiIida
20 複数の名義変数で量的変数を予測する 20:15-21:15 goony11
LT - 21:15- SSS3

対象者

  • 本勉強会な興味がある方

持ち物

ベイズ統計モデリング―R,JAGS,Stanによるチュートリアル― 原著第2版

本輪読会のslack

本輪読会ののslackがあり、情報交換をしています。本グループのページの一番下にリンクがありますので、そちらから参加登録ください。

発表者を募集

発表・LTをしていただける方を募集しています。slackのチャネル#inu4にて、調整をしていますので、発表・LTをしていただける方は書き込みをお願いします。

その他

質問事項がある方は、コメント欄若しくは管理者のtwitterへ連絡ください。

今後の予定等

日時 発表者
13.3-13.5 目標,検定力,そしてサンプルサイズ ???? 募集中
第19章 1つの名義変数で量的変数を予測する 11/17 HirokiIida
第20章 複数の名義変数で量的変数を予測する 11/17 goony11
第21章 2値の被予測変数 11/24 tanakamarimo
第22章 名義的な被予測変数 11/24 okui
第23章 被予測変数が順序スケールの場合 12/1? goony
第24章 被予測変数がカウント変数の場合 12/1? 発表者募集中
第25章 トランクの中の道具たち 12/1? 発表者募集中
--- 以下は終了 ---
第1章 本書はどのような本か(はじめに読むこと!) 8/25 currypurin
第2章 導入:確信度,モデル,パラメータ 8/25 cougar
第3章 R言語 8/25 NobuyukiYamakawa
第4章 確率と呼ばれるものはいかなるものか? 9/1 sakurasaku
第5章 ベイズの公式 9/1 takizawa
第6章 正確な数学的分析による二項確率の推論 9/8 osawat
第7章 マルコフ連鎖モンテカルロ法 9/8 tanakamarimo
第8章 JAGS 8/25 NobuyukiYamakawa
第9章 階層モデル 9/29 sssa
第10章 モデル比較と階層モデリング 9/29 osawat
第11章 帰無仮説有意性検定 10/6 goto
第12章 点の(「帰無」)仮説検定に対するベイジアン・アプローチ 10/6 currypurin
第14章 Stan 9/15 ysaito
第15章 一般化線形モデルの概略 10/20 urano
第16章 1つもしくは2つの群における量的変数を予測する 10/20 べんき
第18章 複数の量的変数で量的変数を予測する 11/10 hei4

注意事項

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