最尤法・GLMから理解するロジスティック回帰のパラメータ計算の仕組み

コロナ対策については「参加者への情報」のご一読をよろしくお願いします。

ロジスティック回帰のパラメータ推定の仕組みに関する解説がなかなかない
ようなので当企画では最尤法や一般化線形モデル(GLM)などの仕組みに基づいて
ロジスティック回帰のパラメータ推定に関して解説を行います。

原理の理解にあたっては高校レベルの微積分の理解が必須ですが、ある程度
学んだことがあれば理解できるように進行します。

2/12（日）
受付： 15:50〜16:00
講義： 16:00〜17:45
質疑応答 etc：17:45〜18:00

※ 15:50より前の入室は原則としてお断りします。

・最尤法
- 同時確率分布、尤度
- 尤度と対数関数
- 尤度最大化によるパラメータ推定

・ロジスティック回帰
- GLMの概要
- 回帰における最尤法
- ロジスティック回帰のパラメータ推定の仕組み

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

・ロジスティック回帰のパラメータの計算の仕組みを理解したい方
・高校レベルの数学に関して学んだことのある方

・タブレット or PC（資料閲覧用にあると望ましいです）

3,000円

※ 領収書発行の際は法人料金も兼ねまして追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。

5名（最大7名まで増枠します）

関連の解説については下記にまとめましたので、こちらも参照してみてください。
https://www.amazon.co.jp/dp/B08FYMTYBW