統計的仮説検定とは、母集団の母数（平均や標準偏差など）をデータから確認する手法であり、従来から様々なデータに対して適用されています。
一方で、有意水準を下回れば帰無仮説を棄却する従来の仮説検定では、有意水準を下回るか否かという二分論で話が進みがちです。そこで、ベイズ統計学に基づく仮説検定が現在注目されています。ベイズ統計学に基づく仮説検定ではベイズファクターによって、帰無仮説・対立仮説をどの程度支持するのかを計り知ることができます。
第81回のスキルアップAIキャンプでは、従来の仮説検定とベイズ統計学に基づく仮説検定の基礎知識と、PyStanによる実装方法を紹介します。
プログラム概要
- – 従来の仮説検定を振り返る
- – ベイズ統計学とは？
- – ベイズ流の仮説検定とは？
- – ハンズオン｜PyStanによるベイズ流仮説検定
※一部変更となる場合がございます。
講師
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スキルアップAI株式会社／小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
開催概要
日時
2022年9月21日（水）19：30～21：00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。
