保険数理人のためのベイズ統計入門
ベイズ統計の基礎から応用までを習得し、保険数理におけるリスクと不確実性のモデリングに革新をもたらすための実践的な入門コースです。
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ベイズ統計の基礎とモデル構築
Unit 1: ベイズ統計への招待
統計の二つの顔
ベイズの定理を紐解く
Unit 2: ベイズモデルの構築
事前分布の選び方
尤度関数を理解する
事後分布の導出
保険数理への応用例
Unit 3: モデルの評価と検証
モデル評価の基本
事後予測チェック
高度なベイズモデリングと実践的応用
Unit 1: MCMCの基礎と実装
MCMCとは？
Metropolis-Hastings
Gibbsサンプリング
MCMCの診断と収束
Unit 2: ベイズ階層モデリング
階層モデルの力
階層モデルの構築
Unit 3: モデル評価と実践
モデル評価の指標
事後予測チェック
ベイズ法の実践
