PyMC で学ぶ ベイズ統計モデリング 【基礎編】

🎓 PyMC で学ぶ ベイズ統計モデリング 【基礎編】

コース概要 🌟

このコースでは、PyMC — Pythonの強力なライブラリを使用してベイズ統計モデリングと確率プログラミングの基礎を竭めます。初心者からも理解しやすいように、分布から始めて、一般化線形モデル（GLM）や一般化線形混合モデル（GLMM）といった高度なモデルの概要までを学びます。

🚀 PyMCの魅力

• インターフェースが親しみやすく、シンプルな記法で複雑なモデルを表現可能。
• 理論と実装の両方を学び、短期間でベイズ統計モデリングの大まかな流れを把握しょう。

📚 必要な予備知識

• 確率分布に関する基本的な理解が必要です。このコースの始めの部分では、必要な予備知諸をご紹介しますので、確認後に各章の学習を開始してください。

🔧 実装側の重点

• コードや実装に焦点を置いた内容となっております。概念的な解談も含めていますが、主には「手入れ」であることをご理解ください。専門家ではないため、一部の理論的な内容には限界がある可能性があります。

📈 講座の改訂情報

• 最新のPyMCバージョン（version 5）に合わせて改訂されたコンテンツを提供しています。動画の一部では古いPyMC3が使用されていることがありますが、サンプルコードは最新のバージョンで確認可能です。

💻 環境構築

• Google Colaboratoryを利用してPyMCを動かせるため、Anacondaのインストールなどの手間は不要です。無償で質の高い教材を提供しておりますので、環境構築に関する情報を確認してみてください。

このコースは、統計学の基礎から始める方、Pythonとプログラミングの知識がある方、そしてベイズ統計モデリングに興味を持つ方に最適です。 🚀

• 初心者向け: ベイズ統計の基本から始めることで、直感的に学べます。
• Pythonユーザー: Pythonの強力なツールを活用して実際の問題解決に取り組みましょう。
• データサイエンスに関心のある方: 統計モデリングの基礎を砌き上げ、データ分析のスキルを向上させてください。

📆 始める前に

• 確率論や統計学の基本知諸を覚えておくと役立ちます。
• Google Colaboratoryの環境設定を行って、コードを実行できるようにしてください。
• 各章の前には、必要な理解を助けるための概要や参考資料が用意されていますので、チェックしてみてください。

🧫 モジュールと内容

1. ベイズ統計の基礎 - ベイズ統計の概念と魅力を理解する。
2. PyMCのインストールと設定 - Google ColaboratoryでのPyMCのセットアップ方法。
3. 分布と変数の理解 - 確率分布やランダム変数について学ぶ。
4. モデルの構築 - ベイズモデルを作成する基本的な手順を学ぶ。
5. グローバルモードとサンプリング - モデルの探索とデータからの推奨値の抽出方法。
6. MCMC法の理解 - Markov Chain Monte Carlo（MCMC）法について深く学ぶ。
7. GLMとGLMM - 複雑なデータへの応用を示す例を通じて、一般化線形モデルと一般化線形混合モデルを学ぶ。
8. モデルの検証と評価 - モデルの性能をどのように評価するかの理解を深める。
9. 実世界のデータ分析 - 実際の問題にベイズ統計モデリングを適用してみる。

今すぐ始めて、ベイズ統計モデリングの世界に足を踏む！ 🤓

このコースを通じて、PyMCとベイズ統計モデリングの基本を押さえ、データ分析の新たな領域への扉を開きましょう。 data science や machine learning におい、ベイズ方法が必要とされる問題に取り組む際に、このコースがあなたの卓越する手助けになるでしょう。

注意: サンプルコードはPyMC version 5に基づいています。 PyMC3を使用している環境では、一部のコードは違反しる可能性があります。 最新のバージョンを使用していることを確認してください。