統計勉強会2019

大学院生の一部で統計に関する勉強会を実施しています。いつもは専門職や大学院生数名と柴田でひっそりとやっていますが、特にクローズドグループというわけではありませんので、興味ある方はお気軽にどうぞ。勉強会後には懇親会もやっています。使用したコマンド等の資料はOSFにアップしておきます。

（初めて参加しようと思っている人は一応事前にご一報ください → k_shibata(at)mail.tais.ac.jp 送信の際は(at)の部分を@に変えてください）

場所 ： 大正大学5号館6階ゼミ室1

時間 ： 18:15 ～ 20:30頃

第1回 2019.4.20

テーマ ：「数理モデリング」

内容 ：今回は教員の隅谷先生が参加してくれました！新しい研究データを使っての実践勉強会ができる日も近いかも！？

今回は博士課程の院生がベイズ統計の資料を使ってプレゼンをしてくれました。数理モデリングについてはやはりまだまだ理解が追いつかず次回以降も続きそうです。

今回使用した資料は以下のものです。

松原望, 2017, ベイズ統計学 (やさしく知りたい先端科学シリーズ1), 創元社.

杉下守弘ら, 2018, MMSE-J（精神状態短時間検査-日本版）原法の妥当性と信頼性, 認知神経科学, 20(2), 91-110.

第2回 2019.5.18

テーマ ：「ベイズ推定概論」

内容 ：いまいちベイズ推定の基礎的な部分が理解できていないように思っていたので、今回はベイズ推定の基礎について概論的にテキストをまとめて解説しました。

ベータ分布と正規分布までは何となく参加者も理解できたようなので、次回もまたさまざまな分布について見ていく予定です。また、Rstudioがとても便利なことに気づいたので、各自準備をするために資料を配布しています。

今回参考にした資料は以下の通りです。

小島寛之, 2015, 完全独習 ベイズ統計学入門, ダイヤモンド社.

小杉孝司, 2019, Rでらくらく心理統計 Rstudio徹底活用, 講談社.

第3回 2019.6.29

テーマ ：「ベイズ統計概論」

内容 ：確率理論であるベイズ推定の考え方を統計に応用するためには論理の飛躍がありますが、どちらかというと「ベイズモデリング」が重要なんだということがわかってきたので、そのあたりを解説しました。

一応ベータ分布、ガンマ分布、正規分布を概観して、認知モデルをどのように設定していくのか考えてみました。ベイズファクターについてもあまり理解できていなかったので、そのあたりの整理もしました。

次回以降Rを使って乱数データでいろいろと遊んでいこうと思っています。

今回参考にした資料は以下の通りです。