統計モデリング概論 DSHC 2025

東京海上 Data Science Hill Climb

• 講師: 岩嵜航 (東北大学生命科学研究科)
• 日程: 2025 {08-27, 09-03} 09:30–17:30
• 場所: オンライン

実行環境の準備

DSHC 2025 参加者は Google Colab さえ利用できればOK。 下記の演習資料のリンクから preparation.ipynb が実行できることを確認しておくとなお安心。

手元のmacOSに講義用の仮想環境を用意する一例 (Colabに合わせて 3.11 を指定してあるが、最新版 ≥3.13 でも大丈夫なはず):

WORKON_HOME=${HOME}/.virtualenvs
uv_python=3.11
uv python install $uv_python
uv venv -p $uv_python ${WORKON_HOME}/dshc2025
source ${WORKON_HOME}/dshc2025/bin/activate
uv pip install -U jupyterlab seaborn statsmodels cmdstanpy arviz
jupyter lab preparation.ipynb

演習資料

• Colab向けipynbファイル置き場: https://drive.google.com/drive/folders/1ACjnVpvShS1vOL7niFlROL8cIlKClFjN?usp=sharing
• ローカル環境向け・予備 (中身は上のと同じ)
  • preparation.ipynb
  • 2-distribution.ipynb
  • 3-likelihood.ipynb
  • 4-glm.ipynb
  • 5-glmm.ipynb
  • 6-bayesian.ipynb
  • 7-stan.ipynb
  • 8-hbm.ipynb

講義資料

リンク先では←→キーで戻る・進む。

• 2025-08-27 09:30 | 導入
• 2025-08-27 10:30 | 直線回帰、確率分布、擬似乱数生成
• 2025-08-27 13:00 | 尤度、最尤推定
• 2025-08-27 14:00 | 一般化線形モデル(GLM)
• 2025-08-27 16:00 | 個体差、一般化線形混合モデル(GLMM)
• 2025-09-03 09:30 | ベイズの定理、事後分布、MCMC
• 2025-09-03 13:00 | StanでGLM
• 2025-09-03 15:00 | 階層ベイズモデル(HBM)