大会シンポジウム

「ベイジアン的発想とデータ分析」

日　時：

2019年9月5日（木）　午後

オーガナイザー：

繁桝算男（慶應義塾大学）

講演者：

松原　望（東大名誉教授）
「ベイズ統計学にPeirceのabductive reasoningは可能か」
松田安昌（東北大）
「連続モデルと離散観測の隔たりを埋めるベイズモデルの方法と課題」
照井伸彦（東北大）
「ビジネス・経済におけるベイズ統計：スモールデータとビッグデータのベイズモデリング」
繁桝算男（慶應大）
「潜在変数（e.g.因子得点，潜在クラス）を組み込んだモデルの説明力」

討論者：

矢島美寛（東北大）

概　要：

近年MCMC法などの数値的解析法が急速に発展し，「考え方はわかるけど実際には使えない」という感想を持たれてきたベイズ法が，AIや機械学習などに広く使われ，役に立つことが世間的に広く認められてきた。本シンポジウムは，新しいモデルや解析法の提案というよりも，ベイズ的な発想を深めることによって見えてくるベイズ的推論の特質，データから情報を取り出す新しい方法論の展開，経済学におけるビッグデータ分析や，心理学でよく用いられる潜在変数分析の効用と限界，などについてベイズ的アプローチの本質に迫る議論をすることを目的とする。