- 日 時
- 2020年9月1日（火）
- テーマA：
- 12時30分～15時30分
- テーマB：
- 15時45分～18時45分
以下注意点を記載します。
- どちらか一方のみの参加も，両方参加することも可能です。
- 早期申し込みに「限り」，両方参加時のセット割引があります。
- 参加費の詳細は大会開催要項をご覧ください。
- 両テーマとも定員などは設けていません。ただし，教室のキャパシティ（約100人）を超えた場合はその限りではありません。
テーマA：
- タイトル：
- ベイズ統計における情報量規準とクロスバリデーション
- 講 師：
- 渡辺澄夫 先生（東京工業大学 情報理工学院 教授）
- 概 要：
- ベイズ統計では、与えられたデータに対し分析者が統計モデルと事前分布を設計する。データを発生した真の分布（未知である）に対して統計モデルと事前分布の適切さを調べるために広く用いられている方法が情報量規準とクロスバリデーションである。このチュートリアルではこうした問題に初めて出会う人のために、以下のことがらを述べる。(1) 真の分布を推定するという観点から最尤法とベイズ法はどのように異なるかを述べる。(2) 情報量規準とクロスバリデーションには様々なものが提案されているが、それらの紹介と比較を行う。(3) 潜在変数を持つモデルへの応用の例を紹介する。
テーマB:
- タイトル：
- マーケティング研究におけるランダム化フィールド実験の活用
- 講 師：
- 守口剛 先生（早稲田大学 商学学術院 教授）
- 概 要：
- 近年、マーケティング研究においても、他の社会科学領域と同様に、ランダム化フィールド実験を用いた研究が数多く行われるようになっている。この手法の特徴は大きく２つある。その第1は、現実のフィールドを舞台とすることによって、マーケティング活動と消費者行動の双方についてリアリティの高いデータを捕捉できること、第２は、ランダム化によって厳密な因果関係の捕捉を目的とするということである。本チュートリアルでは、マーケティング研究、消費者行動研究およびその周辺で研究を行っている方々のために、ランダム化フィールド実験を実施する際の留意点を整理するとともに、この手法を用いた研究例を紹介する。
