入門ベイズ統計
| 日時 | 内容 | スライドのファイル | 補足資料など | 発表者 |
| 9月19日 | 第１章 ベイズの定理 1.1 トーマス・ベイズとベイジアン 1.2 ベイズの定理とその証明 1.3 原因の確率 1.4 主観確率の役割 |
bayes-motegi-0919.pdf | 茂木 | |
| 1.5 確率の更新 1.6 多数の原因 1.7 事後分布 1.8 事前分布 |
bayes-tanaka-0919.pdf | 田中 | ||
| 9月26日 | 第２章 ベイズ決定の基礎 2.1 ベイズ決定 2.2 多次元のベイズ決定 |
bayes-kubota-0926.pdf | 久保田 | |
| 第３章 社会的リスクと決定 3.1 リスク認知とベイズの定理 3.2 安全性のモデル |
bayes-matsumoto-0926.pdf | 松本 | ||
| 3.3 確信の形成のようす 3.4 決定の正しさと到達時間 |
bayes-aihara-0926.pdf | 相原 | ||
| 10月3日 | 第４章 ベイズ判別問題とパターン認識 4.1 メッセージと符号 4.2 ベイズ決定 4.3 正規分布をもつノイズ |
bayes-toyokawa-1003.pdf | 豊川 | |
| 4.4 ミニマックス決定 4.5 パターン認識と分類 4.6 ベイズ決定による判別（分類） 4.7 判別分析 |
bayes-motegi-1003.pdf | 茂木 | ||
| 10月10日 | 第５章 情報検索とベイズ決定 5.1 分類子と関連性 5.2 文献からのサンプリング |
bayes-tanaka-1010.pdf | 田中 | |
| 5.3 ベイズ検索 5.4 ロジック分析 |
bayes-kubota-1010.pdf | 久保田 | ||
| 10月17日 | 第６章 線型回帰モデルのベイズ推定 6.1 正規線型モデル 6.2 回帰分析 |
bayes-matsumoto-1017.pdf | 松本 | |
| 6.3 ベイズ回帰モデル 6.4 階層モデル |
bayes-aihara-1017.pdf | 相原 | ||
| 10月24日 | 第７章 ベイズ更新とカルマン・フィルター 7.1 リアル・タイム推定 7.2 カルマン・フィルターのモデル |
bayes-toyokawa-1024.pdf | 豊川 | |
| 7.3 カルマン・フィルターの漸化式 7.4 シミュレーション例 |
bayes-motegi-1024.pdf | 茂木 | ||
| 10月31日 | 第８章 医学とベイズ決定 8.1 医学的意思決定 8.2 検査による診断 8.3 ベイズの定理による取り扱い |
bayes-tanaka-1031.pdf | 田中 | |
| 8.4 確率的情報処理における更新 8.5 疾病名のベイズ診断：ケーススタディー |
bayes-kubota-1031.pdf | 久保田 | ||
| 11月7日 | 第９章 医薬とベイズ統計学 9.1 比較の確率 9.2 確率θのベイス推定 9.3 予測分布の効用 |
bayes-matsumoto-1107.ppt | 松本 | |
| 11月21日 | 第10章 信頼性とベイズ統計学 10.1 信頼性と確率論 10.2 信頼性のベイズ統計学的取り扱い |
bayes-aihara-1121.pdf | 相原 | |
| 10.3 経験的ベイズ決定 | bayes-toyokawa-1121.pdf | 豊川 | ||
| 11月28日 | 第11章 イメージ・プロセシングとベイズ推定 11.1 イメージ・プロセシング 11.2 点拡がり関数の考え方 |
bayes-motegi-1128.pdf | 茂木 | |
| 12月5日 | 11.3 ジーマン-ジーマンによる画像処理モデル | bayes-hanaka-1205.pdf | 田中 | |
| 第12章 ベイジアン・ネットワーク入門 12.1 確率のエンコーディングと確信計算 12.2 有向グラフとマルコフ性 |
bayes-kubota-1205.pdf | 久保田 | ||
| 12.3 有向分離とエンコーディング | bayes-matsumoto-1205.pdf | 松本 |