BUGS/Stan勉強会を開催します/Intoroduction of Stan

こんにちは、三十路手前のアナリストです。掲題の通り、9月29日にBUGS/Stan勉強会を開催します。

ATNDリンク BUGS/stan勉強会 #1

内容や趣旨についてはATNDを見てもらうとわかると思いますが、
独学だと理解が危ういのでいろいろな方にご指摘頂ける勉強会のほうがいいだろうというのと、
勉強会形式でアウトプットが蓄積されれば、初めて挑戦される方の敷居も低くなるだろうと考えたためです。

BUGS/stanって何？
BUGS/stanって、何かというとベイズモデリングを行うためのプログラム言語でありその実行環境です。
具体的にはBUGSではこんなことが出来ます(beroberoさんのblog)。

階層ベイズモデルで勝敗データからプロ棋士の強さを推定してみました

stanは比較的新しい同系統のツールです。

開催のきっかけ
私が、BUGS/stanをはじめて知ったのは久保拓弥先生の「データ解析のための統計モデリング入門」です。
この本は単純な回帰分析から階層ベイズまで網羅的に解説している良書であり、なんといっても説明の平易さが光っています。
この本を読んだ当時は、MCMCを使った複雑なモデリングっていらないかなーと思っていたのですが、

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

以下の２つのきっかけでこの技術を深めたいと考えました。

１．個体差に着目した分析がしたい
仕事柄、いつも知りたいと思うのはデータの個体差だったりするのですが個体差を変数として扱うにはデータが足りずモデル化できず、
集計に基づく分析だとデータの背後にある要因を反映できず、当たり前の結果と外れ値ばかりでつまらない。

といったことに悩まされていました。

先ほどberoberoさんのblogを読んだのが、このタイミングでこの技術は深く掘るべきだと考えました。

２．複雑なモデリングをしたい
同時期に樋口知之先生の「予測にいかす統計モデリングの基本」を読み、
自分の仕事でもこのような複雑なモデリングが出来るとメリットがある。
今後の分析の鍵になる手法だと考えるようになりました。

予測にいかす統計モデリングの基本―ベイズ統計入門から応用まで (KS理工学専門書)

なんといっても書籍に出てくる例が飲食店の売上予測で自分が仕事で扱う問題と同じ問題を扱っていたのが大きいです。

というわけで、BUGSを始めたのですが、なんといっても日本語の情報が少なすぎます。
おそらくBUGSについて深彫りするならBUGSBook、stanについては公式ドキュメントがベストのような気がします。
というわけで勉強会を開催しようという経緯になりました。

最後に
開催に当たってはドリコム様に会場提供していただけることになりました。ありがとうございます。
また、私がBUGSに興味を持つきっかけを作ってくださり、会場確保、発表といつも親切に助けてくださっているberoberoさんに感謝です。
私のような技術に疎いな人間でも気軽に質問できることを目指して開催している勉強会です。
皆様、奮ってご参加くださいませ。後一人くらい発表者も募集中です。よろしくお願いします。

Intoroduction of Stan
最後に、勉強会の私の発表スライドを以下に掲載しておきます。stanの入門的解説です。
スライドが英語で大変申し訳ないのですが諸事情により英語で作成しました。
説明はもちろん、日本語で行う予定です。

Introduction of stan from Teito Nakagawa