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【マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）】 MCMCは、事後分布を定常分布にもつ連鎖からサンプルを生成し、期待値や信用区間などを近似する、ベイズ計算の基盤です。StanやPyMCで広く使われるHMCは、勾配と補助的な運動量を利用して、事後確率が集中する領域を効率よく探索します。一方、HMCだけでは扱いにくい重要なモデルもあります。 高度なMCMCが身近になった今、重要なのは、何を自動化に任せ、いつモデルやサンプラーを見直すかを判断する力です。ベイズ統計シリーズ2026では、ギブス法やMH法の実装を繰り返すのではなく、汎用MCMCの適切な利用と診断、既存ソフトウェアでは扱いにくい問題に必要な計算法の選択を学びます。 詳細はこちら ▶︎ （拡大・保存用のポスター画像はリプライ欄）

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