| 授業の目的 【日本語】 | | |
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| 授業の目的 【英語】 | | |
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| 到達目標 【日本語】 | | | 本講義では，近年，認知心理学や学習心理学で用いられることが増えてきた，統計モデリングの手法を学び，自らの研究関心をモデルに結びつけて理解できるようになること，MCMCと確率的プログラミングを用いてそれらを評価することができるようになることを目的とする |
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| 到達目標 【英語】 | | |
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| 授業の内容や構成 | | １。 心理学における統計モデリングの役割
２。 認知モデリング：遅延価値割引モデル
３。 認知モデリング：Diffusionモデル
４。 認知モデリング：強化学習モデル
５。 ベイズ統計学の基礎
６。 MCMCによるモデルの推定
７。 情報量規準によるモデルの評価
８。 統計モデリングの注意点
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| 履修条件・関連する科目 | | |
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| 成績評価の方法と基準 | | |
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| 教科書・参考書 | | 大学レベルの統計学（統計的検定，回帰分析など）についての基礎的な理解があること，実験心理学の研究法について基礎的な理解があること 。
教科書：教科書は指定せず，配布する資料に基づいて講義する
参考文献：松浦健太郎著 (2016). StanとRでベイズ統計モデリング 共立出版
浜田・石田・清水 (2019). 社会科学のためのベイズ統計モデリング 朝倉書店
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| 課外学習等（授業時間外学習の指示） | | |
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| 授業開講形態等 | | |
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| 遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置 | | |
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