近年、ベイズ推定が生態学における有用な解析ツールとして認知されつつある。ベイズ推定の魅力の1 つは、背後にある不確実性や観測できないプロセスを明示的に取り扱うことで、データが持つ情報を最大限引き出せることである。このような高い自由度は、移動分散・観測手法の違い・階層構造など生態学でよくある複雑なデータを分析する際に大きな力を発揮する。しかし一方で、この高い柔軟性ゆえに分析を実行するためには、モデルの構造やパラメータなどの詳細な設定をユーザー自身で行なうことが必要となり、このことがベイズを用いたデータ解析を始める敷居を高くする一因にもなっている。

本集会では、生態学のフィールドで良くとられるデータタイプの一つである生物の空間分布データを扱い、空間的自己相関を考慮した移動分散の解析、複数のプロセスからなるモデルの推定など、ベイズ推定のご利益を実感できる実例とともに、その考え方と具体的な使い方をできるだけわかりやすく説明する。本集会での講演者は、いずれもベイズを使い始めて1 年未満の初学者である。講演者が経験した試行錯誤の経過なども紹介しながら、ベイズをこれから使い始める人が、一見難しそうなベイズ統計学も直感的な理解と試行錯誤によって十分身につけられる、と思えるような集会を目指したい。

なお、講演に先立って演者全員で準備したベイズ統計の考え方の概説を行なう予定である。

コメンテーター：

久保拓弥（北大）・島谷健一郎（統数研）